本书以随机过程的统计特征和性质为主线,旨在将实际应用和理论推导联系起来,通过概念、定理、例题、详细的习题,尽量体现随机过程的理论基础及应用价值,以保证教材的综合性、整体性和前瞻性,从而使统计类专业和其他工程类专业、管理类专业的学生较为熟练地掌握随机过程的理论和应用.本书共九章,全书内容包括随机过程的基本概念、随机过程的

本书按新时期大学数学教学大纲要求编写而成，内容丰富，理论严谨，思路清晰，例题典型，方法性强.本书注重分析解题思路与规律，并与现实生活中的问题紧密结合，对培养学生的学习兴趣及提高分析问题与解决问题的能力将起到较大作用.全书共分九章，内容涵盖随机事件、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

本书结合R语言介绍了多元正态分布、均值向量检验、协方差阵检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析、定性数据分析、多变量的图表示法和多维标度法等常见的多元统计分析方法。与同类书籍相比，本书具有如下特色：介绍了部分多元统计方法的最新研究成果，如多总体均值检验和聚类分析中分类个数

非参数统计是统计学一个重要分支。由于它对总体分布假定的要求很宽泛，且适用于各类测量（定类、定序、定距、定比）尺度数据，所以在数据分析的研究与实践中有着广泛应用。本书在介绍非参数统计各个方法原理的基础上，使用R语言统计软件进行计算。在内容上主要包括：*章绪论作为全书的铺垫，第二章至第五章则按照单样本、两相关样本、两独立样

《数理统计》在统计量与抽样分布的基础上，讲解总体中未知参数的点估计以及区间估计，在经典统计学派的基础上，结合先验信息，讲述统计决策与贝叶斯估计的相关内容，进而讲解参数的假设检验以及分布的检验等。在内容结构安排上，抽样分布、参数估计与假设检验内容安排前后呼应，一脉相承，便于学生对数理统计内容整体的理解与学习。数理统计是伴

本书在内容选材上以必需和够用为主要原则，符合教学大纲的基本要求，结构清晰，简明实用，易学易教。本书内容主要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、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、Excel在概率统计方面的应用。本次修订采取纸质教

本书主要介绍概率论和随机过程的基础知识和基本概念，内容包括概率论和随机过程两部分。第1~5章介绍概率论的基本概念及定理，主要包括随机事件与概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理;第6章介绍随机过程的基本概念、泊松过程、马尔可夫过程、鞅、布朗运动、随机积分和伊藤公

本书简明系统地介绍了概率论和随机过程的基本内容，内容丰富，富有时代特色。书中有许多新的简明讲法，帮助读者更好地理解所学内容和加深对问题本质的理解。本书内容和习题难度适中，适合作为理工科大学数据科学类、统计学类、数学类本科生概率论课程教材或教学参考书。

本书是与《概率论与数理统计》（邱威、李彤、吴红梅、贾念念编）配套的学习辅导书，各章编排顺序与教材一致，主要包括知识点概述、典型例题解析、同步训练题及答案等内容；书末附教材各章习题详解。本书的目的是帮助读者更好地学习教材内容、深入理解基本概念、提高计算技能，具有对所学知识进行扩展和应用的能力。本书可作为高等学校非数学类专

本书介绍了数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、贝叶斯基础和统计计算等内容.在编写过程中特别注重方法的实际应用，每个理论后面都列举了对应的例子.同时，为了更贴近社会的现实需求，在每章最后一节通过例子对该章的主要内容进行了R语言实现，并列出了程序的详细步骤.