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

本书以线性规划与单纯形法为主线，系统地阐述了线性规划对偶理论和灵敏度分析、整数规划、图与网络优化、运输问题和动态规划，同时介绍了非线性规划基础。全书共8章，每章结尾都配有一定数量的习题，可供读者自学或复习只用，是一本运筹学的入门教材。本书着重介绍运筹学的基本原理和方法，注重结合经济管理专业实际，具有一定的深度和广度，可

本书主要内容包括线性规划、运输规划、整数规划、目标规划、动态规划、图与网络优化、网络计划技术、非线性规划、存储论、排队论、决策分析等。本书的编写充分考虑了智能算法和大数据为运筹学的应用与发展带来的机遇与挑战，增加了教学案例和应用程序部分，在相关章节详细介绍了Excel和运筹优化求解器在优化中的应用。

本书是为高等学校工科研究生编写的“最优化方法及应用”课程教材，主要内容包括：概述、无约束最优化（一维、多维）、约束最优化（线性、非线性）、全局最优化新方法、多目标优化、应用实例等。全书内容组织突出应用导向，力求在使学生理解优化方法的基本思想、实施步骤、软件实现的基础上，最大限度减少繁复的数学推导和证明，同时结合案例将相

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

本书着重介绍了与实际应用有关的数值计算基本方法，强调了基本概念、理论和应用，特别是数值计算方法在计算机上的实现，以期读者在学完本书之后能够充分掌握这些方法，并能在计算机上进行有关的科学与工程计算.全书共分8章，主要内容包括非线性方程求根，线性方程组数值解法，矩阵特征值与特征向量的数值计算，函数逼近，数值积分和微分，解线