本教材介绍了随机事件及其概率、随机变量及其数字特征、几种重要的概率分布、中心极限定理与参数估计、参数假设检验与一元线性回归分析，教材开始部分阐述了预备知识：排列组合的相关知识。本教材着重讲解基本概念、基本理论及基本方法，着眼于培养学生通过独立思考解决实际问题的能力与熟练操作运算的能力。

全书共十章，前五章为概率论部分，第六章至第十章为数理统计部分。本书参照教育部教学指导委员会制定的非数学类概率论与数理统计课程教学基本要求，结合编者多年来的教学体会，对已有教材进行改进的基础上编写而成．本书特点是论述严谨、通俗易懂、注重应用，力求深入浅出，便于学生学习掌握概率论与数理统计的基本内容和方法，并了解和掌握一些

《概率论与数理统计（互联网+经管学科数学基础第2版）》按概率论、数理统计的顺序分9章叙述。第1章至第5章为概率论；第6章至第9章为数理统计。《概率论与数理统计（互联网+经管学科数学基础第2版）》适合作为高等院校经济管理类各专业该课程的教材或参考书，讲授全书共需68课时，还可根据专业需要和不同的教学要求删减部分内容，供5

《概率论与数理统计（第2版）》根据教育部颁布的经济、管理类本科专业《经济数学》教学大纲，顺应经济数学教学改革的潮流，以培养“厚基础、宽口径、高素质”的人才为宗旨，系统介绍了概率论与数理统计的主要内容和方法，包括概率论的基本概念、随机变量及其发布、多维随机变量及其发布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、抽样分布

高玉龙、陈艳平、何晨光编著的《*过程分析与处理》从概率论和*过程的发展历史出发，以*过程的概率论基础、*过程基本理论、*过程的时域和频域分析原理、平稳*过程通过系统、窄带*过程、离散*过程以及非平稳*过程为主要内容。在介绍的过程中采用先确定后*、先连续后离散的思路，便于读者对相关知识进行对比理解以至达到融会贯通的程度。

本书通过案例讲述有关的概念和方法，不仅介绍了ARMA模型、状态空间模型、Kalman滤波、单位根检验和GARCH模型等一元时间序列方法，还介绍了很多新的多元时间序列方法，如线性协整、门限协整、VAR模型、Granger因果检验、神经网络模型、可加AR模型和谱估计等.书中强调对真实的时间序列数据进行分析，全程使用R软件分

本书根据数据分析的过程，系统介绍了数据的收集、数据的处理、数据的分析、数据的展现、分析报告的撰写，其中数据的处理与数据的分析为本书的重点内容。在数据处理方面，主要介绍了：数据的一致性处理、缺失数据的处理、重复数据的处理、数据的转置、字段的分列、字段的匹配、数据的抽取、数据的计算。在数据分析方面，主要介绍了：数据的分组、

概率图模型结合了概率论与图论的知识，提供了一种简单的可视化概率模型的方法，在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有着广阔的应用前景。本书旨在帮助读者学习使用概率图模型，理解计算机如何通过贝叶斯模型和马尔科夫模型来解决现实世界的问题，同时教会读者选择合适的R语言程序包、合适的算法来准备数据并建立模型。本书适合各行业的数据

本书侧重于在实际案例解决分析过程中，加强对多元统计分析的基本原理和基本方法的理解。为了提高读者的多元统计分析理论方法的实践应用能力和可操作性，本书强调依据多元统计方法利用ＳＰＳＳ现代统计软件对实际案例进行数据处理和统计分析，并在每章结合实例概要介绍了ＳＰＳＳ软件的实际操作和实现过程。全书共13章，主要内容包括：多元描述

《数理统计及其应用》内容包括概率论知识﹑统计学的基本概念﹑参数估计﹑假设检验﹑回归分析﹑主成分分析﹑因子分析﹑蒙特卡罗方法和统计漫谈等，各章附有适量习题。在基础知识方面，第1章介绍概率论重要概念与公式，第2章至第5章介绍数理统计的基本概念﹑基本原理和基本方法，第6章是多元分析选讲，第7章是随机模拟初步。在统计发展方面，