本書涉及面極廣，不僅討論了概率論在離散空間中的諸多課題，而且涉及了概率論在物理學、化學、生物學（特別是遺傳學）、博弈論及經(jīng)濟學等方面的應用。書中主要內(nèi)容有：樣本空間及其上的概率計算，獨立隨機變量之和的隨機起伏，事件的組合及條件概率，離散隨機變量及其數(shù)字特征，大數(shù)定律，離散的馬爾可夫過程及其各種重要特征，更新理論等。除正

本書是威廉·費勒院士的經(jīng)典名著《概率論及其應用導論》的第2卷，本卷延續(xù)第1卷的風格，運用更深的數(shù)學，將討論的范圍從離散樣本空間擴展到連續(xù)樣本空間，主要內(nèi)容有：測度論基礎、概率分布、基本極限定理、特征函數(shù)、大數(shù)定律、中心極限定理、無窮可分分布、隨機過程、更新理論、半群方法、傅里葉方法、拉普拉斯變換和調(diào)和分析

《估計與濾波及其應用》以隨機過程理論為基礎，系統(tǒng)地論述了隨機信號估計與濾波的基本理論和方法，重點研究了雷達信號的波達方向和極化參數(shù)的估計與波束形成（空域濾波）、聲吶信號的矢量與空間平滑方法和基于聲波測量的氣流速度估計。同時針對矢量傳感器陣列，《估計與濾波及其應用》將四元數(shù)代數(shù)理論引入陣列信號處理中，建立了信號的四元數(shù)模

本書的內(nèi)容包括隨機事件及其概率、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、數(shù)理統(tǒng)計的基本知識簡介、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析，并介紹了用MATLAB軟件作統(tǒng)計計算，并根據(jù)不同內(nèi)容，融入課程思政元素，引導學生樹立正確的學習觀念，力求學生在學習數(shù)學的同時達到思想的進步與提高。本書強調(diào)基本概念的

本書是為適應新工科背景下教學模式改革以及滿足現(xiàn)代科學技術對概率論與數(shù)理統(tǒng)計的需求而編寫的.主要內(nèi)容包括：隨機事件及其概率、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)定律及中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗及回歸分析.本書取材廣泛，實例豐富，每章配套的數(shù)學實驗均采用流行的Python語

本書結合開源和面向商業(yè)的計算平臺，從實用的角度，全面系統(tǒng)闡述數(shù)據(jù)分析技術及其應用，內(nèi)容涵蓋機器學習基礎、深度學習、人工智能、統(tǒng)計學和進化學習等。

本書是與高教社出版的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（第二版）》教材配套使用的學習指導書，主要是對教材中的習題進行解答。此次本書與原教材同步修訂，重點是對教材第二版中新增加的習題進行解答，同時也對教材第一版中部分地方進行了完善。概率論與數(shù)理統(tǒng)計是大學理工科學生必修的公共基礎課，課程內(nèi)容比較抽象，學生學習起來普遍覺得難度較大，所以非常

本書根據(jù)教學大綱，結合編者多年來的教學實踐經(jīng)驗編寫而成。全書共九章，分為兩大部分：第一章到第五章是概率論部分，包括概率論基礎、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；第六章到第九章是數(shù)理統(tǒng)計部分，包括數(shù)理統(tǒng)計的基礎知識、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析。本書還通過二維碼

本書是《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》（第二版）（王殿坤主編）的配套學習參考資料。本書完全與教材內(nèi)容對接，共分為兩大部分。第一章到第五章為概率論部分，第六章到第九章為數(shù)理統(tǒng)計部分。每章包括基本內(nèi)容、基本要求、擴展例題與習題詳解，并且在書后二維碼中為讀者設計了概率論、概率論與數(shù)理統(tǒng)計的綜合測試題及答案，方便讀者對自己所學的知識進行測

本書是統(tǒng)計學專業(yè)的基礎課教材，比較系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、基本原理和基本方法。第二版教材將保留第一版教材的體系，在內(nèi)容上作了一些調(diào)整和改進。具體而言，優(yōu)化了定理、例題的解題過程；刪除了一些與數(shù)理統(tǒng)計關聯(lián)度不大或者學生理解有難度的內(nèi)容；增添了一些新內(nèi)容，尤其是一些最新的研究成果；補充了一些有一定難度的綜合