"本书是根据作者多年的全英文教学经验编写而成的，是与作者编写的《概率论与数理统计(英文)》相配套的学习辅导用书。本书主要围绕概率与随机事件、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、大数定律和中心极限定理、参数估计、假设检验、线性回归分析设计问题，并通过系统、详尽的解答分析，以及对题目背后内涵和关系的

本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、理论与方法，主要内容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、祥本及抽样分布、参数估计、参数假设检验等，每章均配有习题，便于内容的理解和掌握。本书突出概率论与数理统计的基本思想和应用背景，表述从具体问题入手，由浅入深，

本书共八章，前四章为概率论部分，概率论研究的是不确定性和随机性。这一部分主要包括概率论的基础内容，如随机变量及其分布，大数定律和极限定理等。后四章为数理统计部分，数理统计主要研究如何从收集到的数据中获取有关总体特征的信息。这一部分主要包括参数估计与假设检验、非参数统计方法、回归相关分析、抽样理论与统计建模等内容。本书旨

概率论与数理统计既是现代数学的重要分支,也是现代统计学的基础,是各类专业大学生最重要的数学必修课之一.本书是为高等学校非数学专业编写的概率论与数理统计教材，也是“十二五”普通高等教育本科***规划教材的新形态改版升级.全书共9章，内容包括随机事件、随机变量、随机向量、数字特征、极限定理、样本与统计量、参数估计、假设检验

本书是全国高等教育自学考试“概率论与数理统计（工）”指定教材，本次改版是根据自考办在规划课程时，重新设置了本课程的名称，进行的改版。本书内容的修订，主要根据《概率论与数理统计（工）自学考试大纲》，对例题、习题等再进行优化，对知识点的讲解再突出重点，更好地适用于参加自学考试的学生。同时将建设本教材配套的数学资源。数字资源

本书定位于应用型本科人才培养的概率论与数理统计课程教材,注重交叉学科人才培养的特点,以必需、够用为度,兼顾学生考研需求.本书精心设计应用性例题,并利用常用的Excel和R软件实现,锻炼学生的实际动手能力;通过相关数学历史文化知识的介绍,拓宽学生的知识面和视野.《BR》本书内容分为初等概率论、基本统计方法、Excel在概

本书以集员估计理论为基础，围绕有界干扰系统信息融合滤波开展研究。首先，提出一种输入-状态稳定的定界椭球自适应滤波算法，提高滤波的收敛性和跟踪性能，并针对不同的精度和实时性要求进一步提出固定滞后区间平滑算法和基于次优定界椭球的有界干扰系统滤波算法。其次，为解决非线性有界干扰滤波算法存在的线性化误差大、线性化过程复杂，以及

随机过程在经济、统计、金融、工程、管理等领域具有广泛的应用价值。新时代急需多样化人才和创新性人才。本教材内容紧跟时代前沿，覆盖统计、金融科技、金融、保险精算等方面的应用，让读者了解随机过程在众多交叉领域中的应用前景，激发创新潜能。例如关于MCMC、机器学习等算法在统计、金融等领域的深入讲解。

数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握数学编程机器学习的知识绝对是王牌。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让

近来，被称为“数据科学家”的研究者备受关注，充分运用数据进行分析，变得越来越重要。这种活用数据的基础便是“统计与概率”。《BR》统计与概率，不仅对于研究者，对于生活在现代社会的所有人来说都是可以在现实生活中发挥重要作用的知识。在日常生活中，正确解读数据，从而进行合理的判断，也是依靠概率和统计的思考方法。《BR》在本书中