功能分析（Functions Analysis)是由斯金纳在1948年提出的用以解释行为和环境变量之间的关系的一种方法，70年代起研究人员开始将其应用于临床实践。实践证明这一方法对于孤独症、智力发育障碍、精神分裂症及多重诊断等人群的严重问题行为的分析上有着重要的作用。本书是有关功能分析方法的最新内容，详细介绍了这一方法的具体实践应用和注意事项，包括伦理考量、实验设计和方法、数据解读等多个方面。书中提供教学用幻灯片、练习脚本、培训前后的测验、数据记录表格和可重复使用的讲义等材料，适用于

本书的内容按当前理工院校同名课程体系展开，涵盖概率论和数理统计的主要课题。全书共分为
8 章：前4 章系统介绍概率论的课题，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量、
随机变量的数字特征，为后4 章讨论进行统计推断的数理统计方法构建一个明晰且严格的语境。后4
章的数理统计内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和线性回归，形成统计
推断的基本结构。
本书选择Python 的科学计算应用包，包括用于快速数组处理的numpy、用于统计计算的<

本书是岭南师范学院2022年筑峰计划专项项目资助的研究成果，是一本集理论方法、实践案例及实验应用为一体的概率论与数理统计教材。全书注重介绍概率论与数理统计的思想与方法，适当减少数理论证的过程，强调随机思想与方法的应用，书中选用大量有实际应用场景的案例及例题，有利于培养学生的实践应用能力。同时，本书还充分利用数据图表及概率统计实验的优势，将抽象难懂的概念和定理直观化、形象化，有助于读者掌握重点、突破难点，也可以提高教材的可读性、趣味性。本书融入了编者们多年从事概率论与数理统计教学实践的心得和体会，

本教材是全国高等农林院校“十三五”规划教材，主要内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、二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、回归分析与方差分析。
本教材简明扼要、由浅入深、通俗易懂、内容全面，适合作为高等农林院校概率论与数理统计课程教材，也可作为相关专业的教学参考书。

本书共分10章，内容主要包括：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及其极限定理、样本与统计量及其抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、SPSS软件的使用。书中各章结合实际给出了大量例题、习题以及相关知识点的配套视频，书中提供了用SPSS进行概率统计分析的结果，书末配书有习题和练习答案。全书内容完整，论述严谨，通俗易懂，注重应用。

本书介绍概率论与随机过程的基本概念、基本方法及其运用. 全书包括事件与概率、随机变量 （一元与多元）及其分布、概率论极限理论、随机过程引言、二阶矩过程时域分析、宽平稳过程的 谱分析、高斯过程、离散时间马尔可夫过程、泊松过程等内容. 全书共分为10章，含例题147道， 习题223题及参考解答.

本教材是全国高等农林院校“十三五”规划教材，本书以提高学生运用随机观点和统计思想去分析问题和解决问题的能力为宗旨，主要内容包括：事件与概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、Excel软件在统计分析中的运用等。

本书是河南省“十四五”普通高等教育规划教材重点立项,是将传统纸质教材内容与教学视频等相关数字资源链接在一起的新形态立体化教材。《BR》　　本书内容由概率论与数理统计两部分组成。概率论部分包括概率论基础、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;数理统计部分包括数理统计基础、参数估计、假设检验、相关分析与一元回归分析、方差分析。《BR》　　本书利用Excel数据处理与统计分析技术,图文并茂地给出实验内容和实验过程,便于读者自学掌握。本书数字资源包括理论讲解

本教材是普通高等教育农业农村部“十三五”规划教材、全国高等农林院校“十三五”规划教材。试验设计课程教材，内容包括：试验设计的基本概念、试验数据的描述性统计、参数估计和假设检验、方差分析、正交试验设计、回归分析与相关分析、回归正交试验设计、回归旋转试验设计、均匀试验设计和二次回归模型分析共十章，以及各章节例题计算的SAS程序和结果的分析。

本书主要介绍概率论与数理统计的实验内容。全书可分为三部分：第一部分是概率论部分的实验，包括抛硬币实验、掷骰子实验、蒲丰投针实验、全概率公式和贝叶斯公式、常见离散型分布、常见连续型分布、数学期望、中心极限定理等；第二部分是数理统计部分的实验，包括参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等，其中部分内容采用随机模拟的方法进行模拟和求解；第三部分是综合性实验，包括极限分布之间关系的动态演示、密度函数和分布函数的工具箱的制作。本书将Python作为编程语言。本书可作为高等理工科院校学生学习概率论与数理统计