本书从应用角度简要地阐述了现代统计学600多种实验数据统计分析和模型模拟方法，如试验设计、各类型方差分析、列联表分析及非参数检验；专业统计包括了生物测定、遗传育种、生存分析；作物品种区域试验、空间分布型、数值生态学方法等；各种回归分析、聚类分析、主成分分析、判别分析、典型相关分析、对应分析等多元分析技术；非线性回归模型

概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对理工科专业编写，适合课时较少的院校使用，主要包括概率论的基本概念、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、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等知识模块，在保留前五版优秀内容的基础上，本书第6版进行了全面升级，并特

本书分为8章。第1章阐述研究的背景和动机，第2章针对d上的离散时间马氏链，构造了它的强平稳对偶链。第3章利用强平稳对偶和早期停止定理，给出了上随机游动收敛速度的估计，第4章针对有限的偏序状态空间上的连续时间马氏链，构造了它的强平稳对偶链，第5章针对d上的连续时间马氏链，给出了它的代数对偶存在的充要条件，第6章针对有限偏

具有复杂缺失结构的数据很普遍，这类结构数据的分析方法可以很快应用到各研究领域。本书全面、系统、严格地阐明缺失分位回归建模理论与方法，并尽力反映复杂缺失数据分析国际前沿研究。本书所选的缺失分位回归内容主要涉及缺失分层线性分位回归模型、缺失广义线性分位回归模型、缺失非线性分位回归模型、缺失分层半参数分位回归模型等内容。

本书全面介绍卡尔曼滤波算法，涵盖从基础知识到高级算法的内容，兼顾理论概念与实际应用本书共分为4部分，第1部分为卡尔曼滤波简介，包含8个数值示例，无需复杂数学知识，帮助读者直观理解其思路和原理；第2部分以矩阵形式描述卡尔曼滤波，扩展到多变量情况，包括数学推导和动态系统建模，有2个数值示例；第3部分讲述非线性卡尔曼滤波，包

本书分别介绍概率论、随机分布等误差理论中的内容，结合现时最流行的大型统计软件SPSS(StatisticalProgramforSocialSciences)介绍描述分析、统计检验、方差分析、常见试验设计、回归分析和聚类分析等数据处理方法。

本书共8章，分别是随机事件与概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、统计量和抽样分布、参数估计、假设检验．每章包含知识结构、归纳总结、概念辨析、典型例题、习题详解5个部分．本书可作为高等院校非数学类专业“概率论与数理统计”课程的辅导书，也可作为硕士研究生入学考试的学习指

本书是在教育部制定的教学大纲的基础上，吸收同济大学“概率论与数理统计”课程及教材建设的经验和成果，按照全国硕士研究生入学统一考试数学一的考试大纲要求，根据作者十多年的教学实践经验编写而成．全书共8章，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、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、统计量和抽样

本书介绍了概率论的基本概念、基本理论和基本方法；通过不同领域的实际案例引出概率统计概念和方法；引入机器学习中的概率模型(贝叶斯网络、隐马尔可夫模型)、大数据分析中的统计推断方法、人工智能中的随机优化算法等内容。

全书内容包括概率论、数理统计两部分。第一部分系统讲解概率论基础，包括随机事件及其概率、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，以及作为理论基石的大数定律与中心极限定理。第二部分聚焦于数理统计的应用，介绍数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析等核心推断方法。为强化实践能力，教材精选