本書主要內(nèi)容包括：隨機事件與概率、一維隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理等。

本書參照教育部高等學(xué)校大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會制定的“工科類本科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程教學(xué)基本要求”及“經(jīng)濟和管理類本科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程教學(xué)基本要求”編寫而成。包括概率論的基本概念、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析與回歸分析等內(nèi)容，書末

《空間回歸模型》主要解決線性回歸分析中空間依賴關(guān)系的相關(guān)問題，為社會科學(xué)家完備地介紹如何將空間依賴性的分析納入回歸框架。本書作者向讀者介紹了兩種應(yīng)用最廣泛的空間回歸模型：空間定距因變量和空間性誤差模型。此外還補充了空間分析中的疑難問題。

線性回歸模型是一個非常有效且重要的數(shù)據(jù)分析方法。本書全面解釋了logistic回歸模型的估計、解釋和診斷結(jié)果，詳細說明了多選項和不排序多分類因變量的問題，并更新了現(xiàn)今應(yīng)用的計算機軟件，深入評論了不同的擬合優(yōu)度。作者還提出了令人信服的論據(jù)去說明R2L的優(yōu)勢，并增加了分組數(shù)據(jù)、預(yù)測效率和風險比等新內(nèi)容。

本書是世界公認的《回歸分析》標準教材（aleadingtextbookonregression）。不僅從理論上介紹了當今統(tǒng)計學(xué)中用到的傳統(tǒng)回歸方法，還補充介紹了尖端科學(xué)研究中不太常見的回歸方法。難能可貴的是，作者有豐富的教學(xué)經(jīng)驗和實際應(yīng)用經(jīng)驗，使得本書理論和應(yīng)用并重，還給出實際應(yīng)用中應(yīng)該注意的問題。新版除利用Minit

本書是一部經(jīng)典的隨機過程著作，敘述深入淺出、涉及面廣。主要內(nèi)容有隨機變量、條件期望、馬爾可夫鏈、指數(shù)分布、泊松過程、平穩(wěn)過程、更新理論及排隊論等，也包括了隨機過程在物理、生物、運籌、網(wǎng)絡(luò)、遺傳、經(jīng)濟、保險、金融及可靠性中的應(yīng)用。特別是有關(guān)隨機模擬的內(nèi)容，給隨機系統(tǒng)運行的模擬計算提供了有力的工具。zui新版還增加了不帶左

概率與數(shù)理統(tǒng)計是研究和揭示不確定的*現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律的一門數(shù)學(xué)學(xué)科。本書介紹概率與數(shù)理統(tǒng)計基本知識，是一本入門教材。全書包括兩個部分，概率論與數(shù)理統(tǒng)計部分。章到第五章為概率論部分，研究對象為偶然事件的數(shù)量關(guān)系，其中包括*事件與概率、*變量的分布及數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理等內(nèi)容。主要以醫(yī)院及多元微積分作為其主要的分

《概率統(tǒng)計導(dǎo)引》是一本概率統(tǒng)計的入門教程和指南性參考書，內(nèi)容共分十一章，包括古典概型、單維隨機變量、多維隨機變量、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、樣本和抽樣分布、參數(shù)估計、參數(shù)假設(shè)檢驗、非參數(shù)假設(shè)檢驗、方差分析、回歸分析等，涵蓋了初等概率統(tǒng)計學(xué)的主要內(nèi)容。謀篇布局合理，敘述深入淺出，理論脈絡(luò)分明，結(jié)合考研大

本書系統(tǒng)地講述了時間序列分析的基本理論、建模步驟、預(yù)測方法以及現(xiàn)代譜估計的特點和相關(guān)知識。全書共分6章：第1章緒論，包括時間序列分析的重要性、時間序列分析的發(fā)展及應(yīng)用等內(nèi)容；第2章介紹了時間序列模型建立前的動態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理；第3章介紹了常用的時間序列模型，包括

現(xiàn)代非參數(shù)統(tǒng)計