本书的内容按当前理工院校同名课程体系展开，涵盖概率论和数理统计的主要课题。全书共分为8章：前4章系统介绍概率论的课题，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量、随机变量的数字特征，为后4章讨论进行统计推断的数理统计方法构建一个明晰且严格的语境。后4章的数理统计内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、

本书共七章，内容包括随机事件与概率、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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验，各章均由基本要求、基本内容、释疑解难、典型例题、习题选解五个部分组成。

本书共分为七章,主要包括随机过程的基本概念、泊松过程、时间离散的马尔可夫链、时间连续的马尔可夫链、平稳过程及其功率谱分析、高斯过程和窄带过程,此外还加入了一些课程思政建设元素,如国际视野、科学精神和道德伦理等。重点介绍了随机过程的主要模型、基本概念和性质,并对其在电子信息、计算机、通信等领域中的应用做了介绍。

本书系统地介绍了定义在离散格(包括Zd和Bethe树等)图上的取值于有限集合的随机场的相变、信息度量，以及网络演化博弈论。全书共10章，分为三个部分。第一部分包括第1章至第3章，给出了随机场的一般定义，重点介绍马尔可夫场和Gibbs场，以及它们的等价关系，讨论了Z2和树(包括开树和闭树)上Ising模型的相变问题。第二

本书为修订和扩展的新版本，新版里包括更为详细的EM算法处理、有效的近似维特比训练程序描述，和基于n一最佳搜索的困惑测度和多通解码覆盖的理论推导。为了支持对马尔可夫模型理论基础的讨论，还特别强调了实际算法的解决方案。具体来说，本书的特点如下：介绍了马尔可夫模型的形式化框架；涵盖了概率量的鲁棒处理；提出了具体应用领域隐马尔

本书采用了不相关的、来自信息论的研究，角度新颖地提出了一种证明中心极限的新方法，并对此进行了全面描述：书中先是读者呈现了熵和费雪信息概念的基本导论，随后以一系列与它们行为有关的标准测试作为验证。在作者的独特构思与实证下，信息论与中心极限定理两个看似不相干的领域被巧妙地联结起来，实现了跨学科的科研合作。此外，书里还汇编了

本书根据概率论与数理统计学科的脉络走向和考生的复习进度，将高等数学分为若干部分，考生只需按照书中的知识体系和进度安排进行复习，就可以轻松掌握考研数学的概率论与数理统计部分。帮助考生在复习过程中熟悉考查的重点和难点，了解一定的命题规律和趋势。

本书是《概率论与数理统计》的同步辅导书，集长期在教学科研第一线的专家的丰富教学经验，按照系统性、结构性、严谨性和简洁性原则进行编著。内容主要包括随机事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的数字特征、随机向量和极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。适用于普通高等教育概率论与数理

本书从高等教育的实际出发，在教材体系和章节的安排上，严格遵循循序渐进、深入浅出的教学规律，难易适度；注重案例的引入，通过案例教学对课程重点和难点进行深化分析和训练，加强学生对知识点的理解和记忆，从而提高学生分析问题、解决问题的能力；内容叙述的组织方式易于学生接受，重视对数学概念的分析；加强知识发生过程的探索，对得到的重

本书属于“大学数学经典教材精选系列”。全书依概率论、数理统计的顺序分六章编写，前三章为概率论部分，后三章为数理统计部分。在介绍每一章、每一节的知识点之前引入问题，通过问题的解决，使学员对相应的知识有直观的认识和了解，最后再归纳出相应的概念、定义、性质和定理。本书力求做到深入浅出、通俗易懂，方便理工科学生自学，提高学生的