本教材是全國高等農林院校“十三五”規(guī)劃教材，本書以提高學生運用隨機觀點和統(tǒng)計思想去分析問題和解決問題的能力為宗旨，主要內容包括：事件與概率、一維隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、數理統(tǒng)計的基礎知識、參數估計、假設檢驗、方差分析、相關分析與回歸分析、Excel軟件在統(tǒng)計分析中的運用等。

本書主要內容包括：概率論的基本概念、隨機變量、多維隨機變量、隨機變量的數字特征、大數定律與中心極限定理、數理統(tǒng)計的基本概念、參數估計、假設檢驗、方差分析、回歸分析，共十章。主要內容包括：樣本空間與隨機事件、概率與古典概型等。

內容介紹 本書從工程的角度概述了概率圖模型（PGMs）。書本涵蓋了PGMs每種主要類別的基礎知識，包括表示、推理和學習原則，并回顧了每種類型的模型在現(xiàn)實世界中的應用。這些應用來自廣泛的學科，突出了貝葉斯分類器、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網絡、動態(tài)和時間貝葉斯網絡、馬爾可夫隨機場、影響圖和馬爾可夫決策過程的許多用途。本書特

本書介紹概率論與隨機過程的基本概念、基本方法及其運用.全書包括事件與概率、隨機變量（一元與多元）及其分布、概率論極限理論、隨機過程引言、二階矩過程時域分析、寬平穩(wěn)過程的譜分析、高斯過程、離散時間馬爾可夫過程、泊松過程等內容.全書共分為10章，含例題147道，習題223題及參考解答.

本書包括國內八所世界一流大學建設高校2020年和2021年的16套概率論與數理統(tǒng)計期末真題試卷及解析，以及2套全國碩士研究生招生考試概率論與數理統(tǒng)計真題試卷及解析。 試卷內容涵蓋：概率論的基本概念、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律及中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數估計、假設檢驗等。

多元統(tǒng)計分析起源于醫(yī)學和心理學。1928年Wishert發(fā)表論文《多元正態(tài)總體樣本協(xié)方差陣的精確分布》，是多元統(tǒng)計分析的開端；20世紀30年代，費希爾（Fisher）、霍特林（Hotelling）、許寶碌等奠定了多元統(tǒng)計分析的理論基礎；20世紀40年代，這一分析方法在心理學、教育學、生物學等方面有不少應用，但由于計算復

本書共八章，內容包括：隨機事件及其概率、一維隨機變量及其分布、二維隨機變量及其分布、數字特征、大數定律和中心極限定理、數理統(tǒng)計的基本概念、參數估計、假設檢驗。

本書全面地講述了時頻域方法理論。在第1版的基礎上增加了不少新的內容，大量的實例結合統(tǒng)計軟件的應用，使本書的實用性更強。延續(xù)了第1版的風格，包括分類時間序列分析、譜包絡、多元譜方法、長記憶序列、非線性模型、縱向數據分析、重抽樣技巧、Garch模型、隨機波動性模型、小波和MonteCarloMarkov鏈積分方法最近發(fā)展比

本書主要討論隨機過程的基礎理論和應用方法，包括概率論基礎，隨機過程基礎，泊松過程及其推廣，馬爾可夫過程，二階矩過程及其均方分析，平穩(wěn)過程，以及高階統(tǒng)計量與非平穩(wěn)過程等7章內容。

近幾十年來，缺失數據的話題得到了相當大的關注。本書由兩位公認的專家編寫，提供了處理缺失數據問題的實用方法的最新狀況。作者將理論和應用融為一體，回顧了該領域的歷史方法，并描述了對缺失值進行多元分析的簡單方法。他們提供了一個連貫的理論，基于從數據和缺失數據機制的統(tǒng)計模型得出的似然來分析問題，然后將該理論應用于一系列重要的缺