本书主要内容包括：随机事件与概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、回归分析和方差分析.

本教材贯彻《jiaoyubu关于深化本科教育教学改革全面提高人才培养质量的意见》精神编写而成，主要包括概率论与数理统计两部分，具体内容含随机事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、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、方差分析和回归分析，并附有标准正态分布、泊松分布、t分布、卡方分布、F分布的分布表及习题参考答案。本教材可供理工、农林、经济、管理等各本科专业使用，也可供专科层次、自学考试及成人教育等使用。

概率论是高等院校数学和统计学专业的基础课程之一。全书共七章，主要包括：随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数值特征、多维随机变量及其分布、多维随机变量的数值特征、大数定律与中心极限定理。除第1章外每章配有习题，书末附有部分习题参考答案或提示，便于读者学习和检查所学知识。本书着眼于理论联系实际，通过精选例题并结合其他学科的问题介绍概率论的思想、模型、方法和计算。如结合复杂网络介绍幂律分布，结合寿命介绍Gamma分布，结合股价介绍对数正态分布，结合风险偏好介绍效用期望，结合保险费介绍随机变

在书中，作者通过扩展一些已知的经典空间（比如随机空间、超度量空间和超空间）的概念，介绍了一些广义概率结构。作者还扩展了概率度量空间中的多值收缩的不动点理论，并证明了一些一般的不动点理论和重合点理论。对于不动点不存在的情况，作者研究了某些弱条件的近似不动点。
《概率结构和模糊结构上的不动点：概率结构和直觉模糊度量空间的不动点定理（英文）》包含了，基本概念、某些广义空间、收缩映射与不动点理论、PM空间中多值收缩映射的不动点定理、概率结构中的近似不动点定理、概率度量空间中非连续自映射的

本书是高等学校经济类专业概率论与数理统计课程的配套教学参考书，内容完全与教材各章节对应，主要有一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数值特征、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习题解答。在本次修订中增加了数量化方法的有关内容，可以定量地对评价对象的每一个影响因素进行分析，研究各个因素之间的数量关系，为制定措施和选择最优方案提供依据。为了照顾到部分要深造的考研学生，学习参考书中还增加了部分有一定难度的补充题。

本书包括概率论与数理统计两部分内容，前四章为概率论部分，主要内容有随机事件与概率、随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理；后四章为数理统计部分，主要内容有数理统计的基本概念及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析. 本次修订对基础内容进行了优化和整合，增加了综合应用案例、综合性习题、思考与问答，补充了R语言应用方面的内容。 本书可作为高等学校理工科、经管类等本科专业的教材或教学参考书。

本书共9章．第1章至第5章是概率论部分，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章至第9章是数理统计部分，内容包括样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析．各章均选配了适量习题，并在书后附有参考答案．书末有3个附录，其中附录一是重要分布表，附录二是几种常用的概率分布，附录三是2011年至 2022年全国硕士研究生入学统一考试试题（概率统计部分）．本书力求条理清晰、论述简明扼要、例题与习题难度适中且题型丰

《应用时间序列分析（第6版）》是基于SAS软件的一本入门级本科生教材，详细介绍了ARIMA模型和因素分解模型的思想、原理以及相关内容基于SAS软件的实现步骤。本书也包括异方差分析（GARCH模型）和多元时序分析（干预分析和协整分析）的内容。这部分扩展内容既可根据教学需要用于课堂讲授，也可以作为本科和硕士课程的衔接用于自学。

本书介绍常用的数值计算方法，内容包括：函数插值、最小二乘拟合、非线性方程求解、线性方程组解法、数值积分和数值微分、常微分方程数值解法、矩阵的特征值问题等。本书例题丰富，有近百道形式多样的习题，并有C语言和Mathematica语言的例题，还有Matlab程序演示和各章教学PPT等数字资源材料，扫描二维码即可学习。

本书系统地介绍了科学与工程计算中常用的数值计算方法及有关理论分析和应用, 力求内容完整和算法实用。全书包括数值线性代数, 非线性方程( 组) 数值解法, 矩阵特征值问题, 数值逼近, 数值微分和数值积分, 微分方程数值求解。对于每种常用的数值解法, 不仅给出具体步骤, 而且还给出了MATLAB程序, 便于读者调用。本书注重数值计算基本思想的阐述以及计算方法的应用。书中每章都配有适当的习题、上机实验题, 并附有与本章内容有关的应用案例。