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本书内容包括：如何应用Mathematica7做因式分解、数项求和、函数极限、不定积分、求解偏微分方程、求解线性方程组、计算矩阵的特征值和特征向量、矩阵分解、插值、拟合和统计等数学运算；如何用函数、数据、图元素画图；如何自定义函数和写程序构建程序包。

本书是一本优秀的法国数学著作，系统全面地介绍了马尔可夫链的基本性质和结论，然后围绕这一主题给出了丰富的应用结果。基于蒙特卡罗(Monte-Carlo)算法和离散时间与连续时间的马尔可夫链，本书给出了算法的多种应用，例如在基因学中、物种发展学中及互联网络中。同时在最后一章还给出了其在金融学中的应用。

本书主要内容包括概率论和数理统计两部分，共十章，本教材可作为高等学校非数学专业概率论与数理统计课程的教材或教学参考书，也可供各类需要提高数学素质和能力的人员学习使用。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教学大纲及考研大纲要求编写而成，注重基本概念和概率思想，紧密结合统计软件R, 强调实际应用。针对经管类本科专业，注重实际应用，紧密结合统计软件R,习题安排合理，在每章均附有数学名言和数学名家。

具体分高等数学、线性代数、概率论与数理统计三部分册。高等数学分册主要介绍函数、极限与连续、一元微分学及其应用、一元积分学及其应用、无穷级数、多元微积分学、微分方程和查分方程初步等内容。线性代数分册主要介绍矩阵、行列式、向量的基本概念、线性方程组的求解、特征值和特征向量、以及二次型的基本知识。概率论与数理统计分册主要包括随机事件和概率、一元随机变量及其分布、多元随机变量及其分布、数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计基本概念及参数估计等基础知识。

《概率论与数理统计》系统地论述了概率论与数理统计的概念、方法、理论及其应用，是一本为高等院校理工、经管类专业学生本科生学习而编写的教材或教学参考书．全书共分9章，内容包括随机事件及其概率、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与特征函数、中心极限定理、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。

本书是《概率论与数理统计》(主编于惠春,郭夕敬,科学出版社)的配套练习册,全书分两部分,第一部分为“内容篇”,依照主教材的章节顺序依次编排,按章编写,每章又分“本章教学要求及重点难点”和“内容提要”两个模块,对每章内容进行了系统归纳与总结,便于读者学习.第二部分为“测试篇”,共有八套单元自测题,分别对应每一章内容,另有三套综合训练题,方便读者进行自我测试.

本书内容包括：概率论的基本概念，随机变量及其概率分布，二维随机变量及其分布，随机变量的数字特征与极限定理，数理统计的概念与参数估计，假设检验，统计分析方法简介。最后给出了总复习题，由5套期末测试模拟题组成，并附有答案。

　　《概率论与数理统计》是为理工类各专业和相关专业本科生编写的教科书。使用《概率论与数理统计》需要学生们具备初等数学基础、高等数学基础（可考虑与高等数学下册并行学习）和线性代数基础知识。 
						
  
定价：¥56  ISBN：9787564558185
						
				

本书共13章。第1~4章主要介绍马尔可夫过程的一般理论及几类典型的随机过程。第5~13章详细介绍一维和多维平稳过程的谱理论和预测理论。