本书源于作者六年多以来线上线下混合式教学研究与教学实践积累。“M-S-F-P”教学模式是作者立足于新工科建设，在哈尔滨学院工科《概率论与数理统计》教学中原创的线上线下混合教学模式，不仅适用于《概率论与数理统计》课程教学，亦具有可迁移性，可为其他高等教育理论课程教学提供参考。本书内容分为九章。第一章，宏观介绍“M-S-F

本书根据编者多年的双语教学经验编写，介绍了概率论与数理统计的基本概念、原理、计算方法，以及实际应用。在编写过程中，吸取了国内外优秀教材的优点，注重理论与实践相结合，系统性强，图例丰富，突出统计思想，着力培养学生分析问题和解决实际问题的能力。本书主要内容包括概率与随机事件、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量

"本书根据高等院校理工、农林和经济管理等非数学类本科专业概率论与数理统计的最新教学大纲及考研大纲编写而成，注重数学概念的实际背景，强调数学的思想与方法，联系理论与实际，服务于专业课程。 本书分为三部分，第1～5章为第一部分，介绍概率论的基础知识，包括：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

"本书是随机过程的入门教材，着重从应用的角度介绍几类基本的随机过程及其理论和方法，全书共分六章，内容包括预备知识、随机过程基本概念、离散时间马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、泊松过程与布朗运动、平稳过程。除第一章外，每章最后都配备了思考题，便于读者对该章内容进行更清晰的梳理。本书内容由浅入深，例题典型新颖，注重随机过程的

《高等概率论》从Kolmogorov公理化体系出发,主要讲授高等概率论的基础概念和基本方法,分概率论、随机过程和鞅论三部分内容.《高等概率论》共十章,具体包括绪论、概率空间与随机变量、分布与积分、条件数学期望、随机变量列的收敛、特征函数及其应用、随机过程基础、鞅论基础、可选时定理的应用、随机点过程等.《高等概率论》在内

本书共7章，分为3部分：第1章为概率论基础部分，回顾本科相关知识并补充所需的一些扩展知识；第2、3、4章为数理统计部分，内容涵盖数理统计基本概念和统计推断的两大主题——参数估计和假设检验；第5、6、7章为随机过程部分，内容涵盖随机过程基本概念和在应用中占主导地位的马尔科夫过程和二阶矩过程。

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本书内容包括金融统计分析案例、经济统计分析案例、机器学习方法案例、生物医学统计分析案例和变量选择与预测模型案例。通过学习书中的案例，读者能够在掌握一定的统计学理论、统计方法和计算方法的基础上，熟练、正确地综合应用统计专业知识去发现、分析和解决问题。书中的案例配有数据（或模拟数据）和实现代码，登录华信教育资源网（www.

本书从理论和应用的角度，探讨了贝叶斯计量经济学的前沿方法与实证研究，概述了贝叶斯计量经济学及其蒙特卡罗模拟方法的发展过程与应用优势，探讨了贝叶斯参数方法的模型设计和算法原理。基于无限状态Markov区制转移的贝叶斯非参数模型，将通货膨胀的经典计量经济学模型进行扩展。本书还研究了经济增长的稳定性测度和价格传导机制的时变特

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