《概率与统计》全书分为两册：概率论分册与统计学分册，系统论述概率和统计的概念、方法、理论及其应用，不仅提供了这个学科领域的基本内容，而且叙述了在日常生活、自然科学、技术科学、人文社会科学及经济管理等各方面的应用例子。统计学分册共5章，内容包括统计学中的基本概念、估计、假设检验、回归分析、统计决策和贝叶斯分析简介。全书恰当处理了逻辑严谨性与生动直觉的辩证关系，使学生既有严谨的抽象思维能力，又对随机现象具有直觉想象力；认真贯彻理论联系实际，应用举例贴近时代生活。

　　本书根据高职高专院校经管类专业线性代数与概率统计课程的*新教学大纲编写而成，并在第三版的基础上进行了修订和完善。引入了大量的数学实验，可以通过扫描对应二维码即时实现实验操作。本书内容上分为线性代数和概率统计两大部分，其中线性代数部分包括行列式、矩阵和线性方程组，概率统计部分包括概率论的基本概念、一维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、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知识。
　　本书可作为高职高专院校经管类专业的数学基础课教材。

    本书研究了混沌时间序列智能预测方法及其应用，构建了不同类型的混沌时间序列智能预测模型，并用实际数据进行了实证分析。主要内容包括混沌理论基本原理、常用混沌时间序列预测方法、混沌时间序列的神经网络预测方法等。

   全书包括三编（共6章）内容：线性代数（两章）、概率论（两章）、数理统计基础（两章）。这次拟编写出版的《概率论与数理统计》一书，是在《应用数学基础》一书多轮次、多学校教学实践的基础上，对原有《概率论与数理统计》部分进行修改、补充、完善，独立出版一本教材。

    本书根据高等院校经管类本科专业概率论与数理统计课程的最新教学大纲及考研大纲编写而成，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、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知识。强调数学建模的思想和方法，紧密联系实际，服务专业课程，精选了许多实际应用案例并配备了相应的应用习题，增补并调整了部分例题与习题，书中还融入了数学历史与数学建模的教育。引入了大量的数学实验，可以通过扫描对应二维码即时实现实验操作，且配有网络账号，学生可登录网络学

     本书根据高等院校理工类本科专业概率论与数理统计课程的最新教学大纲及考研大纲编写而成，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、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知识。强调数学建模的思想和方法，紧密联系实际，服务专业课程，精选了许多实际应用案例并配备了相应的应用习题，增补并调整了部分例题与习题，书中还融入了数学历史与数学建模的教育。引入了大量的数学实验，可以通过扫描对应二维码即时实现实验操作，且配有网络账号，学生可登录网络

      本书包括概率论和数理统计两部分，系统地介绍了概率论的基本概念，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，参数估计，假设检验等。为方便读者自学，各章配有适量的习题，概率论和数理统计两部分各配有一套综合练习题，书末附有习题答案。

本书主要介绍经济管理数据的多变量R语言分析的理论与实践指导，系统论述数据统计分析的基本理论和方法，并结合R语言分析运算，力求理论与实际应用并重，具有基本统计知识的读者就可读懂本书。作者建立了本书的R语言学习博客（Rstat.leanote.com），书中的数据、代码、例子、习题都可直接在网上下载使用。

本书共分七章，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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念等。

    本书主要介绍随机微分方程模型的统计方法。全书共分 7 章，分别讨论了估计函数在扩散性模型中的应用、金融资产数据的建模问题、带有一般性跳跃点的基于高频数据的扩散过程的推断问题、实现扩散模型相似度的推断的计算方法、随机微分方程模型的几个非参数估计方法的相关问题、随机波动模型以及数据中所表现的多尺度特征的建模问题等。本书用专题的形式介绍了每一部分的相关内容，并举例说明了其应用。
    本书可作为统计学专业的本科高年级学生以及研究生用书，也可作为与统计学专业相关的科研人员的参考书。