本书内容包括：概率论的基本知识、随机过程的基本概念、更新过程、离散时间的Markov链、连续时间的Markov过程以及随机分析和平稳过程本书力求贯彻选材精当和叙述详细的原则，注重说明概念的直观背景和实际意义。在基本理论和方法上力求通俗易懂、深入浅出、淡化证明。书中收集许多结合实际问题的数学建模实例，章末配有适当习题，有

本书基于数据驱动的思维，以R和Python作为编程工具对大量实际案例做了分析。介绍了回归、分类及各种多元分析方法（包括主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、二元及多元对应分析、多维尺度变换分析）的概念、应用及可能的误区。本书并不要求读者有数理统计的预备知识，而且本书在一开始为读者提供了为理解概念而必要的代数知识

本书是为普通高等学校非数学专业编写的数学基础课教材.全书共分为10章，内容包括随机事件的概率、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、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、线性回归分析与方差分析、相关软件简介.书中配有相关习题，附录中配有部分习题的参考答案.本书可作为高等学校理

《概率论与数理统计》一书主要介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与方法。全书共10章,内容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、大数定律和中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、Excel在数理统计中的应用等。每章均附有习题,附录部分还附有部

本书是普通高等院校非数学专业“概率论与数理统计”基础课教材，参照研究生入学数学考试大纲编写而成。《BR》全书共9章，主要内容包括：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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、数理统计在经济中的应用。每节配有习题，每章末(第9

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本书以案例集锦的方式，对试验设计在我国工业、科研等领域广泛应用的单因素设计、双因素设计、正交设计（多因素、多指标）、回归设计、均匀设计、谢宁/博特方法、响应曲面法、田口方法、析因设计与混料设计进行了介绍。本书可供高等院校试验设计相关专业师生使用，也可作为相关企业工作人员参考。