本书共分为10部分，内容包括排列组合、随机事件与概率、随机变量及其概率分布、二维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、样本与统计量、参数估计、假设检验、Matlab在概率论统计中的应用简介。各章后选配了适量习题，并在书后附有习题答案。书末给出了泊松分布表、标准正态分布表、χ2分布分位数表、t分布分位数表、F分布分位数表5个重要分布表。

本书主要内容包括：概率论基础知识、随机过程的概念和基本类型、平稳过程、Poisson过程、更新过程、Markov链、随机过程分析等。本书尽可能简化了复杂的抽象证明和推导，重点讲述Poisson过程、更新过程、Markov链、随机过程分析等内容，并没有介绍比较复杂的随机过程入布朗运动、鞅论等。

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.

多元统计分析起源于医学和心理学。1928年Wishert发表论文《多元正态总体样本协方差阵的精确分布》，是多元统计分析的开端；20世纪30年代，费希尔（Fisher）、霍特林（Hotelling）、许宝碌等奠定了多元统计分析的理论基础；20世纪40年代，这一分析方法在心理学、教育学、生物学等方面有不少应用，但由于计算复杂且计算量大，其发展受到限制；20世纪50年代中期，随着计算机的出现和发展，多元统计分析方法在地质、气象、医学和社会学方面得到广泛应用，多元统计分析已渗入几乎所有的学科；到20世纪

本书包括国内八所世界一流大学建设高校2020年和2021年的16套概率论与数理统计期末真题试卷及解析，以及2套全国硕士研究生招生考试概率论与数理统计真题试卷及解析。 试卷内容涵盖：概率论的基本概念、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、样本及抽样分布、参数估计、假设检验等。在试卷试题精解部分给出了相关知识点，部分试题给出了注释、易错点，还有部分试题提供了解析视频。 本书可供广大高校学生针对概率论与数理统计期末考试备考使用，也可供教师和学生教学参考。

本书是根据高等院校工科各专业的《概率论与数理统计课程基本要求》编写的，入选“十三五”国家重点出版物出版规划项目.本书共十章，主要包括随机事件与概率、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、极限定理、数理统计基本概念、参数估计、假设检验、回归分析及方差分析简介、MATLAB在概率统计中的应用.根据学生学习的认知规律，本书每章采用以知识结构图引入，以综合例题选讲结尾的结构，注重提高学生的学习兴趣和应用能力.
本书内容丰富，阐述简明易懂，注重理论联系实际，可作为高等院校工

本书全面系统地介绍了数理统计的原理、方法及其应用。全书共分八章，涵盖了数理统计的主要内容，其中包括：常见的统计分布；充分统计量和信息函数；点估计的基本理论和方法；假设检验的理论、方法及其应用；区间估计及其应用；Bayes统计推断的基本概念和方法。掌握本书内容即可比较顺利地理解其他学科中用到的统计方法。 本书可作为高等学校统计学类专业高年级及研究生教材，以及经济金融、工程技术、生物医学等专业研究生的教学参考书，也可供相关专业的教师和科技人员参考。

本书适用于本专科教学使用。在前两版的基础上整理出版第三版。随机现象的普遍性以及现代经济分析方法的定量化趋势，使得概率论与数量统计的应用日渐广泛。本书是山东财经大学在多年教授概率论与数理统计课程的基础上编写而成。也是山东财经大学精品课程《概率论与数理统计》的一项重要的建设成果。为学生学习后续专业课程和从事经济研究奠定必要的基础。全书共分9章:随机事件与概率，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，极限定理，统计量及抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析与回归分析。本书科学、

本书主要讨论随机过程的基础理论和应用方法，包括概率论基础，随机过程基础，泊松过程及其推广，马尔可夫过程，二阶矩过程及其均方分析，平稳过程，以及高阶统计量与非平稳过程等7章内容。

本书是在教育部制定的教学大纲基础上，参照同济大学“概率论与数理统计”课程及教材建设的经验和成果，按照全国硕士研究生入学统一考试数学一的考试大纲要求，根据作者十多年的教学实践经验编写而成．全书共分八章，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、大数定律及中心极限定理、统计量和抽样分布、参数估计和假设检验． 本书着眼于“概率论与数理统计”中的基本原理和基本方法，强调直观性；语言通俗，注重用生动浅显的方式说明基本概念的直观意义；例题丰富，可读性强．