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茆诗松《概率论与数理统计教程》（第2版）笔记和课后习题（含考研真题）详解
3人今日阅读
本书是茆诗松主编的《概率论与数理统计教程》（第2版）的配套电子书，主要包括以下内容：（1）整理教材笔记，浓缩内容精华。本书每章的复习笔记均对该章的知识点进行了整理，突出重点和考点。（2）解析课后习题，提供详尽答案。本书参考相关辅导资料，对教材的习题进行了详细的分析和解答。（3）精选考研真题，巩固重难点知识。本书精选考研数学真题，并提供详细的解答。
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概率论与数理统计
31人今日阅读 推荐值 81.0%
本书根据作者多年的教学改革实践修订而成，内容包括随机事件与概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数学特征、随机变量序列的极限、现代概率论基础简介、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析。书中各章附有相当数量的习题，书末附有习题的参考答案，供读者查阅。本书在教育部制定的教学大纲的基础上，紧扣硕士研究生入学考试大纲，并以此规范概率统计中的术语与记号。
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统计至简（概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程）
12人今日阅读 推荐值 93.9%
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学 + 编程 + 机器学习”的知识绝对是**。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书中数学版块—“数学三剑客”的第三册，也是最后一本。“数学”板块的第一本《数学要素》是各种数学工具的“大杂烩”，可谓数学基础；《矩阵力量》专门讲解机器学习中常用的线性代数工具；本册《统计至简》则介绍机器学习和数据分析中常用的概率统计工具。《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》的核心是“多元统计”，离不开第二册《矩阵力量》中介绍的线性代数工具。《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》内容又可以归纳为 7 大板块——统计、概率、高斯、随机、频率派、贝叶斯派、椭圆。《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》在讲解概率统计工具时，会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域的应用场景，让大家学以致用。
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概率与统计：面向经济学
3人今日阅读
本书是以作者多年的概率与统计讲义为蓝本扩充而成，目前也是威斯康星大学的经济学教材。本书采用微积分的方式而非测度论的的方式讲述，涵盖概率论基本知识、随机变量、分布、抽样、大数定律、中心极限定律、逼近理论、zui大似然估计、矩方法、假设检验、置信区间等经济学专业所需数理统计知识的方方面面，难度适中，适于作为经济专业高年级本科生和研究生的教材。
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概率论与数理统计
3人今日阅读 推荐值 83.4%
《概率论与数理统计》在介绍概率论与数理统计基本内容的同时，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、多维随机变量及其分布、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。为了体现概率论与数理统计的应用性，在各章节中引入了贴近实际的例题，旨在加深学生对概率统计内容和应用的了解，增强学生应用数学的能力。同时每章后附有精选的综合练习供学生巩固知识，书末附有答案及常用的一些统计分布表。《概率论与数理统计》可作为高等院校金融类、经管类、工科、理科等非统计专业本科生的教材，也可作为具有一定微积分基础的读者在该课程上的入门参考书。
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