本书是和《运筹学》（第5版）配合使用的参考书，每章包括5部分的内容：1、本章学习要点，给出了本章应该掌握的知识要点；2、主要概念及算法，列出了本章的的基本概念和主要算法；3、课后习题全解，对《运筹学》（第5版）中的课后习题给出了详细的解答；4、典型例题精解，紧扣教材主要内容，精选各类习题并给出解答；5、考研真题解答，深入分析历年研究生入学考试试题，帮助学生加深对知识点的理解。可作为相关专业的教学参考书，也可报考研究生的辅导教材。

本书主要讨论随机过程的基础理论和应用方法，包括概率论基础，随机过程基础，泊松过程及其推广，马尔可夫过程，二阶矩过程及其均方分析，平稳过程，以及高阶统计量与非平稳过程等7章内容。

本书全面系统地介绍了数理统计的原理、方法及其应用。全书共分八章，涵盖了数理统计的主要内容，其中包括：常见的统计分布；充分统计量和信息函数；点估计的基本理论和方法；假设检验的理论、方法及其应用；区间估计及其应用；Bayes统计推断的基本概念和方法。掌握本书内容即可比较顺利地理解其他学科中用到的统计方法。 本书可作为高等学校统计学类专业高年级及研究生教材，以及经济金融、工程技术、生物医学等专业研究生的教学参考书，也可供相关专业的教师和科技人员参考。

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。

全书共分五章, 内容包括概率论的补充知识、随机过程基本概念、平稳过程、平稳时间序列和马尔科夫过程, 各章包含基本内容、解疑释惑、典型例题详解、课后习题选解和自主练习题几个模块。以提高读者深入掌握随机过程的原理、思想、方法的能力。

本书主要内容涉及: 试验设计基础、常用试验的种类及设计方法、统计资料的整理与分析、概率论基础、统计推断、卡方检验、方差分析、正交设计及资料分析、相关与回归分析以及SPSS在统计中的应用。每一模块按照内容要求划分单元, 单元内容的理论知识后紧跟Excel的操作内容, 并安排相应的实训。全书最后安排了SPSS在统计中的应用模块, 该模块结合实例分析了SPSS的基本统计功能, 具有较好的学习参考与指导的作用。

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

本书分模块、分层次编写，分为基础篇、应用篇、实践篇。内容包括函数、极限与连续，导数与微分，导数的应用，不定积分，定积分及其应用，常微分方程，拉普拉斯变换，行列式，矩阵与线性方程组，MATLAB数学实验。本书重要知识点通过实例引入，精选物理、工程学上的案例，运用数学知识与方法解决，强化学生应用意识。每一章末尾附有数学文化的阅读材料，凸显科学人文。本书从例题、课后习题、复习题三个维度覆盖数学知识，有助于学生理解相关的数学概念和方法，并进行巩固和提高。

本书主要包含9章内容: 函数、极限与连续/导数与微分/导数的应用/不定积分/定积分/定积分的应用/微分方程/线性代数初步/概率统计初步, 目录为: 第一章函数、极限与连续1.1函数的概念1.2初等函数1.3简单数学模型1.4极限概念与性质1.5极限的运算1.6无穷小的比较1.7函数的连续性第二章导数与微分2.1导数的概念2.2函数的求导法则2.3隐函数及由参数方程所确定函数的求导2.4函数的微分及应用第三章导数的应用3.1微分中值定理和洛必达法则3.2函数的特性3.3函数的最值与应用3

本书是与《应用数学》（张卓主编，中国铁道出版社有限公司出版）配套的学习辅导书，主要面向使用该教材的学生，也可供使用该教材的教师作教学参考。本书按《应用数学》的章节顺序编排，与教学需求保持同步。每节包括学习目标、基本题型及解题方法、习题详解三部分内容。其中，基本题型及解题方法部分概括了与教材知识点相关的重点、难点题型，根据题型列举相关例题并予以解答；每章后面附有综合测试，以便学生在自我检测后能第一时间发现问题、解决问题。 本书与主教材具有相对的独立性，可作为高等职业院校、成人高校等理