《概率论与数理统计》主要介绍概率论与数理统计的基本概念、基本理论和基本方法。内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、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等，每章配有习题、自测题及其参考答案。全书结构严谨，层次清晰，由浅入深，循序渐进，知识与背景相结合，理论、应用与实验相结合

《概率论与数理统计》是科技部创新方法工作专项项目子题“科学思维、科学方法在概率统计课程中的应用与实践”的研究成果，内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布数字特征和极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、线性统计模型。每章后配有习题，附录介绍了SAS软件，并给出部分例题的SAS参考程序和

《概率论与数理统计》遵循教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会新修订的“工科类本科数学基础课程教学基本要求”，并参考教育部考试中心制定的“全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲”编写而成。《概率论与数理统计》知识体系相对完整，结构严谨，内容丰富，循序渐进，通俗易懂，例题丰富。《概率论与数理统计》共分为十章：前五章为概

本书主要包括五章概率论内容和三章数理统计内容.每章内容包括基本要求、内容提要、典型例题、历年考研真题、自测题，书中习题难易结合，有助于读者开拓思路加深理解，更好地掌握概率论与数理统计的基本内容和解题方法.书后附有三份综合练习题，并给出参考答案.

概率论与数理统计

本书主要针对模糊聚类算法中最经典的FCM算法进行了系统分析，并对原始算法进行了改进，将经典的FCM算法和改进的FCM算法应用图像识别、数据聚类和软件测试等不同领域。全书共分7章，第1章介绍了聚类分析发展背景和基础概念；第2章介绍了模糊理论基础知识及模糊聚类分析的方法和应用；第3章介绍了模糊C均值算法的理论知识和研究现状

《概率论与数理统计》一书共8章，内容包括事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、极限理论、统计量与抽样分布、参数估计、假设检验等。每章均配有不同难度的习题，A部分为基础题，B部分为提高题，书后附有习题解答或提示，供读者参考。

本书主要内容包括：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；大数定律和中心极限定理；统计量及其分布；假设检验；方差分析和正交试验设计初步等。

本书是与高等教育出版社，盛骤、谢式千、潘承毅主编的《概率论与数理统计》（浙大第四版）一书配套的同步辅导及习题全解辅导书。本书共有14章，分别介绍概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数学特征、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析、bootstrap

本书系统介绍了试验设计与统计分析的原理和方法，在说明样本次数分布的基础上，引申到总体的概率分布和抽样分布。重点讲解统计推断、次数资料的测验方法、方差分析、线性回归分析、曲线回归分析、统计表和统计图、均匀设计与分析等，用计算机解决试验设计与统计分析的难题。