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《概率论与数理统计》包含十章内容：随机事件及其概率、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、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、一元回归分析和Excel在概率统计中的应用。考虑到不同读者的需要，在内容安排、例题和习题编排等方面尽可能做到由浅入深、易于计算，侧重基本思想、基

《概率统计与数理统计》是高等院校理工类、经管类的重要课程之一。在考研数学中的比重大约占22%左右。主要内容包括：概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、统计量及其概率分布、参数估计和假设检验、回归分析、方差分析、马尔科夫链等内容。

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高等应用数学下册由六.微分方程七无穷级数八.矩阵代数九离散数学初步十概率初步组成。本书主要特点：以“理论够用、重在实践”的理念；体系结构新颖，重视数学思想的陈述，陈述和论证推理的难度有较大的降低；采用模块化设计，各章节知识点丰富；每章开头给出学习能力目标，有利于学生明确学习目标及重点；每章给出本章知识框图，有利于学生对

本书上册由一、函数与极限二.导数与微分三.导数的应用四.不定积分五.定积分组成。本书主要特点：以“理论够用、重在实践”的理念；体系结构新颖，重视数学思想的陈述，陈述和论证推理的难度有较大的降低；采用模块化设计，各章节知识点丰富；每章开头给出学习能力目标，有利于学生明确学习目标及重点；每章给出本章知识框图，有利于学生对本

王自强、曹俊英编写的《统计计算及其程序实现》以统计理论、数值分析、*优化理论与算法为基础，以MATLAB软件及R软件为平台，并把统计理论、数值分析、*优化理论与算法和计算机实现有机地结合起来，让读者理解和掌握统计方法解决实际问题的全过程。本书的主要内容有：基本的数值计算方法、*优化算法、统计计算数值方法和多元统计方法，

陈远强编*的《数值方法的实现与实验》比较系统地介绍了数值方法的基本算法和基本理论，突出科学计算的基本概念和训练，强调方法在计算机上的实现与实验过程。详细给出了各种数值方法的算法步骤、算法流程图或示意图、算法的MATLAB程序，并通过具体的问题示例，说明了算法的实验操作过程。本书共分八个章节，包括预备知识、方程的求根算法

本书是高等学校非数学专业的概率论与数理统计课程的教材。本书共11章,内容包括:随机事件及其概率,随机变量及其分布,随机向量及其分布,随机变量的函数及其数值模拟,随机变量的数字特征,大数定律与中心极限定理,样本与抽样分布,参数估计,假设检验,一元方差分析与回归分析,概率统计的MATLAB命令实现。

本书从概率统计和编程两方面，由浅入深地指导读者如何对实际数据进行贝叶斯统计。全书分成三部分。第1部分为“基础篇：关于参数、概率、贝叶斯法则及R软件”;第2部分为“用于二元比例推断的基本理论”;第3部分为“广义线性模型的应用”.内容包括贝叶斯统计的基本理论、实验设计的有关知识、和以层次模型和马尔可夫链。蒙特卡罗方法（MC