"本书共九章，前五章介绍概率论，包括随机事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机向量、大数定律和中心极限定理等内容，后四章介绍数理统计，包括统计量及其分布、参数估计、假设检验、相关分析和回归分析等内容。本书涵盖全国硕士研究生招生考试数学考试大纲中概率论与数理统计全部要点。本书设计为新形态教材，数字资源包括重难点

"概率论与数理统计是描述“随机现象”并研究其数量规律的一门学科。本书的第1－5章是概率论部分，内容包括：概率定义与性质，一元及多元离散型与连续型随机变量的分布，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理等；第6－9章是数理统计部分，内容包括：统计量与抽样分布，参数点估计与区间估计，参数假设检验与分布拟合优度检验，方差分

"本书包含十章内容：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、基本概念的理解及

"本书是新时代高职数学系列教材之一，是职业本科教育新形态一体化教材。本书为适应数字经济时代对高等职业教育的人才培养需求而编写，涵盖了概率论与数理统计的基本内容。全书共7章，主要内容包括描述统计、随机事件及其概率、离散型随机变量、连续型随机变量、数字特征与极限定理、参数估计及假设检验。本书在编写时，为方便读者理解，将离散

本书共五章，包含课程必备知识、概率及其性质、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等。本书的编写从境外生的实际出发，概念通俗易懂，实例生动有趣，注重基本概念的描述，强调概率在生活中的应用，淡化定理及公式的证明，适合数学基础相对一般的读者。本书结构严谨，叙述清楚，行文简洁流畅，例题生动，可读性强，可

本书共分10章，第1-5章是概率论部分，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，特征函数与极限定理；第6-10章是数理统计部分，包括：数理统计的基本概念，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析。每章各节均配有习题，并在书末附有参考答案和三个附录(数学建模及大学生数学建模竞赛简

本书系统地介绍了贝叶斯统计学的基础理论以及在一些领域中的应用。全书共16章，内容分为4个部分：第一部分，介绍贝叶斯统计学的发展和应用概况，包括第1章（绪论）；第二部分，介绍贝叶斯统计学的基础理论，包括第26章；第三部分，介绍贝叶斯统计学在一些领域中的应用，包括第715章；第四部分，介绍贝叶斯计算方法及有关软件，包括第1

本书前五章是概率论的基本内容，第六至九章是数理统计的内容，第十章介绍R软件在数理统计中的应用.本书内容符合教育*高等数学大学数学课程教学指导委员会最新颁布的《大学数学课程教学基本要求（2014年版）》，紧密联系实际，例题丰富多样，各章附有思考题、习题和综合练习题，综合练习题中选有部分全国硕士研究生招生考试试题。书后附有

本书是在作者多年教学实践的基础上，本着厚基础、重应用的原则，突出重点、紧扣前沿，采用低起点、逐步深入的编写思路，经反复研讨后编写而成的。读者只要具备高等数学、线性代数和概率论的初步知识就可以学习本书。全书共10章，内容包括概率论基础、数理统计基本知识、点估计、区间估计、假设检验、非参数检验、回归分析、方差分析、统计学习

积分嵌套拉普拉斯近似（IntegratedNestedLaplaceApproximation，INLA）是一种新的近似贝叶斯计算方法，相比传统的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，它可以高效地拟合多种贝叶斯模型。INLA旨在解决潜在高斯马尔可夫随机场模型参数的边际推断，利用模型中潜在变量的条件独立性来提高计算速度。《