概率論基礎(chǔ)

本書采用排序集抽樣方法，研究產(chǎn)品可靠性中常用指標(biāo)的估計問題，其主要內(nèi)容來自作者近十年來的研究成果以及相關(guān)的**進(jìn)展.全書共9章，包括排序集抽樣方法和可靠性理論，標(biāo)準(zhǔn)排序集抽樣下指數(shù)分布的參數(shù)估計和產(chǎn)品可靠度估計，L排序集抽樣下指數(shù)分布的系統(tǒng)可靠度估計，非均等排序集抽樣下中位壽命的非參數(shù)估計，廣義排序集抽樣下可靠壽命的非

本書主要介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本理論及其在軍事上的一些應(yīng)用。前六章主要介紹概率論的基本知識，包括隨機(jī)事件及概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量函數(shù)的分布及中心極限定理、概率論在軍事上的若干應(yīng)用、大數(shù)定律與中心極限定理等內(nèi)容；后三章主要介紹數(shù)理統(tǒng)計的知識，包括參數(shù)估計、統(tǒng)計假設(shè)檢驗、回歸分析與方差分析等內(nèi)容。各章附有適量的

本書共分16章，分別為概率論的基本概念、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征等。

《隨機(jī)過程》一共七章：第一章涵蓋概率論的基礎(chǔ)知識，第二章以闡述的方式特別介紹了條件期望以及隨機(jī)過程的一般概念。從第三章開始討論常用的隨機(jī)過程模型，包括馬氏鏈、Poisson過程、更新過程、鞅和Brown運(yùn)動，其中馬氏鏈這一章出于強(qiáng)調(diào)直觀背景的目的，僅介紹離散時間馬氏鏈，包括非常返、零常返、正常返、平穩(wěn)分布等概念，最后討

本教材主要詳細(xì)介紹了學(xué)術(shù)研究中常用的多元統(tǒng)計方法， 主要根據(jù)結(jié)局變量的類型和研究設(shè)計等進(jìn)行章節(jié)布局，既有常見的方差分析、多元線性回歸、Logistic回歸、計數(shù)資料回歸、生存分析，也有針對降維數(shù)據(jù)的研究方法， 如主成分分析與因子分析、結(jié)構(gòu)方程規(guī)模、潛在類別分析。在這些分析中，還引入了時間層面的研究設(shè)計，如在生存分析

若干分?jǐn)?shù)擴(kuò)散過程的刻畫及參數(shù)估計

主要內(nèi)容包括概率論基本概念、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量、數(shù)字特征、極限定理、樣本與抽樣分布、參數(shù)估計、經(jīng)驗假設(shè)、方差分析與回歸分析等，向?qū)W生介紹統(tǒng)計與經(jīng)驗方法的理論背景、應(yīng)用技術(shù)，以及使用Python解決概率統(tǒng)計應(yīng)用問題。本書在力求體系的嚴(yán)密性的基礎(chǔ)上，天線理論夠用的原則，簡化有關(guān)定理的證明，對于難度較大的證明予以

本書全面地介紹了統(tǒng)計概念和統(tǒng)計方法在商務(wù)實(shí)踐中的應(yīng)用，涵蓋了在統(tǒng)計報告評估和商務(wù)決策時所必需的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化和推斷分析方法。全書共12章，分別為：數(shù)據(jù)與統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)的圖表描述、數(shù)據(jù)的數(shù)字描述、抽樣與抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、分類數(shù)據(jù)分析、方差分析、一元線性回歸、多元線性回歸、邏輯回歸、時間序列預(yù)測。本書的目

本書是以教育部（原國家教育委員會）頒布的《高等學(xué)校工科本科概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程教學(xué)基本要求》為綱，廣泛吸取國內(nèi)外知名大學(xué)的教學(xué)經(jīng)驗編寫而成的.全書共9章：隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、Matlab在概率統(tǒng)計中的