本书归纳了计数一次、二次和多次抽样检验的理论与方法，在计量抽样检验中，除单侧限外，本书主要介绍了作者多年独创的双侧限，包括方差已知和未知两种情形。全书以概率统计为工具，将抽样检验的基本原理、方案设计和应用示例按梯度依次展开，使读者在通晓原理的基础上，准确地把握方法，科学地选择抽样方案。本书可供大中型企业质检处的技术管理

本习题册是根据国家教育部审定的高等工科院校的本科非数学专业的教学要求，并按照同济大学数学科学学院最新编写的《概率论与数理统计》的章节顺序，以方便学生课后巩固基本概念和掌握基本解题方法为主要目的而编写的配套练习册。全书共分八章，分别为随机事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机向量、大数定律和中心极限定理、统计量

本教材以基础、应用、实践、创新的教学体系为框架，通过丰富的案例教学、基于Python进行实践操练，使读者更加容易理解基本理论，增加直观性、趣味性及应用性，提高读者解决实际问题的能力。本教材主要内容包括事件与概率、条件概率、一维随机变量及其、多维随机变量及其分布、随机变量函数的分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、数理

概率论与数理统计是研究随机现象及其统计规律性的学科，是高等学校各专业开设的基础学科。本书系统地介绍了概率论与数理统计的概念、方法、理论及应用。本教材的第一部分概率论部分，主要是对随机现象统计规律演绎的研究，内容包括：第一章随机事件与概率，第二章随机变量及其分布，第三章多维随机变量及其分布，第四章随机变量的数字特征，第五

本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、理论和方法。本书主要分为两个部分：第一部分为概率论，内容包括随机事件和概率，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；第二部分为数理统计，内容包括抽样分布，参数估计和假设检验。同时，书中教学例题的配备注重了学习难度的循序渐进，并分节选编了题

本书教你如何从基于时间的数据(如日志、客户分析和其他事件流)中获得即时、有意义的预测。在这本通俗易懂的书中，作者通过带有注释的Python代码全面演示了用于时间序列预测的统计和深度学习方法。全书分为四部分：第一部分介绍时间序列预测的概念；第二部分介绍使用统计模型进行预测；第三部分介绍使用深度学习进行大规模预测；第四部分

本书根据编者多年主讲概率论与数理统计课程的教学经验和现阶段大学生的基本学情，并参照该课程的教学基本要求编写。全书共分八章，主要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、统计量及其分布、参数估计和假设检验。本书注意基本概念和基础理论，特别注意基础知识间的内在联

本书介绍统计分析的Logistic回归模型，以及扩充模型，包括Logistic回归搭配ROC曲线，多项Logistic回归等，通过例题分析，结合计算机统计软件的应用，详细阐述该模型原理与应用。

本教材共九章，第一章至第五章为概率论部分，以研究随机现象的统计规律性为主线，为读者提供了必要的理论基础。第六章至八章为数理统计部分，主要介绍了数理统计的基本概念、常用分布、抽样分布定理、参数估计与假设检验。第九章是Excel在概率统计中的应用，现在的科学发展已经越来越离不开计算机的应用，而数理统计是基于数据的收集、整理

本教材主要介绍了随机过程的预备知识、离散时间马氏链、可数状态马氏链、泊松过程、连续时间马氏链、更新过程、布朗运动等内容。为适应应用型本科财经类相关专业突出技能与应用的要求，本书在介绍随机过程基础理论的前提下，着重使用图表等多种形式，形象地展示课程的脉络。在介绍部分难以理解的知识点时，本书附有相关的Matlab及Pyth