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。

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。

本书共分10章，包括随机事件与概率、一维随机变量及其分布、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等内容。

本书共分为三篇。其中*篇重点介绍了试验设计与数据整理的基本概念，包含了4个项目第二篇重点介绍了数据的处理与分析，也包含了4个项目。第三篇重点从实训练习方面进行介绍，包括使用Excel绘制相关图表；使用Excel进行单因素试验和双因素试验进行统计分析；使用Excel绘制标准曲线，并算得一元线性回归方程并进行方差分析；使用正交小助手设计多个因素多个水平的试验，并分析试验结果；使用SPSS软件分析解决科研和生产实际的试验方案、数据处理、误差的估计及对试验结果的评价等。

本书共八章，内容包括：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、大数定律及中心极限定理、数理统计的基本概念等。

本书包括两篇，篇（章至第五章）为概率论基础，主要内容为：概率论基本概念、一维、二维随机变量、随机变量的数字特征、大数定理及中心极限定理；第二篇（第六章至第八章）为数理统计基础，主要内容为：数理统计基本概念、参数估计、假设检验。

本书是作者多年教学工作经验的总结与提炼。本书介绍概率论的一般理论，全书共分5章，内容包括：随机事件及其概率、随机变量和分布函数、随机变量的数字特征、特征函数和极限定理等，各章后都配有适量的习题，书后附习题答案与选解。本书内容符合培养目标的要求，既重视基本概念的透析、基本理论的阐述、基本方法的介绍，又特别强调知识发生过程的探索、基本观点的提炼，联系实际讲清概率模型，注重基本观点的提炼，阐述清楚概率论的思想方法，训练学生正确解决概率问题的能力。本书体系完整，特色鲜明，论述严谨，推到细致，内容丰富且通

本书第1章简要概述了基于测度论的概率论中的重要概念和结果, 这些都是数理统计的重要工具。第2章介绍统计决策理论与统计推断中的一些基本概念。第3章至第7章的每一章都给出了统计决策理论和统计推断中一个重要专题的详细研究:无偏估计、参数模型中的点估计、在非参数设置下的点估计、假设检验、区间估计与置信集。本书内容除了覆盖统计理论上的经典结果之外,还涉猎近些年得以发展的现代统计理论中的一些专题,包括马尔科夫链蒙特卡罗、准似然、经验似然、统计泛函、广义估计方程、刀切法和自助法。 第二版主要是在第1

该书稿是《概率论与数理统计（经管类简明版第五版）》配套的辅导书。该系列教辅书均根据教材章节顺序建设了相应的学习辅导内容，其中每一节的设计中包括了该节的主要知识归纳、典型例题分析与习题解答等内容，而每一章的设计中包括了该章的教学基本要求、知识点网络图、题型分析与总习题解答，有助于学生巩固教材知识并拓展应用。