概率论基础

本书采用排序集抽样方法，研究产品可靠性中常用指标的估计问题，其主要内容来自作者近十年来的研究成果以及相关的**进展.全书共9章，包括排序集抽样方法和可靠性理论，标准排序集抽样下指数分布的参数估计和产品可靠度估计，L排序集抽样下指数分布的系统可靠度估计，非均等排序集抽样下中位寿命的非参数估计，广义排序集抽样下可靠寿命的非

本书主要介绍概率论与数理统计的基本理论及其在军事上的一些应用。前六章主要介绍概率论的基本知识，包括随机事件及概率、随机变量及其分布、随机变量函数的分布及中心极限定理、概率论在军事上的若干应用、大数定律与中心极限定理等内容；后三章主要介绍数理统计的知识，包括参数估计、统计假设检验、回归分析与方差分析等内容。各章附有适量的

本书共分16章，分别为概率论的基本概念、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等。

《随机过程》一共七章：第一章涵盖概率论的基础知识，第二章以阐述的方式特别介绍了条件期望以及随机过程的一般概念。从第三章开始讨论常用的随机过程模型，包括马氏链、Poisson过程、更新过程、鞅和Brown运动，其中马氏链这一章出于强调直观背景的目的，仅介绍离散时间马氏链，包括非常返、零常返、正常返、平稳分布等概念，最后讨

本教材主要详细介绍了学术研究中常用的多元统计方法， 主要根据结局变量的类型和研究设计等进行章节布局，既有常见的方差分析、多元线性回归、Logistic回归、计数资料回归、生存分析，也有针对降维数据的研究方法， 如主成分分析与因子分析、结构方程规模、潜在类别分析。在这些分析中，还引入了时间层面的研究设计，如在生存分析

若干分数扩散过程的刻画及参数估计

主要内容包括概率论基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量、数字特征、极限定理、样本与抽样分布、参数估计、经验假设、方差分析与回归分析等，向学生介绍统计与经验方法的理论背景、应用技术，以及使用Python解决概率统计应用问题。本书在力求体系的严密性的基础上，天线理论够用的原则，简化有关定理的证明，对于难度较大的证明予以

本书全面地介绍了统计概念和统计方法在商务实践中的应用，涵盖了在统计报告评估和商务决策时所必需的数据处理、数据可视化和推断分析方法。全书共12章，分别为：数据与统计分析、数据的图表描述、数据的数字描述、抽样与抽样分布、参数估计、假设检验、分类数据分析、方差分析、一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归、时间序列预测。本书的目

本书是以教育部（原国家教育委员会）颁布的《高等学校工科本科概率论与数理统计课程教学基本要求》为纲，广泛吸取国内外知名大学的教学经验编写而成的.全书共9章：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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、Matlab在概率统计中的