本书是编者在多年概率论与数理统计教学实践基础上，根据高等学校工科各专业的“概率论与数理统计课程基本要求”编写的，共十一章，包括随机事件及其概率、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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、概率论与数理统计在

本书是一本应用多元统计教材，是多元统计分析的实践指南.书中介绍了各类多元统计分析方法，并结合SAS、SPSS和SYSTAT给出了各分析方法的实现.本书主要侧重于应用，通过使用现实数据集的丰富实例，阐明了何时、为什么以及如何使用数据集，便于读者学习理解.本书条理清晰，内容精练，言简意赅，可作为高等院校数学与应用数学、信息

本书按照党的二十大报告的要求，加入了相关的思政教学元素。内容包括随机事件与概率、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等内容。注重基本概念，突出概率的直观、严谨性，同时坚持应用导向、提升学生的创新能力。本书突出直观的概率理论知识，注重基本概念的表述，坚持应用导向，培养学生的学

本书是作者编著的教材《概率论与数理统计》（第二版）的配套辅导用书，是教材的重要补充，供师生教学和学习参考使用。全书共分八章：随机事件与概率，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。每章内容由三部分组成：第一部分是对全章知识点的归纳总结；

本书适应了大数据时代对人才培养的需求，通过将数据处理技术与传统的统计学知识相结合，在内容上设置了大数据概述与SPSS基础知识、数据文件的建立与数据处理、数据的描述性分析、抽样推断与参数估计、数据可视化分析、假设检验、相关分析、线性回归分析、时间序列分析与统计预测、编制数据分析报告十个项目。本书将理论知识与实操能力的培养

本书通过三大部分的内容对教材进行补充:第一部分为对应教材的课后习题全解和每章总复习题全解;第二部分是试题选编,精心编排了与学期对应的期末模拟试题八套;第三部分是高校期末试题选编的全解。本书对原书习题给出了详细解法,还增加了高校典型期末试卷,让学生提前巩固所学知识点,同时本书给出多种解题方法引导学生举一反三,充分调动学生

《高等概率论》从Kolmogorov公理化体系出发,主要讲授高等概率论的基础概念和基本方法,分概率论、随机过程和鞅论三部分内容.《高等概率论》共十章,具体包括绪论、概率空间与随机变量、分布与积分、条件数学期望、随机变量列的收敛、特征函数及其应用、随机过程基础、鞅论基础、可选时定理的应用、随机点过程等.《高等概率论》在内

本书根据编者多年的双语教学经验编写，介绍了概率论与数理统计的基本概念、原理、计算方法，以及实际应用。在编写过程中，吸取了国内外优秀教材的优点，注重理论与实践相结合，系统性强，图例丰富，突出统计思想，着力培养学生分析问题和解决实际问题的能力。本书主要内容包括概率与随机事件、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量

本书内容包括金融统计分析案例、经济统计分析案例、机器学习方法案例、生物医学统计分析案例和变量选择与预测模型案例。通过学习书中的案例，读者能够在掌握一定的统计学理论、统计方法和计算方法的基础上，熟练、正确地综合应用统计专业知识去发现、分析和解决问题。书中的案例配有数据（或模拟数据）和实现代码，登录华信教育资源网（www.

"本书是随机过程的入门教材，着重从应用的角度介绍几类基本的随机过程及其理论和方法，全书共分六章，内容包括预备知识、随机过程基本概念、离散时间马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、泊松过程与布朗运动、平稳过程。除第一章外，每章最后都配备了思考题，便于读者对该章内容进行更清晰的梳理。本书内容由浅入深，例题典型新颖，注重随机过程的