本书主要内容包括随机事件及其概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、概率论与数理统计在数学建模和数学实验中的应用举例等9章。

本书包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、常用分布、大数定律及中心极限定理、数理统计基础、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。每章后面编排了较多的选择题和填空题，适量的应用计算题，且在数理统计部分每章最后配了一个案例分析。基于XCEL环境安排了常用随机变量分布、参数的区间

本书包括的内容有:经典线性回归、⼴义线性模型、混合效应模型(分层模型)、机器学习回归⽅法(决策树、bagging、随机森林、各种boosting⽅法、⼈⼯神经⽹络、⽀持向量机、k最近邻⽅法)、⽣

本书主要介绍统计学中的回归分析方法基础以及在机器学习方向上的应用。介绍回归分析的数学基础的同时，以统计学和机器学习相结合的手段介绍回归分析领域在近年来取得的各种重要结果和突破。特别是在大数据背景下，回归分析的正则化问题的快速求解算法。本书在介绍基础知识的同时，也强调回归分析在实际中的应用，书中配有大量的案例及其R语言的

本书为中国科学技术大学数学类本科生的“概率论”教材,既保留了第二版中原有的基本内容:初等概率论、随机变量、随机向量、数字特征与特征函数、极限定理等,又根据国际通用表述习惯和教学需求调整了叙述方式和部分内容,增加了例题,使得主干脉络更清楚,枝叶更丰满.《BR》本书内容丰富,叙述严谨,深入浅出,既以生动浅显的方式说明了概率

本书通过一个基础、两个思维、三个概念、两个原理来有机组织教学内容。认真贯彻《国家职业教育改革实施方案》的精神，深入调查高职学生的数学基础与认知特点。本书内容包括：一元微积分，随机试验、随机事件、概率、复合事件的概率计算、一维随机变量的分布、数字特征、统计量、参数估计、假设检验、一元线性回归等，本书主要面向高职高专财经管

本书是针对高等学校理工科及经济管理类各专业“概率论与数理统计”课程编写的教材．本书共8章，主要内容包括：概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、二维随机向量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计学的基本概念、参数估计、假设检验．每节穿插练习题，每章附有习题，书末附有练习题、习题参考答案，以及

本书是根据教育部关于理工科概率论与数理统计课程的教学基本要求编写的概率论与数理统计课程的教材，编者全部是具有丰富教学经验的一线教师．全书共分为八章，内容包括：概率论的基本知识、随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析．本书按节配置习题，

本书共10章，内容包括：随机事件及其概率，随机变量及其分布，多维随机变量，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，抽样与抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析。

《概率论与数理统计》以高等学校应用型创新型人才培养为目标，强调概率论与数理统计的应用性，主要内容包括概述、概率论的基础、随机变量的概率分布及数字特征、几种常见的概率分布、统计量的分布、参数估计、假设检验、线性回归模型等。读者学习该书的主要理论只要具有一元微积分的数学基础即可。该书在知识体系上突出问题导向，章节内容从经典