本書分為三大部分，共計14章，主要內(nèi)容包括：探索性數(shù)據(jù)分析入門、概率論基礎、推斷統(tǒng)計基礎、相關(guān)性和回歸、數(shù)據(jù)分析棧、R中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、使用R進行數(shù)據(jù)處理與可視化、使用R進行數(shù)據(jù)分析、Python中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、使用Python進行數(shù)據(jù)分析等。

本書歸納了計數(shù)一次、二次和多次抽樣檢驗的理論與方法，在計量抽樣檢驗中，除單側(cè)限外，本書主要介紹了作者多年獨創(chuàng)的雙側(cè)限，包括方差已知和未知兩種情形。全書以概率統(tǒng)計為工具，將抽樣檢驗的基本原理、方案設計和應用示例按梯度依次展開，使讀者在通曉原理的基礎上，準確地把握方法，科學地選擇抽樣方案。本書可供大中型企業(yè)質(zhì)檢處的技術(shù)管理

本習題冊是根據(jù)國家教育部審定的高等工科院校的本科非數(shù)學專業(yè)的教學要求，并按照同濟大學數(shù)學科學學院最新編寫的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》的章節(jié)順序，以方便學生課后鞏固基本概念和掌握基本解題方法為主要目的而編寫的配套練習冊。全書共分八章，分別為隨機事件與概率、離散型隨機變量、連續(xù)型隨機變量、隨機向量、大數(shù)定律和中心極限定理、統(tǒng)計量

本教材以基礎、應用、實踐、創(chuàng)新的教學體系為框架，通過豐富的案例教學、基于Python進行實踐操練，使讀者更加容易理解基本理論，增加直觀性、趣味性及應用性，提高讀者解決實際問題的能力。本教材主要內(nèi)容包括事件與概率、條件概率、一維隨機變量及其、多維隨機變量及其分布、隨機變量函數(shù)的分布、數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理

概率論與數(shù)理統(tǒng)計是研究隨機現(xiàn)象及其統(tǒng)計規(guī)律性的學科，是高等學校各專業(yè)開設的基礎學科。本書系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的概念、方法、理論及應用。本教材的第一部分概率論部分，主要是對隨機現(xiàn)象統(tǒng)計規(guī)律演繹的研究，內(nèi)容包括：第一章隨機事件與概率，第二章隨機變量及其分布，第三章多維隨機變量及其分布，第四章隨機變量的數(shù)字特征，第五

本書介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、理論和方法。本書主要分為兩個部分：第一部分為概率論，內(nèi)容包括隨機事件和概率，隨機變量及其分布，多維隨機變量及其分布，隨機變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律與中心極限定理；第二部分為數(shù)理統(tǒng)計，內(nèi)容包括抽樣分布，參數(shù)估計和假設檢驗。同時，書中教學例題的配備注重了學習難度的循序漸進，并分節(jié)選編了題

本書基于編者從事概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程教學實踐和應用研究三十多年的心得和經(jīng)驗，精選概率論與數(shù)理統(tǒng)計學科的主要內(nèi)容編著而成。全書共分概率論和數(shù)理統(tǒng)計兩部分，共計10章，內(nèi)容包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、樣本及抽樣理論、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析、回

本教材內(nèi)容包括：隨機事件與概率，隨機變量及其分布，多維隨機變量及其分布，隨機變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律和中心極限定理，數(shù)理統(tǒng)計的基本概念，參數(shù)估計，假設檢驗，回歸分析，基于MATLAB工具的數(shù)學實驗等。書末附有一系列表格、習題答案與提示、名詞索引和符號說明。本書根據(jù)本科應用型學生的特點，教學內(nèi)容突出基本概念，基本理論，基

本書內(nèi)容包括初等概率計算、隨機變量及其分布、數(shù)字特征、多維隨機向量、極限定理、統(tǒng)計學基本概念、點估計與區(qū)間估計、假設檢驗、回歸相關(guān)分析、方差分析等。書中選入了部分在理論和應用上重要，但一般認為超出本課程范圍的材料，以備教者和學者選擇。本書著重基本概念的闡釋，同時，在設定的數(shù)學程度內(nèi)，力求做到論述嚴謹。在作者多年教學實踐

這本書從非數(shù)學的角度提供了有關(guān)實驗設計和分析的綜合處理，側(cè)重于基本概念而不是技術(shù)細節(jié)的計算。大部分討論都是根據(jù)來自眾多應用領(lǐng)域的實例進行的。主題包括隨機化的理由和實際困難、析因?qū)嶒炛谐霈F(xiàn)的各種因素、選擇實驗的規(guī)模、進行觀察的不同目的等等。大致內(nèi)容：關(guān)鍵假設、減少錯誤的設計、如何使用補充觀察來減少錯誤、隨機化、析因?qū)嶒灥?/p>