《概率论与数理统计》一书主要介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与方法。全书共10章,内容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、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、Excel在数理统计中的应用等。每章均附有习题,附录部分还附有部分历届研究生入学考试概率统计试题。本书简明易懂,概念引入自然实用,便于学生理解和掌握。

本书是为普通高等学校非数学专业编写的数学基础课教材. 全书共分为10章， 内容包括随机事件的概率、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、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、线性回归分析与方差分析、相关软件简介. 书中配有相关习题， 附录中配有部分习题的参考答案.

本书可作为高等学校理工、农医、经济、管理等非数学专业学生学习“概率论与数理统计”课程的教材， 也可作为工程技术类人员或大学生考研复习的参考用书， 还可供各类需要

本书内容包括概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征与极限定理、数理统计的概念与参数估计、假设检验、统计分析方法简介、上机计算(Ⅳ)。

本书共11章，主要内容有随机事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的数字特征、多维随机变量、极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。全书纸质内容与数字化资源一体化设计，紧密配合。数字资源涵盖学习目标、小结、知识网络结构图等栏目，在提升课程教学效果的同时，为学生学习提供思维与探索的空间，便于学生自主学习。      本书可作为应用型本科院校非数学类专业的概率论与数理统计教材，也可作为科技工作者的参考书

本书主要内容包括：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、大数定律与中心极限定理、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等。每章末附有应用案例及分析、复习指导和计算机探究。同时第1—8章章末配有题型解析的数字资源，供读者参考。全书注重理论和实际相结合，注重提高学生应用计算机解决实际问题的能力。       本书可作为高等学校理工类、经管类各专业本科生概率论与数理统计课程的教材，也可供相关工程技术人员参考。

本书是华中科技大学数学与统计学院编写的《概率论与数理统计》第四版，根据“工科类本科数学基础课程教学基本要求”编写而成。本次修订对上一版的主要内容只做了小的调整和修改，主要是补充了概率部分的附录，适当增加了一些统计方法的内容，并新增了概率统计试验内容。  本书可作为高等学校理工科各专业概率论与数理统计课程的教材，也可供科技工作者参考。

本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，在2008年出版的《概率论与数理统计》（第四版）的基础上增订而成。本次修订改写和新增的内容有：在数理统计中应用R软件，bootstrap假设检验方法，时间序列分析等；同时吸收了国内外优秀教材的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实。本书主要内容包括概率论、数理统计、随机过程三部分，每章附有习题（除第十一章外）；同时涵盖了《全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲》的所有知识点。本书可作为高等学校工科、理科（非数学类专业）各专业的教材和研究生入学

本书介绍了实际工作所需要的随机事件及其概率、随机变量及其数字特征、几种重要的概率分布。书中着重讲解基本概念、基本理论及基本方法，发扬独立思考的精神，培养解决实际问题的能力与熟练操作运算能力。

本书基于数据驱动的思维，以R和Python作为编程工具对大量实际案例做了分析。介绍了回归、分类及各种多元分析方法（包括主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、二元及多元对应分析、多维尺度变换分析）的概念、应用及可能的误区。
本书并不要求读者有数理统计的预备知识，而且本书在一开始为读者提供了为理解概念而必要的代数知识，并附有学习编程语言的练习。读者可以通过本书学到机器学习的最重要内容并同时学习编程语言，打下数据科学的基础。

　　本书内容包括：概率论的基本知识、随机过程的基本概念、更新过程、离散时间的Markov链、连续时间的Markov过程以及随机分析和平稳过程本书力求贯彻选材精当和叙述详细的原则，注重说明概念的直观背景和实际意义。在基本理论和方法上力求通俗易懂、深入浅出、淡化证明。书中收集许多结合实际问题的数学建模实例，章末配有适当习题，有助于读者把握随机过程精髓。