本书章节安排与“概率论与数理统计”普通教科书中的章节安排基本平行.书中每章的各节有内容要点与评注、典型例题以及习题.各章都设有专题讨论，每个专题以典型例题解析的方式阐述了围绕该专题的解题方法与技巧.每章末附有单元练习题，是在前各专题的引领下，对知识点融会贯通、综合运用的体现，它包含客观题和主观题，客观题的设置意在考查对该章知识点全面而深入的理解，主观题的设置意在考查对该章知识点的综合运用能力与掌握.对于典型例题的讲解处理得非常细致，试图营造一对一辅导的氛围，以帮助读者理解和掌握.对于专题的处理，

本讲义共分五个部分. 第一部分包括前六讲, 简要介绍了概率论的基本概念、结论和方法. 第二部分包括第七-十讲, 介绍布朗运动的基本概念和性质. 第三部分包括第十一-十八讲, 其中第十一- 十五讲介绍~Ito~随机积分的概念及其重要性质, 例如特别重要的Ito等距、 Ito乘积法则和Ito~链式法则. 第十六-- 十八讲介绍Ito随机微分方程的例子, 以及强解的存在性和唯一性定理. 第四部分包括第十九-二十一讲, 介绍随机积分概念的推广, 分别介绍了Stratonovich 随机积分, 以及Poi

1、概率论基础知识；2、基础理论：随机过程的引入（定义的引入、分类、平稳过程）、离散时间的Markov链（定义的引入、分类、不变测度、极限定理）、最优停时与鞅、连续时间的Markov链（定义的引入、Poisson过程、Renew 过程、应用案例）、连续时间的随机过程（布朗运动）、随机分析及随机微分方程；3、应用案例分析：随机过程在金融中的应用、随机过程在流行病传播中的应用、随机过程在社会学中的应用

本教材主要介绍了随机过程的预备知识、离散时间马氏链、可数状态马氏链、泊松
过程、连续时间马氏链、更新过程、布朗运动等内容。为适应应用型本科财经类相关专业突出技能与应用的要求，本书在介绍随机过程基础理论的前提下，着重使用图表等多种形式，形象地展示课程的脉络。在介绍部分难以理解的知识点时，本书附有相关的 Matlab 及 Python 代码，读者可通过代码的运行，更加形象地理解相关知识点。书中还附有视频教程，读者可通过扫相应页面的二维码观看授课视频。对于复杂的数学推导，本书在不影响读者阅读的

所有应用学科都有一个共同特点：实践性。所有科技工作者都有一个共同目标：寻找事物的本质和变化规律。在科学研究中发现新规律、在实际生产中探索新工艺、在产品开发中寻求最佳决策等，试验是一项重要的实践活动。试验会产生大量的数据，如何利用数据洞悉事物的本质，如何构建合适的模型刻画事物的发展规律，这就是本书要叙述的主要内容。《试验设计与数据分析》着力讲叙常用的试验方案优化设计及其相应的数据分析方法。具体内容包括：误差理论和样本分布、参数估计和假设检验、方差分析、相关分析、回归分析、试验设计基础、正交试

试验设计是统计学最早的一个分支之一，是人们认识自然，了解自然的重要手段。在科学技术日益发展的今天，试验设计早已深入到农业，林业，化学，生物医药，计算机等领域，为其发展提供重要的理论支持，并对其实际应用提供大量可执行的操作方法。随着各领域的飞速发展，传统的实体试验已不能满足实际工作者的需要。计算机的飞速发展，逐渐改变了试验设计的研究方法和思路。试验设计中的部分工作者采用计算机进行模拟计算，即通过模拟试验寻找一个比真模型简单的近似模型，这种模型在实际中可以节约人力，物力，财力，达到多快好省的目的。试

这本书从非数学的角度提供了有关实验设计和分析的综合处理，侧重于基本概念而不是技术细节的计算。大部分讨论都是根据来自众多应用领域的实例进行的。主题包括随机化的理由和实际困难、析因实验中出现的各种因素、选择实验的规模、进行观察的不同目的等等。大致内容：关键假设、减少错误的设计、如何使用补充观察来减少错误、随机化、析因实验的基本思想和设计、观察次数的选择、实验单元、处理和观察的选择、拉丁方设计、不完全非析因设计、部分复制和混杂设计、交叉设计，以及其它一些特殊问题等。

本书是结合工科数学教材《概率论与数理统计》编写的同步训练，共8章，主要内容包括： 概率论的基本概念、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、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验等内容的配套习题以及详细解答.每章分为小节习题和自测题两大部分.附录1为2016—2023年全国硕士研究生入学统一考试数学(一)中概率论与数理统计部分试题及其详细解答.附录2为期末考试模拟题及其详细解答.

"本书全面系统地阐明了现代多元复杂数据分析理论与方法，反映该专业国际前沿研究状况。内容包括多元数据可视化方法、矩阵代数、多元分析基本工具、多元统计分布、多元正态分布理论、多元似然方法、多元统计假设检验、多元数据因子降维技术、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、对应分析、典型相关分析、多维标度分析、联合分析以及高维数据分类等。部分章节配有相应的R代码，帮助读者借助计算机理解相关理论内容，直接上手分析解决实际问题。本书可作为统计学及相关专业的本科生和研究生的教材或教学参考书，亦可供教

"本书是“新时代大学数学系列教材”之一。本书内容包括概率模型、概率公式、随机变量、随机向量、数学期望和方差、大数定律和中心极限定理、统计初步、参数估计、参数的区间估计、正态总体的显著性检验、总体分布和比例的假设检验、线性回归分析等十二章内容，并以工程技术和科学研究中广泛使用的MATLAB及国产软件北太天元为例, 介绍与本书内容相关的调用命令。本书采用“纸质内容+数字资源”的方式。纸质内容着重讲授基本概念、基本理论和典型例题。数字资源以拓展纸质内容、拓宽学生视野、激发学习兴趣为目标，配置