本書(shū)內(nèi)容包括事件與概率、*變量及其分布、多維*變量及其分布、*變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸分析九章。并附有統(tǒng)計(jì)分析常用軟件SAS及若干概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的實(shí)驗(yàn)。教材選例典型，與日常的生產(chǎn)與生活密切相關(guān)，有助于提高讀者學(xué)習(xí)興趣并寓學(xué)習(xí)理論于實(shí)踐運(yùn)用當(dāng)中。書(shū)中
主要包括隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、數(shù)字特征、隨機(jī)向量及其分布、極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析與方差分析、隨機(jī)過(guò)程等內(nèi)容。每節(jié)配備足量習(xí)題，書(shū)后附有習(xí)題參考答案。內(nèi)容全面，結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)，推理簡(jiǎn)明。寫(xiě)作風(fēng)格上注重可讀性，由淺入深，通俗易懂。
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》是按照教育部對(duì)據(jù)高校理工類本科線性代數(shù)課程的基本要求及考研大綱編寫(xiě)而成。本書(shū)注重?cái)?shù)學(xué)概念的實(shí)際背景與幾何直觀的引入，強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)建模的思想與方法，密切聯(lián)系實(shí)際，精選許多實(shí)際應(yīng)用的案例并配有相應(yīng)的習(xí)題，本書(shū)還融入了MATLAB的簡(jiǎn)單應(yīng)用及實(shí)例。
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》包括隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量（一維及多維）及其分布、隨機(jī)變量（一維及多維）及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等內(nèi)容。本書(shū)結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、邏輯清晰、通俗易懂、難度適宜。
《環(huán)境科學(xué)概論》（第二版）系統(tǒng)分析了環(huán)境問(wèn)題的產(chǎn)生和原因，針對(duì)新世紀(jì)人類面臨的全球環(huán)境污染和生態(tài)環(huán)境危機(jī)，體現(xiàn)了環(huán)境科學(xué)學(xué)科的綜合性和復(fù)雜性，把握學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)、前沿領(lǐng)域、熱點(diǎn)問(wèn)題和*的研究成果，探討實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的有效途徑�！董h(huán)境科學(xué)概論》（第二版）內(nèi)容廣泛，既反映當(dāng)前環(huán)境科學(xué)中所包含的全球性環(huán)境問(wèn)題，又通過(guò)內(nèi)容的取舍
《概率統(tǒng)計(jì)應(yīng)用及VB編程實(shí)例》分上、下兩篇：上篇是概率統(tǒng)計(jì)應(yīng)用VB編程基礎(chǔ)，主要介紹了概率統(tǒng)計(jì)應(yīng)用VB編程中所需的各種不同的用戶界面及建立方法，其中概率統(tǒng)計(jì)應(yīng)用常用的用戶界面是一種非常實(shí)用的用戶界面，設(shè)有菜單，并在代碼中加有過(guò)濾器使運(yùn)行后把計(jì)算結(jié)果保存到文本文檔，可從文本文檔中直接獲取數(shù)據(jù)處理的計(jì)算書(shū)；下篇是Visua
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)指導(dǎo)》為崔向照等主編的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》配套輔導(dǎo)書(shū)，按教材的章節(jié)次序，逐節(jié)編寫(xiě)內(nèi)容概要及教材課后習(xí)題解答。其中內(nèi)容概要包含教材中各章的主要定義、相關(guān)概念與重要結(jié)果，此部分內(nèi)容便于讀者及時(shí)查找與復(fù)習(xí)相關(guān)概念與基本知識(shí)。課后習(xí)題解答部分給出了教材中各章習(xí)題的詳細(xì)解答過(guò)程，力求解答過(guò)程書(shū)寫(xiě)規(guī)范，讀者從
全書(shū)分概率和統(tǒng)計(jì)2部分，注重應(yīng)用同時(shí)對(duì)理論也有提高和深化。概率分4章，主要編寫(xiě)概率事件、*變量及其分布，數(shù)字特征等基本知識(shí)。統(tǒng)計(jì)分5章，主要編寫(xiě)參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析和回歸分析�？晒┕た茖I(yè)的本科生用作教材。
在每章的內(nèi)容中穿插介紹了與本章內(nèi)容有關(guān)的一些背景知識(shí)或概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用實(shí)例，旨在加深學(xué)生對(duì)概率統(tǒng)計(jì)內(nèi)容的了解，擴(kuò)大學(xué)生的視野，每章的習(xí)題選擇也比較新穎，增加了一些與*新科技及日常生活有關(guān)的習(xí)題，有助于培養(yǎng)學(xué)生解決問(wèn)題的能力，為提高學(xué)生應(yīng)用計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題的能力，附錄中介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)中數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)的內(nèi)容，書(shū)末附有
本書(shū)從應(yīng)用角度簡(jiǎn)要地闡述了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)400多種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和模型模擬方法，如試驗(yàn)設(shè)計(jì)、各類型方差分析、列聯(lián)表分析及非參數(shù)檢驗(yàn);專業(yè)統(tǒng)計(jì)包括了生物測(cè)定、遺傳育種、生存分析;作物品種區(qū)域試驗(yàn)、空間分布型、數(shù)值生態(tài)學(xué)方法等;各種回歸分析、聚類分析、主成分分析、判別分析、典型相關(guān)分析、對(duì)應(yīng)分析等多元分析技術(shù);非線性回歸模型
全書(shū)分第一卷（基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)），第二卷（現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)挖掘），以及第三卷（專業(yè)統(tǒng)計(jì)及其他）共3卷出版。第一卷可作為大學(xué)本科和研究生、一般科研工作者掌握常用統(tǒng)計(jì)技術(shù)的教材和實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū)；第二卷可供科研人員、博士、碩士研究生從事科學(xué)試驗(yàn)時(shí)數(shù)據(jù)分析使用；第三卷適用于各領(lǐng)域科研人員解決本專業(yè)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析問(wèn)題。
本書(shū)基于PyMC語(yǔ)言以及一系列常用的Python數(shù)據(jù)分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通過(guò)概率編程的方式，講解了貝葉斯推斷的原理和實(shí)現(xiàn)方法。該方法常�？梢栽诒苊庖氪罅繑�(shù)學(xué)分析的前提下，有效地解決問(wèn)題。書(shū)中使用的案例往往是工作中遇到的實(shí)際問(wèn)題，有趣并且實(shí)用。作者的闡述也盡量避免冗長(zhǎng)的數(shù)學(xué)分析，而
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)指導(dǎo)（第二版）》是與《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》第二版，李壽貴、余勝春主編，科學(xué)出版社，2016）配套的學(xué)習(xí)指導(dǎo)教材，亦可與其他教材配套使用.內(nèi)容包括隨機(jī)事件與概率、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、統(tǒng)計(jì)量及其分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析與回歸分析等
本書(shū)共十章，主要內(nèi)容包括隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、方差分析、正交設(shè)計(jì)。本書(shū)注重闡明概率論的基本概念、基本理論以及數(shù)理統(tǒng)計(jì)常用方法的背景和思想，并通過(guò)配套的例題和習(xí)題，加強(qiáng)對(duì)基本理論和公式的理解和應(yīng)用。為了豐富工科數(shù)學(xué)
本書(shū)以智能聚類分析為主要研究對(duì)象，理論分析與實(shí)踐應(yīng)用相結(jié)合，介紹了智能聚類分析的有關(guān)理論、方法與典型應(yīng)用。主要內(nèi)容包括：介紹聚類分析的基本原理，聚類分析的過(guò)程、評(píng)價(jià)準(zhǔn)則及主要聚類算法；介紹粗糙集理論的基本原理，結(jié)合粗糙熵的相關(guān)技術(shù)，針對(duì)一般聚類分析數(shù)據(jù)的海量性及高維性，介紹一種基于粗糙熵的屬性約簡(jiǎn)算法；在對(duì)遺傳算法實(shí)現(xiàn)
本書(shū)分三個(gè)板塊10章組成，第一板塊主要是建立因果空間，論證隨機(jī)局部是概率論研究的基本單元，其數(shù)學(xué)模型是因果推斷的隨機(jī)試驗(yàn)，在隨機(jī)試驗(yàn)上賦概，產(chǎn)生概率密度和條件概率捆；第二個(gè)板塊主要論證隨機(jī)變量是劃定隨機(jī)局部的天然工具，是概率空間的一類特殊符號(hào)，建立了隨機(jī)變量和隨機(jī)向量的基本理論；第三板塊主要介紹特征函數(shù)，它是研究隨機(jī)變
本書(shū)系統(tǒng)闡述在復(fù)雜數(shù)據(jù)下，部分線性模型和廣義線性模型理論與應(yīng)用的近期發(fā)展，主要討論了基于相依數(shù)據(jù)、測(cè)量誤差數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)和高維數(shù)據(jù)的部分線性和廣義線性模型的穩(wěn)健估計(jì)、經(jīng)驗(yàn)似然推斷和變量選擇問(wèn)題。本書(shū)共分為六章。第一章概括了本書(shū)所討論的模型類型、數(shù)據(jù)類型和主要研究方法。第二章主要研究具有隨機(jī)適應(yīng)誤差的部分線性模型中M估計(jì)
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