本书按照不同层次学习的需求，分为本科生与研究生两个层面，主要章节包括：数理统计的准备知识、实验误差的估算与分析、数据预处理方法、化工数学模型的建立、传统试验设计方法、人工智能及应用，以及附录中的常用化学化工数据处理软件介绍、化学化工数据处理综合案例分析、实验设计综合应用案例分析等。主要价值特色为教材内容科学范畴的拓展、纸质图书与数字服务相融合的新型立体化教材、融合图书资源包的拓展延伸。
第一章数理统计的相关基础
1.1概率论的基本概念
1.1.1随机事件的概率
1.1.2概率的运算
1.1.3全概率公式
1.1.4贝叶斯(Bayes)公式
1.2数理统计的准备知识
1.2.1随机变量及其描述
1.2.2几种重要的连续性分布
1.3参数估计
1.3.1母体与子样
1.3.2子样的均值与方差
1.3.3点估计
1.3.4区间估计
1.4统计假设检验
1.4.1正态母体均值与方差的检验
1.4.2統计假设检验的一般原则
第二章实验误差的估算与分析
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