本书定位于应用型本科人才培养的概率论与数理统计教材，内容共分为8章.前5章为概率论部分，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等.后3章为数理统计部分，内容包括统计量及其分布、参数估计、假设检验等.本书每节配有分层次的习题；每章配有趣味拓展材

本书分两部分，概率论部分着重介绍概率论的基本概念、随机事件与概率、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等内容；数理统计部分着重介绍数理统计基础、参数估计、假设检验、回归分析和方差分析的基本理论与方法。同时本书还加入了Python软件的相关内容。本书在编写过程中注重联系工科院校实际，选用了大量与工

本书系统介绍了概率论与数理统计的基本概念、理论、思想、方法。全书共8章，第1~5章为概率论部分，介绍随机事件及其概率、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；第6~8章为数理统计部分，介绍样本及抽样分布、参数估计、假设检验。本书立足于应用型人才的培养定位，全书贯穿应用主线，每

本书是教育部本科教育教学改革试点工作计划(“101”计划)教材，为大学数学专业概率论课程设计，基于尽量少的预备知识，介绍该学科的基本概念、工具和方法。教材分为上、下两册;上册讲授概率论基础知识，包括概率空间、随机变量、条件分布与独立性、数学期望、特征函数、概率极限定理等;下册是关于随机过程和随机分析的引论，包括随机过程

本书是教育部本科教育教学改革试点工作计划(“101”计划)教材，为大学数学专业概率论课程设计，基于尽量少的预备知识，介绍该学科的基本概念、工具和方法。教材分为上、下两册;上册讲授概率论基础知识，包括概率空间、随机变量、条件分布与独立性、数学期望、特征函数、概率极限定理等;下册是关于随机过程和随机分析的引论，包括随机过程

本书介绍随机过程的基本概念和基本理论，着重讲解泊松过程，马尔可夫链，高尔顿-沃森分支过程，鞅，布朗动和平稳过程遍历性。本书选材恰当，内容丰富，深入浅出。除前两章外，各章内容相对独立且体系完整，便于读者阅读。每章含有附录，包括人物和背景介绍，兼具趣味性和科学性。每章习题经过精心挑选，难易适中，可作为正文的有益补充。章末附

概率论是一门主要研究随机现象规律的学科，成果丰富，应用广泛，特色鲜明。本书旨在介绍概率论学科的基本概念、基本理论和方法，主要内容分为四章，包括随机事件和概率，随机变量与分布函数，数字特征与特征函数，经典概率极限理论。全书概念清晰，结构合理，重点突出，详略得当；定理证明，方法叙述，例题讲解融为一体；附注和习题精心挑选，可

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。每一章有章节思维导图，每节后面附有相应的习题及部分考研真题。本书可作为高等学校理工科、经济类、管理类和其他非数学专业教学用书，也适合数学专业专科的概率论与数理统计课程

本书是天津大学理学院数学系所编《应用概率统计》第六版，依据教育部最新的“工科类本科数学基础课程教学基本要求”对原书第五版进行修订而成。内容包括：随机事件与概率、随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、多维随机变量、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、方差分析与回归分析。本书内容丰富、说理透

本书包括概率论、数理统计两部分，涉及条件分布、期望、大样本理论、估计、假设检验、非参数方法、线性统计模型、统计模拟等，内容取材比较时尚新颖。新版不但重写了很多章节，还介绍了在计算机科学中日益重要的Chernoff界，以及矩方法、Newton法、EM算法、枢轴量、似然比检验的大样本分布等方面的知识，将目前研究前沿的一些问