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．

"本书是“新时代大学数学系列教材”《概率论与数理统计》的配套参考书，由教材主编编写。本书按照主教材章节顺序，归纳了概率论与数理统计课程的主要知识点，主要内容包括教材各章的重要知识点、详细习题解答，并结合考研复习要点对历年考研题进行了分析。本书的习题解答注重体现数学思想，有助于读者加深对学科知识的理解。本书可作为高等学校非数学类专业本科生概率论与数理统计课程的参考书，可供考研复习使用，也可供对概率论与数理统计感兴趣的读者参考。"

"本书内容包括概率论的基本概念和方法, 数理统计的点估计、区间估计、参数和非参数假设检验以及线性回归等内容。本书的特点是突出统计思想, 对基本概念和方法都有如何理解、应用的阐述和例子，例子和习题大部分来自于实际生活，有助于读者把统计方法用于实际数据的处理和解读。        每章后都有大量的习题供读者练习以巩固相关的概念，还提供了开阔读者视野的扩展阅读材料。重点概念和方法配备了视频讲解和在线模拟实验。        本书可以作为理工科专业概率论与数理统计课程的教材, 也可以供金融工程

本教材分为概率论与数理统计两个部分，概率论主要介绍随机现象的内在统计规律，数理统计以概率论为基础讨论收集数据、整理数据、分析数据为实际问题的决策与判断提供依据。全书由随机事件及其概率、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律、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等章节组成。本书可作为高等学校本科生概率论与数理统计课程的教材，也可作为作为经济、管理人员从事统计分析预测的参考书。

本书是高等院校理工科类基础课程“概率论与数理统计”的学习参考书, 全书共分9章, 前8章主要是理工科概率论与数理统计教学内容的总结以及典型习题的讲解, 主要包含, 阐述基本概念, 归纳基本性质与重要公式, 总结解题方法和技巧, 典型例题讲解等; 第9章为自测题。编者结合北京理工大学多年的教学实践经验, 在翻阅大量资料的基础上, 精心挑选了260余道习题, 并进行了系统的分类, 将概率论与数理统计的知识点自然有机的串联起来, 即做到了重点突, 又保证了课程知识体系的完整性。对于每一道习题

本书结合现代计算机与运筹学的发展趋势，着重介绍运筹学的基础理论及其应用。全书共17章，内容包括线性规划、整数规划、目标规划、动态规划、图与网络分析、统筹方法、决策分析、对策论、排队论、库存论、非线性规划、多目标决策规划等。
相比其他同类教材，本书将统筹方法单独列为一章，同时增加了用Excel处理运筹问题的相关内容。
本书可作为高等学校本科生教材，并适用于多学时和少学时两种教学方式，同时可作为硕士研究生及MBA教材。另外，对于从事经济管理的人员，作为案头书自学参考也颇有裨益。

本书以经典运筹学理论为基础, 借鉴国外优秀运筹学领域的部分经 典理论, 新增全局优化算法, 并融
合 MA T L A B实现案例, 系统介绍运筹学的原理、 模型、 算法及使用 MA T L A B的实现。本书采用运筹学理
论与 MA T L A B实现相辅相成的编写模式, 理论和实践相结合, 更有利于读者学习并将学习成果快速转换
为实际应用。全书分三篇, 共1 3章内容。第一篇( 第1 ~ 7章) , 主要介绍经典的运筹学 理论和方法;第二
篇( 第8 ~ 1 1章)

本书以时间序列模型为基础，以经济学和管理学中的案例为载体，采用理论讲解与数据分析案例实践相结合的方式编写而成。全书共9章，包括时间序列分析基础、线性时间序列模型、单位根时间序列模型、非线性时间序列模型、协整时间序列模型、波动率模型、时间序列的机器学习方法、时间序列的深度学习方法和课程综合案例等内容。本书配有PPT课件、教学大纲、数据集、R语言代码、课后习题答案、模拟试卷及答案等教学资源，使用本书的老师可在人邮教育社区免费下载使用。