《概率统计与数学模型学习指导》为《概率统计与数学模型》的配套学习指导教材,内容包括每一章的基本要求？内容提要？释疑解难？典型例题以及教材的习题解答.第1~5章介绍概率论的基本知识,包括随机事件与概率？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？大数定律与中心极限定理等;第6~9章介绍数理统计的基本知识,

《概率论与数理统计》系统地介绍概率论与数理统计的基本内容以及数理统计的基本思想、原理与方法．内容包括随机事件与概率、一维随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析．各章都配有适量的例题与习题，习题又分为用于基本知识与计算训练的

《概率论与数理统计（第四版）》体系新颖、结构严谨、内容翔实、叙述清晰、重点突出、难点分散、例题典型、习题丰富。重视对学生分析、推理、计算和应用数学能力的培养。内容包括：随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征与极限定理、样本及其分布、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析、正交试验设

《概率论与数理统计》内容包括：随机事件与概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定理及中心极限定理、数理统计的基本知识、参数估计、假设检验。《概率论与数理统计》以基本理论和方法为核心，在此基础上注重应用，从实际问题引入基本概念，选用大量有关的例题与习题，具有循序渐进、逻辑清楚、结合

《概率论与数理统计同步辅导与习题全解（高教社·龙永红·第三版）》根据全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲（经济类）的要求编写。为了与教材保持同步，本书按原书的编排顺序逐章编写。包括：随机事件与概率、随机变量的分布与数字特征、随机向量、数理统计的基础知识、参数估计与假设检验、方差分析和回归分析。每章内容包括：大纲要求、

《概率论与数理统计》包含十章内容：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、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、一元回归分析和Excel在概率统计中的应用。考虑到不同读者的需要，在内容安排、例题和习题编排等方面尽可能做到由浅入深、易于计算，侧重基本思想、基

《概率统计与数理统计》是高等院校理工类、经管类的重要课程之一。在考研数学中的比重大约占22%左右。主要内容包括：概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、统计量及其概率分布、参数估计和假设检验、回归分析、方差分析、马尔科夫链等内容。

王自强、曹俊英编写的《统计计算及其程序实现》以统计理论、数值分析、*优化理论与算法为基础，以MATLAB软件及R软件为平台，并把统计理论、数值分析、*优化理论与算法和计算机实现有机地结合起来，让读者理解和掌握统计方法解决实际问题的全过程。本书的主要内容有：基本的数值计算方法、*优化算法、统计计算数值方法和多元统计方法，

本书是高等学校非数学专业的概率论与数理统计课程的教材。本书共11章,内容包括:随机事件及其概率,随机变量及其分布,随机向量及其分布,随机变量的函数及其数值模拟,随机变量的数字特征,大数定律与中心极限定理,样本与抽样分布,参数估计,假设检验,一元方差分析与回归分析,概率统计的MATLAB命令实现。

本书从概率统计和编程两方面，由浅入深地指导读者如何对实际数据进行贝叶斯统计。全书分成三部分。第1部分为“基础篇：关于参数、概率、贝叶斯法则及R软件”;第2部分为“用于二元比例推断的基本理论”;第3部分为“广义线性模型的应用”.内容包括贝叶斯统计的基本理论、实验设计的有关知识、和以层次模型和马尔可夫链。蒙特卡罗方法（MC