本书介绍了概率论与数理统计的概念、原理、计算方法，以及MATLAB在数理统计中的应用.在编写中吸收了国内外优秀教材的优点，概念讲述通俗易懂，每章中附有精选的例题和习题，并且增加了数学实验.书后附有习题参考答案，方便学生自测,书中还配有二维码，扫码可以观看课件、知识点总结及微课视频，供学生学习提高使用.

本书根据高等学校工科数学课程教学指导委员会拟定的《概率论与数理统计课程教学基本要求》和《全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲》编写而成。本书以培养学生运用概率论与数理统计的思想和方法解决随机问题的能力为出发点，科学系统地介绍了概率论与数理统计的基本概念、原理和方法。本书内容分为10章： 第1章至第5章为概率论，包括随机事件及其概率、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、大数定律和中心极限定理； 第6章至第9章为数理统计，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析

本书是根据普通高等院校理工科及经济管理类本科“概率论与数理统计课程教学基本要求”， 结合应用型本科院校学生的实际情况和培养目标精心编写而成的. 全书分五章进行编写, 主要内容包括: 随机事件及其概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、大数定律与中心极限定理、数理统计初步. 本书以易于学生接受的方式进行阐述, 力图将基本理论及基本思想方法讲得清晰简洁，使得学生在较少课时内能够顺利完成本课程的学习并且掌握必需的知识. 另外, 在选材上, 尤其是例题和习题的选择上, 注重启发性和应用性,

　　《（教）概率论与数理统计（第二版）（朱弘毅）（原0844）》内容包括随机事件及其概率，随机变量及其分布，二维随机变量及其分析，随机变量的数字特征与权限定理，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验，方差分析与回归分析，MATLAB软件在概率统计的应用共九章。
　　《（教）概率论与数理统计（第二版）（朱弘毅）（原0844）》为了让学生掌握数学知识的实质及所含的数学思想，详细介绍基本概念的实际背景，让学生掌握处理问题、解决问题的方法；注意加紧基本运算方法的训练、计算能力和应用能力的培养，不追

本书是根据编者多年的教学经验编写而成的, 是与《概率论与数理统计》课程相配套的学习辅导用书。本书主要内容包括随机事件与概率, 随机变量及其分布, 随机变量的数字特征, 多维随机变量及其分布, 大数定律和中心极限定理, 统计量及其分布, 参数估计, 假设检验, 方差分析与回归分析。本书通过详尽的难点解析以及灵活的一题多解, 深入挖掘题目背后内涵和关系, 帮助读者进一步提高概率论与数理统计的基本理论和实践应用。

高级运筹学在学界是相对于基础运筹学而言的说法，重点是非线性优化理论，高级运筹学是很多高校管理及规划等专业本科生和研究生的核心课程，也是很多理工类专业研究生的专业基础课程。本书采用系统论的思想，通过建立数学模型，寻求解决方案，支持并达成最佳决策的学科。本书是面向工程类和管理类专业本科及硕士开设的课程。与基础运筹学相比，本书更偏重数学模型的特性、算法的原理，重点介绍运筹学的进阶内容，着重讲解高级运筹学各分支的基本概念、重要算法与常用软件，主体内容分为四大部分，数学基础与优化理论，线性规划、

本书在简要介绍所需的概率论知识的基础上，分两篇着重介绍常用的应用数理统计方法和常见的随机过程. 其中，数理统计部分包含数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析与正交试验设计；随机过程部分包含随机过程的基本概念及类型、泊松过程、马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、随机分析、平稳过程. 这些内容可为高等院校非数学专业的硕士研究生解决自然科学、工程科学、社会科学等领域的复杂随机问题打下坚实的数学基础.本书可作为理工科（含工程类型）硕士研究生的教材或参考书，也可供理工科高年级本科

《现代控制理论基础与应用》的内容阐述循序渐进，富有启发性；论证与实例配合紧密，可读性好。
　　《现代控制理论基础与应用》以状态空间法为基础阐述了现代控制理论的基本原理及其分析和综合方法。
　　《现代控制理论基础与应用》共7章，内容包括控制系统的状态空间描述、线性系统的运动分析、控制系统的能控性和能观性、李雅普诺夫稳定性分析、线性系统的状态综合及倒立摆应用实例。
　　同时，《现代控制理论基础与应用》还适当介绍了相关内容的MATLAB仿真求解方法，以加深对相

　　《概率论与数理统计同步练习与测试（高等学校“互联网+”新形态教材）》是与李子强、黄斌主编的《概率论与数理统计教程》（第四版，科学出版社出版）配套的学习辅导书，内容包括：概率论的基本概念、一维和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、参数估计和假设检验。此次编写主要以主观题目为主。并增加了近年考研真题，重在考查学生运用概率统计思想观察分析随机现象的能力、运用概率统计工具正确合理地解决具有统计规律性的随机问题的能力、对计算结果进行科学合理解释的能力、

本书为中国人民大学“十三五”规划教材——核心教材。非参数统计是统计学和数据科学的重要分支领域，本书作为该领域的基础教材，在内容上尽可能涵盖非参数统计基础知识的各个方面。为了使尽可能多的读者通过本书对非参数统计和稳健统计有所了解, 作者尽可能多地从方法的背景、原理、R 使用和案例四个方面进行详细介绍。本书内容主要包括基本概念、单变量位置推断问题、两独立样本数据的位置和尺度推断、多组数据位置推断、分类数据的关联分析、秩相关和稳健回归、非参数密度估计、非参数回归、数据挖掘与机器学习。每章都配备了案例与