《概率论与数理统计（第三版）》是***一流本科课程配套教材，系统介绍了概率论与数理统计的概念、原理、计算方法，以及MATLAB在数理统计中的应用。在编写中吸收了国内外优秀教材的优点，概念讲述通俗易懂，每章中附有精选的例题和习题，并且增加了数学实验。《概率论与数理统计（第三版）》还配有二维码，扫码可以观看课件、知识点总结及微课视频，供学生学习提高使用。《概率论与数理统计（第三版）》还引入数字技术，大部分章节的章末设有测试题，读者扫描二维码可以测试所学知识。书后附有习题参考答案，方便学生核对答案。

本书是融合了纸质图书与教学视频等数字资源的新形态立体教辅用书，主要内容涵盖概率论和数理统计两部分。全书按照章节顺序，系统梳理并归纳了“概率论与数理统计”课程的关键知识点和重点内容；精心挑选了符合课程要求且具有代表性的典型例题，并纳入了近年来的大部分考研真题。编者对这些题目进行了详细分析和解答，并通过二维码链接【真题精讲】微视频，展示了解决各类问题的一般方法。本书还提供了经典习题的详细解答，帮助读者规范解题过程，夯实基础；精心设计了10套综合测试试卷，供读者自我测试学习效果；各章末均附有自测题二维

本书是工业和信息化部“十四五”规划教材。本书紧跟国际学术前沿和时代发展步伐，服务国家重大战略需求，适应新技术、新产业、新业态、新模式对人才培养的新要求。本书主要介绍效用可转移的合作博弈的解及其应用，包括合作博弈及简例、合作博弈的集合解、合作博弈的单值解、凸博弈及其解、准均衡博弈及其τ值、具有联盟结构的合作博弈及其值，以及破产问题及其博弈、成本分配问题及其博弈、匹配问题及其博弈。
　　本书力求结构严谨、逻辑清晰、叙述详细、通俗易懂，不仅在理论层面提供了广泛而深刻的合作博弈内容，还注重介绍合作

本书介绍科学与工程实际中常用的数值分析理论、方法及有关应用，内容包括绪论、非线性方程与方程组的数值解法、解线性方程组的直接法、解线性方程组的迭代法、曲线拟合与函数插值、数值微积分、常微分方程的数值解法、矩阵的特征值问题等. 考虑到工科院校相关课程的教学目的是满足工程和科研应用需要，本书更注重介绍工程应用的方法，弱化数学理论的推导证明，并且配有微课视频（二维码）、应用案例、应用题、上机实验和习题等内容. 本书提供配套电子课件，登录华信教育资源网（wwwhxedu.com.cn）注册后可以免费下载.

本书主要包括了现代控制理论中线性系统状态空间模型的建立、线性系统状态空间分析、状态反馈与极点配置及状态观测器，以及采样控制系统的分析与非线性控制系统的分析等内容。本书通过大量的例题与习题使学生能够逐步掌握各章的重点内容，并在内容安排上力求模块化，便于教学设计与学生自学。
本书结合课程知识点，提供了关于控制专家及教育家的爱国情怀阅读资料，并以国家重大工程为例说明现代控制理论相关知识的应用，引导学生树立热爱科学、崇尚科学的理想情怀。此外，本书还提供了现代控制理论在产业中的应用案例。
本书

"本书以主流时间序列分析为主要内容，涵盖线性、非线性时间序列分析，线性时间序列分析包括单变量平稳时间序列分析以及多变量非平稳时间序列分析，非线性时间序列分析包括常用的平滑转换自回归模型、阈值自回归模型、自回归条件异方差模型。本书内容阐述清晰、逻辑性强，突出时间序列分析方法思想的讲授，并辅以案例及软件实现过程、阅读材料、习题、原始数据等，便于读者掌握知识、学会应用。 本书可以作为经济类、管理类本科生和研究生教材，也可作为教师及经济管理工作者的参考用书。"

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

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

本书包括4个部分内容：1-4章为概率论的理论部分;5-6章为统计应用的基础准备部分,介绍了大量样本数据呈现的极限特征,以及统计应用中常用的四大分布及性质;7-8章为统计的基本应用部分,介绍了参数的点估计,区间估计以及假设检验问题;第9章介绍了现实中常用的统计方法--一元回归分析.前8章是一般本科概率论与数理统计课程的基本学习内容 ,也是和考研大纲一致的内容,第9章为不同学校或不同专业的学生选学内容.通过本课程学习,学生能够掌握概率与数理统计的基础知识,具备分析随机现象的能力, 对于将来进行科学研