"本書共九章，前五章介紹概率論，包括隨機事件與概率、離散型隨機變量、連續(xù)型隨機變量、隨機向量、大數定律和中心極限定理等內容，后四章介紹數理統計，包括統計量及其分布、參數估計、假設檢驗、相關分析和回歸分析等內容。本書涵蓋全國碩士研究生招生考試數學考試大綱中概率論與數理統計全部要點。本書設計為新形態(tài)教材，數字資源包括重難點

"概率論與數理統計是描述“隨機現象”并研究其數量規(guī)律的一門學科。本書的第1－5章是概率論部分，內容包括：概率定義與性質，一元及多元離散型與連續(xù)型隨機變量的分布，隨機變量的數字特征，大數定律與中心極限定理等；第6－9章是數理統計部分，內容包括：統計量與抽樣分布，參數點估計與區(qū)間估計，參數假設檢驗與分布擬合優(yōu)度檢驗，方差分

"本書包含十章內容：隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律和中心極限定理、數理統計的基礎知識、參數估計、假設檢驗、一元回歸分析和Excel在概率統計中的應用�？紤]到不同讀者的需要，在內容安排、例題和習題編排等方面盡可能做到由淺入深、易于計算，側重基本思想、基本概念的理解及

"本書是新時代高職數學系列教材之一，是職業(yè)本科教育新形態(tài)一體化教材。本書為適應數字經濟時代對高等職業(yè)教育的人才培養(yǎng)需求而編寫，涵蓋了概率論與數理統計的基本內容。全書共7章，主要內容包括描述統計、隨機事件及其概率、離散型隨機變量、連續(xù)型隨機變量、數字特征與極限定理、參數估計及假設檢驗。本書在編寫時，為方便讀者理解，將離散

本書共五章，包含課程必備知識、概率及其性質、隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律和中心極限定理等。本書的編寫從境外生的實際出發(fā)，概念通俗易懂，實例生動有趣，注重基本概念的描述，強調概率在生活中的應用，淡化定理及公式的證明，適合數學基礎相對一般的讀者。本書結構嚴謹，敘述清楚，行文簡潔流暢，例題生動，可讀性強，可

本書共分10章，第1-5章是概率論部分，包括：隨機事件及其概率，隨機變量及其分布，多維隨機變量及其分布，隨機變量的數字特征，特征函數與極限定理；第6-10章是數理統計部分，包括：數理統計的基本概念，參數估計，假設檢驗，方差分析，回歸分析。每章各節(jié)均配有習題，并在書末附有參考答案和三個附錄(數學建模及大學生數學建模競賽簡

本書系統地介紹了貝葉斯統計學的基礎理論以及在一些領域中的應用。全書共16章，內容分為4個部分：第一部分，介紹貝葉斯統計學的發(fā)展和應用概況，包括第1章（緒論）；第二部分，介紹貝葉斯統計學的基礎理論，包括第26章；第三部分，介紹貝葉斯統計學在一些領域中的應用，包括第715章；第四部分，介紹貝葉斯計算方法及有關軟件，包括第1

本書前五章是概率論的基本內容，第六至九章是數理統計的內容，第十章介紹R軟件在數理統計中的應用.本書內容符合教育*高等數學大學數學課程教學指導委員會最新頒布的《大學數學課程教學基本要求（2014年版）》，緊密聯系實際，例題豐富多樣，各章附有思考題、習題和綜合練習題，綜合練習題中選有部分全國碩士研究生招生考試試題。書后附有

本書是在作者多年教學實踐的基礎上，本著厚基礎、重應用的原則，突出重點、緊扣前沿，采用低起點、逐步深入的編寫思路，經反復研討后編寫而成的。讀者只要具備高等數學、線性代數和概率論的初步知識就可以學習本書。全書共10章，內容包括概率論基礎、數理統計基本知識、點估計、區(qū)間估計、假設檢驗、非參數檢驗、回歸分析、方差分析、統計學習

積分嵌套拉普拉斯近似（IntegratedNestedLaplaceApproximation，INLA）是一種新的近似貝葉斯計算方法，相比傳統的馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）方法，它可以高效地擬合多種貝葉斯模型。INLA旨在解決潛在高斯馬爾可夫隨機場模型參數的邊際推斷，利用模型中潛在變量的條件獨立性來提高計算速度�！�