本书内容涵盖了概率论与数理统计各部分的基本内容、解题的方法与技巧、典型例题分析、自测题及参考答案及相关教材《概率论与数理统计》的习题详解。对各章的重要知识点及易错易混的问题进行了分析, 并精选一些典型例题, 对教材《概率论与数理统计》的内容进行了充实和补充。

本书内容包括：随机事件与概率；随机变量与数字特征；数据处理与参数估计；假设检验回归分析；常用统计数值表。

本书介绍了目前在国内外最常用、最有效的几种优化试验设计方法与数据分析的基本原理及其在化学、材料、机械、电子、质量管理等众多领域中的应用。内容包括正交试验法、优选法基础、因子设计法、一元和回归分析方法、正交多项式回归、均匀设计法、单纯形优化法、三次设计、稳定性设计、响应曲面试验设计及应用分析软件在数据分析中的应用等。

本书内容包括事件与概率、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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析九章。并附有统计分析常用软件SASA及若干概率论与数理统计的实验。

本书介绍了概率论与数理统计的基本内容，并着重介绍了概率论与数理统计中主要内容的思想方法。内容包括随机事件及其概率、随机变量的分布、多维随机变量的分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计基本知识、参数估计、假设检验及回归分析的基本知识，共分为七章。

本教材在介绍概率论与数理统计的基本内容的同时，着重介绍了概率论与数理统计中主要内容的思想方法。内容包括随机事件及其概率、随机变量的分布、多维随机变量的分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计基本知识、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析的基本知识，共分为七章。

本书内容包括事件与概率、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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。书中附有统计分析常用软件SAS及若干概率论与数理统计的实验。教材选例典型，与日常的生产与生活密切相关，有助于提高读者学习兴趣并寓学习理论于实践运用当中。

本书共九章，分为两部分。概率论部分(第一-五章)主要讲述了随机事件及其概率、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、大数定律及中心极限定理。统计部分(第六-九章)主要讲述了数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析简介。

本书共十章，主要内容包括随机事件及其概率、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、数理统计基本知识、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析、正交设计。

本书共5章，第1章简要介绍涉及试验设计与统计的基本概念；第2章涉及统计推断，重点介绍一个或两个正态总体的假设检验；第3章重点论述针对单因子、两因子及三因子试验设计及其方差分析；第4章围绕正交试验设计方法与原理，着重探讨其在高分子材料领域的应用；第5章涉及回归与相关分析，侧重探讨一元线性回归方程的构建及其检验。

本教材结合大量实例，介绍了一些常用的试验设计及试验数据处理方法在科学试验和工业生产中的实际应用，并介绍了计算机在试验数据处理中的强大功能。全书分为9章，其中前4章介绍了试验数据的误差、图表、方差和回归分析处理方法，第5-9章介绍了优选法、正交设计、均匀设计、回归正交设计和配方试验设计方法。

本书是根据《高等学校工科本科概率论与数理统计课程教学基本要求》及硕士研究生入学考试大纲编写的教学辅导教材，内容以相关配套教材章节为基础，各章包括基本要求、内容提要、典型例题分析、练习与测试及答案。其中基本要求和内容提要有助于读者明确学习目的、理清基本概念；书中例题选材针对性强，既有基础题又有综合题，并有分析、多种解答法及注意点。

本书主要内容包括概率论内容5章、数理统计内容3章，每章包括基本要求、内容要点、精选题解析、重要知识和方法的注解和释疑解难，并附有A，B两类习题，有助于读者开拓思路加深理解教材。

本书内容包括：随机事件和概率；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；大数定律及中心极限定理等。

本书围绕《高等学校工科本科概率论与数理统计课程教学基本要求》及硕士研究生入学考试大纲内容展开，具体内容涵盖了事件与概率、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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念等。

本教材介绍了随机事件及其概率、随机变量及其数字特征、几种重要的概率分布、中心极限定理与参数估计、参数假设检验与一元线性回归分析，教材开始部分阐述了预备知识：排列组合的相关知识。

全书共分8章：第1章为绪论，综述了个性化推荐方法的研究背景、意义和研究进展，并描述了全书的概貌。第2章为理论篇，主要介绍了与个性化推荐方法相关的理论，为个性化推荐的成因提供理论依据。第3、4、5、6章为方法篇，分别从已有的方法、作者改进的方法这两方面入手对个性化推荐方法进行、阐述。第7章为应用篇，主要介绍了个性化推荐方法的应用案例。第8章对复杂情境下的个性化推荐方法与应用进行了归纳总结，并对个性化推荐的未来发展做出展望。

本书共分6章，分别介绍了线性回归及高维数据面临的技术难点、主成分分析及数据建模、高位数据分析的偏最小二乘理论、逆向思维的切片逆回归等内容。

本书分上、下两篇：上篇是概率统计应用VB编程基础，主要介绍了概率统计应用VB编程中所需的各种不同的用户界面及建立方法，其中概率统计应用常用的用户界面是一种非常实用的用户界面，设有菜单，并在代码中加有过滤器使运行后把计算结果保存到文本文档，可从文本文档中直接获取数据处理的计算书；下篇是概率统计应用的VB应用实例，列举了四十多个工程应用实例来介绍概率统计应用计算等。

本书主要包括：随机事件与概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析等内容。