本书作者依托教学实践经验与学科知识体系，精心编写了这本概率论与数理统计作业本。本书突破传统题型单一的局限，内容涵盖填空题、选择题、判断题及计算题等多元题型。每道题目均经过严谨设计，旨在帮助读者深化理论认知、提升解题能力，实现对知识体系的全面梳理与精准把握，是课堂学习与考研复习的优质辅助资料。

本书依据教育部对“概率论与数理统计”课程的基本要求,参照多年课程及教材建设的经验和成果,以“应用为目的,理论是根基”为指导思想编写。本书着眼于概率论与数理统计中的基本原理、基本方法及其应用,强调直观性,深入浅出,例题和案例丰富,注重实用性,可读性强。本书共分8章。第1-5章为概率论部分,包括随机事件及其分布、多维随机变

本书通过案例讲述有关的概念和方法，不仅介绍了ARMA模型、状态空间模型、Kalman滤波、单位根检验和GARCH模型等一元时间序列方法，还介绍了很多多元时间序列方法，如线性协整、门限协整、VAR模型、Granger因果检验、神经网络模型、可加AR模型和谱估计等，并且增加了全新的一章讲述如何用深度学习进行时间序列分析.书

概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对经管类编写，主要包括概率论的基本概念、一维和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、方差分析和回归分析等知识模块，并特别加强了数学建模与数学实验教学环节，可以通过扫描对应的二维码即可实现实验操作，且配有网络账号，学生可登录网络学习空

本书全书共12章，从时间序列分析的概念和范畴开始，依次介绍了平稳时间序列模型和非平稳时间序列模型以及单位根检验方法等。此外，本书还设计了软件应用演示环节，为读者提供应用软件解决现实问题的具体过程。本书注重理论的完备性以及理论与应用的结合度，努力做到理论内容全面、讲解深入浅出，同时特别强调理论知识的实际引用。本书适合作为

本书针对应用型人才的培养目标和学习特点，对概率论与数理统计的传统内容进行了整合，既考虑与中学内容的衔接，又保持其自身具有的系统性和完整性，同时注重阐述用数学知识解决实际问题的基本思想和方法，将概率统计思想和数学建模思想的结合，选例鲜活有趣，问题分析透彻。此外，本书将概率统计理论和统计软件相结合，介绍了如何利用软件处理统

本书是根据编者多年的教学经验，结合高等学校非数学专业大学数学——概率论与数理统计课程的教学大纲及近几年的考研大纲编写而成的。本书内容共分八章：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、样本及抽样分布、参数估计、假设检验。本书结构严谨，逻辑清晰，概念准确。其主要特点在

线性模型是统计学中的一个重要分支，本书从理论与实践相结合的角度，阐述了线性模型的基本理论、方法和应用。本书共分为八章，第一章通过各种案例引进各种线性模型，第二章和第三章介绍了一些基础知识，包括矩阵论和概率论的相关知识。第四章到第六章系统讨论了各种线性回归模型的估计及统计推断。第七章讨论了方差分析模型的统计推断，并在附录

概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对理工专业编写，主要包括概率论的基本概念、一维和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、方差分析和回归分析等知识模块，并特别加强了数学建模与数学实验教学环节，可以通过扫描对应的二维码即可实现实验操作，且配有网络账号，学生可登录网络学习

本书内容分为两部分：概率论和数理统计，概率论部分主要介绍随机事件、随机变量、概率分布、数字特征、大数定律及中心极限定理等基本概念和性质；数理统计部分主要介绍样本分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等统计方法。