本书以经济、管理、气象、医学、工业生产、金融等活动中产生的时间序列数据为对象，运用数学和统计学方法，进行时间序列的时域和频域分析。本书将理论分析与数据案例相结合，从传统经典时间序列模型到现代机器学习、深度学习、强化学习与时间序列数据融合，按由浅入深的方式编写而成。本书有配套PPT课件、教学大纲、案例数据、R代码等教学资

本书通过大量简单直观的引例和示意图,全面介绍概率论与数理统计课程的各种概念和性质,理清知识点之间的逻辑关系。避免学生深陷大量枯燥深奥的数学记号。全书覆盖近五年(2019-2023年)的考研真题,充分展示近年来考研题目的真实难度和命题趋势,以及本书总结的、具有普适意义的解题思路的实战效果。

本书分为8章,各章首先概括主要内容和教学要求,继之进行例题选讲、常见错误类型分析、疑难问题解答,最后给出练习题、综合练习题及其参考答案与提示。

本书强调概率论与数理统计的应用性，主要包括概率与统计简介、描述统计学、概率论的基础、随机变量的概率分布与数字特征、几种常见的分布、统计量的分布、参数估计、假设检验和线性回归等内容。全书的主要理论仅假定读者具有一元微积分的数学基础，主要统计计算使用Excel软件完成，而一些理论上较深入的补充内容（如考研所需）作为网络资料

本书为十三五江苏省高等学校重点教材，按照理论与应用并重的思路编写，共分为八章，包括随机事件与概率、一维随机变量及其分布，二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理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等内容，并针对常用的概率统计模型和方法补充了Excel软件的相关内容，在每章后精心选取了不同层次

本书以普通高等学校非数学专业概率论与数理统计课程的教学基本要求为依据，参考国内优秀教材，融入编者多年来在课程教学过程中积累的教学经验编写而成。本书内容由两大部分组成。第一部分包括：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理；第二部分包括：数理统计的基本概念、参数

本书包含概率论和数理统计两大部分内容，包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维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、假设检验等，另外，还包括一些附表和全书习题答案等。本书注重与高中相关内容的衔接，并有机融入课程思政元素，加入Python语言，以增强学生的数据分析处理能力。

本书以介绍方法为主线，将概率论的内容与思维方法相贯通，从理论和实践的有机结合上，分别从概率论方法的主要特征、概率论方法的分类以及方法的具体使用三个方面展现了概率论方法是分析、处理和解决概率论问题的具体策略。通过典型问题的剖析及解决，让读者充分领略概率论问题解决的方法和技巧。本书可供高等院校本科及以上的学生在学习概率论时

本书根据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的《大学数学课程教学基本要求(2014年版)》编写而成。全书分为概率论基础和数理统计两部分。有别于其他教材，本书力图通过实际问题引入基本概念和建立基本定理，增强学生对概率论与数理统计基本思想、基本方法的理解。同时，在语言叙述上，尽量用通俗的说法去阐述深奥的概念与定理。

本书是教育部“101计划”核心教材数学领域中的概率学科的教材，共分上下两册。 概率论是从数量侧面研究随机现象规律性的数学学科，理论严谨、应用广泛、发展迅速.概率思维已渗透到许多领域，概率方法已被广泛采用.因此，“概率论”课程已成为与“数学分析”和“高等代数”并列的数学专业基础课，通常分为概率论基础与随机过程两部分，用两