本书主要内容包括：随机事件及其概率；随机变量；随机向量；随机变量的数字特征；大数定律和中心极限定理；抽样分布等。

本书内容包含随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析共七章.每章都配有一定数量的习题，书末附有习题答案与提示。全书叙述简明扼要，条理清楚，通俗易懂，方便教学。

本书内容包括概率论的基本概念、一维和二维随机变量及其分布、数字特征和极限分布、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析以及概率统计中EXCEL的应用。书中例题和习题在编排上由浅入深，循序渐进，层次分明，题型较为丰富，习题量适度。

本书共分8章，前5章为概率论部分，包括概率论的基本概念、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；后3章为数理统计部分，包括样本及抽样分布、参数估计与假设检验。

《非线性滤波理论与目标跟踪应用》以目标跟踪为应用背景，系统阐述了贝叶斯递推估计框架下的非线性滤波理论和实现方法，并针对不同的算法给出了大量的应用实例。全书内容共分四大部分、十二章，第一部分为非线性滤波理论与应用基础(分两章)，主要包含卡尔曼滤波算法原理及各种衍生形式、目标跟踪的系统模型、性能测度等；第二部分为解析高斯近

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《概率论与数理统计（第2版）（众邦）》坚持理论联系实际，取材新颖，注重科学性、现实性、趣味性，努力使学生从教材中深切地感知概率论与数理统计知识在实际工作与生活中的广泛应用。

《概率论与数理统计》共10章，主要包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、数字特征、随机向量及其分布、极限定理、数理统计基础知识、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析、随机过程等内容。每节配备适量思考题，每章后配有足量习题，书后附有习题参考答案。各章安排了拓展阅读内容，供有需要或有兴趣的读者参考，可以帮助读者扩大知识

本书共分8章，包括随机事件与概率、随机变量及其概率分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、切比雪夫不等式和大数定律、统计的基本概念、参数估计和假设检验等内容。

本书共分六章。主要章节有:随机事件与概率、随机变量的分布及其数字特征、二维随机变量、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计与假设检验。