本书是与《概率论与数理统计》（ 张继昌编著，浙江大学出版社，2006）配套的同步练习与提高，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、随机变量的数字特征、极限定理、数理统计基础、参数估计、假设检验。本书按章节编排了和教材内容相对应的基础练习题，并在题目之后留了相应的解题空间，以便

本书共分15章，包括古典概型，概率公理、随机变量及其分布、独立性、条件概率、离散随机变量、连续随机变量、期望以及其他数字特征（矩、熵）、典型分布模型、多元随机变量、条件期望、特征函数、概率不等式、大数定律和中心极限定理等方面的内容。作为面向工程类专业读者撰写的概率论入门教材，素材选择充分考虑了读者的工科基础基础，尽量使用基础微积分的方法和技巧进行分析论述，力求通过严密和系统的计算来强化读者对基本概念和方法的理解和掌握。这对于培养读者运用数学工具解决问题的能力有积极作用。本书可作为相关专

本书分为四部分内容。*部分单变量时间序列分析，包括传统时序分析、随机时序分析、ARCH类模型；第二部分基于回归的多变量时序分析，包括含虚拟变量的回归模型、基于线性回归的协整和误差修正模型(ECM) ；第三部分基于AR的多变量时序分析，包括向量自回归模型(VAR)、结构向量自回归模型(SVAR)、向量误差修正模型(VECM)；第四部分截面数据和时序数据结合的多变量时序分析，主要是在经典线性回归模型基础上发展起来的各种Panel Data 模型。

本书介绍应用随机过程的基础知识，将随机过程的基本理论和分析问题、解决问题的方法与自然科学、工程技术、经济学及社会科学等相关知识结合，注重渗透现代数学思想和方法，融入数学建模思想，加强培养学生应用随机过程的理论、方法解决实际问题的能力。 全书共分为10章，分别是预备知识、随机过程的基本概念、泊松过程、更新过程、马尔可夫链、连续时间的马尔可夫链、随机分析与随机微分方程、鞅、布朗运动和平稳过程。本书提供配套电子课件和每章习题详细解答。 本书既可以作为大专院校相关专业高年级本科生或研究生的教

本书从技术与应用观点出发，重点阐述了试验设计及其数据处理的**化方法和各种分析技术，以进一步提升试验没计的水平及其优化的成效。《BR》　　全书共分11章，除介绍试验设计的基本原理、常用方法外，还介绍了试验设计的**方法、**研究成果及应用实例。此外，还介绍了试验设计的常用统计软件。

本书主要论述了线性规划、整数规划、非线性规划、多目标规划和动态规划等内容，并介绍了一些成功的实用实例和计算机应用过程，为便于自学，各章后面都附有习题。本书可作为高等学校工科专业本科及研究生的教学用书，也可供从事优化研究与应用、现代技术和管理的科技人员参考。

本书是为满足经济管理类专业本科教学需要而编写的，同时也可作为经济管理类硕士研究生、管理人员及相关人员的参考书。本书在编写过程中从以下方面进行了考虑：（1）注重理论与方法的有机结合。本书较为全面系统地介绍了运筹学学科体系的基本原理和方法，考虑到学生的数学基础不同，本书在说明各类算法的基本思想时，力图通过几何图形和其他直观手段完成，尽量避免较难理解的数学证明。（2）注重对学生应用能力的培养。本书主要满足经济管理类专业学生的需要，在例题的选取上，尽量选择学生熟悉的经济管理的实际问题，通过实例潜移默化地