本书主要内容包括：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、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等。每章末附有应用案例及分析、复习指导和计算机探究。同时第1—8章章末配有题型解析的数字资源，供读者参考。全书注重理论和实际相结合，注重提高学生应用计算机解决实际问题的能力。       本书可作为高等学校理工类、经管类各专业本科生概率论与数理统计课程的教材，也可供相关工程技术人员参考。

本书是华中科技大学数学与统计学院编写的《概率论与数理统计》第四版，根据“工科类本科数学基础课程教学基本要求”编写而成。本次修订对上一版的主要内容只做了小的调整和修改，主要是补充了概率部分的附录，适当增加了一些统计方法的内容，并新增了概率统计试验内容。  本书可作为高等学校理工科各专业概率论与数理统计课程的教材，也可供科技工作者参考。

本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，在2008年出版的《概率论与数理统计》（第四版）的基础上增订而成。本次修订改写和新增的内容有：在数理统计中应用R软件，bootstrap假设检验方法，时间序列分析等；同时吸收了国内外优秀教材的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实。本书主要内容包括概率论、数理统计、随机过程三部分，每章附有习题（除第十一章外）；同时涵盖了《全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲》的所有知识点。本书可作为高等学校工科、理科（非数学类专业）各专业的教材和研究生入学

本书介绍了实际工作所需要的随机事件及其概率、随机变量及其数字特征、几种重要的概率分布。书中着重讲解基本概念、基本理论及基本方法，发扬独立思考的精神，培养解决实际问题的能力与熟练操作运算能力。

本书共八章，内容包括：预备知识，函数、极限与连续，导数与微分，导数的应用，积分及其应用，矩阵与矩阵的初等变换，概率论，逻辑代数基础，图论。

本书为适合国内双语教学需求，对原著进行了缩编（适合一学期课程采用），新增一些必要的证明过程，以及改编者在长期教学实践中积累的1000个常用英汉数学词汇，还给出了一些数学表达式的读法。书中介绍了数值方法的基本理论和计算方法，并讲述如何利用MATLAB软件实现各种数值算法。突出特点是把经典的数值方法内容与现代MATLAB计算软件相结合，强调利用MATLAB的内置函数命令进行数值方法（算法）的程序设计，程序语句简短，算法优化。另外，利用MATLAB软件的图像处理功能，给出各种数值问题的近似解及误差的可

本书基于Workbench 19.0有限元仿真平台进行讲解。首先介绍软件的基本使用和操作方法，然后通过具体实例分析，详细介绍软件平台的每一个功能模块的理论基础和使用方法。通过对每个操作步骤的具体说明，为读者轻松入门和掌握最新版本的软件使用提供有效的指导。 本书分为24章，涵盖软件通用功能的介绍，如几何建模、网格划分以及结果后处理等方面内容，同时包括静力学分析、模态分析、谐响应分析、随机振动分析、屈曲分析、热力学分析、电磁场仿真以及流体力学分析等诸多领域的仿真讲解，对仿真平台进行了系统的介绍。

本书共分10章，包括随机事件与概率、一维随机变量及其分布、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内容。

本书基于数据驱动的思维，以R和Python作为编程工具对大量实际案例做了分析。介绍了回归、分类及各种多元分析方法（包括主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、二元及多元对应分析、多维尺度变换分析）的概念、应用及可能的误区。
本书并不要求读者有数理统计的预备知识，而且本书在一开始为读者提供了为理解概念而必要的代数知识，并附有学习编程语言的练习。读者可以通过本书学到机器学习的最重要内容并同时学习编程语言，打下数据科学的基础。

　　本书内容包括：概率论的基本知识、随机过程的基本概念、更新过程、离散时间的Markov链、连续时间的Markov过程以及随机分析和平稳过程本书力求贯彻选材精当和叙述详细的原则，注重说明概念的直观背景和实际意义。在基本理论和方法上力求通俗易懂、深入浅出、淡化证明。书中收集许多结合实际问题的数学建模实例，章末配有适当习题，有助于读者把握随机过程精髓。