本书为随机过程第二卷，基本内容是马尔科夫过程论。在这一卷里，研究马尔科夫的过程的一般性质，齐次马尔科夫过程的半群理论，过程的可乘泛函和可加泛函以及各种重要的马尔科夫过程类：跳跃过程、半马尔科夫过程、分枝过程、独立增量过程和有离散分量的过程。书中的许多内容是以前在专著中没有介绍过的。本书的对象是高等院校概率论及其应用专业

本书系统介绍了随机函数论和函数空间测度理论的一般问题，共分八章，包括：概率论的基本概念、随机序列、随机函数、随机过程线性理论、函数空间上的概率测度、关于随机过程的极限定理、对应于随机过程的测度的绝对连续性、Hilbert空间上的可测函数。

暂无关于概率与统计的更多介绍。

《普通高等教育'十二五'规划教材:概率论与数理统计》是为适应新的教学模式及现代科技对概率论与数理统计的需求，按照国家对非数学类本科生概率论与数理统计课程的基本要求编写的。辽宁省本科教改项目“新形势下概率与统计课程教学内容、教学方法与手段改革的研究与实践”研究的主要内容在教材编写中予以体现。全书分为八章：随机事件及其概率

《概率论与数理统计学习指导》是《概率论与数理统计》(苏州大学出版社)的配套学习指导书，按教材章节顺序编排，系统地介绍了概率论与数理统计的基本内容。主要内容包括随机事件与概率，随机变量及其分布，随机向量，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，抽样和抽样分布，参数估计和假设检验。通过对各章知识点的梳理，典型例题的分析

多元统计是数理统计学的一个分支。它根据多因素多指标试验与观测所得到的数据资料，对研究对象的特征及内在规律进行估计与推断，应用十分广泛。《多元统计与SAS应用(第2版)》包括多元线性回归、多元线性相关、多元非线性回归、回归的试验设计与分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析及SAS的应用等内容。《多元统计与SAS应

本书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、大数定律及中心极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验等内容。每一章后面附有A、B两套习题，A套为基础题，B套为综合性的选择与填空题，书后附有两套习题的答案。本书的适用面广，内容可根据不同专业的需要选用。本书可作为高等学校理工科

《概率论与数理统计学习辅导（经济管理类数学基础）》深入研究了非线性算子的基本性质、迭代程序和序列收敛理论、在距离空间、赋范空间、Banach空间和Hilbert空间的框架下，揭示了迭代序列逼近不动点或变分不等式解的基本思想和基本方法，体现了该领域的发展动态和最新成果，具体包括：空间性质、算子分类和迭代程序；非线性算子、

本书介绍数据挖掘、统计学习和模式识别中与大数据分析相关的理论、方法及工具。理论学习的目标是使学生掌握复杂数据的分析与建模；方法学习的目标是使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，工具学习的目标是使学生熟练掌握一种数据分析的语言。本书内容由10章构成：大数据分析概述，数据挖掘流程，有指导的学习，无指导

暂无关于应用数理统计的更多介绍。