本书由8个章节组成，旨在介绍概率论与数理统计的基本概念、基本理论和方法，前5章为概率论部分，主要叙述各种概率分布及其性质；后3章为数理统计部分，主要叙述各种参数估计与假设检验。本书内容包括随机事件与概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数

本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入

本书分为基础篇和提高篇两篇，内容包括：随机事件和概率、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、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、随机事件和概率、多维随机变量及其分布等。

本书是编者根据多年的教学实践，按照新形势下高等教育改革的精神，结合财经类高校本科专业概率论与数理统计的教学大纲和考试大纲编写而成。内容包括：随机事件与概率、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、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等章节的练习题和自测题

本书稿用图表法进行的Ｅ-Ｇ筛选，使人们可以对前面得到的给出偶数的Ｇ-素数对成员的数目的上下限值的公式的由来有更深刻的理解。清楚地知道数轴上那一范围内的自然数的行为是可以确切知道，那一范围内的自然数的行为是不能确切知道，这些不能确切知道的自然数的数目，正是公式所给出的上下限值的范围，以期对在校师生进行科研和学习提供参考和

本书介绍数理统计学的相关知识，将理论、计算和实际问题紧密结合，并引入稳健统计、贝叶斯统计等相关内容。本书注重数据分析，结合了常用的统计软件“R语言”来分析实际问题，进而对统计理论和方法进行了讲解。与此同时，还将统计学与一些社会现象、政府措施、哲学思想等案例相联系，并提供了精心分析。本书脱胎于上海财经大学本科统计学实验班

以数据复杂程度分类，将Meta分析分为几个大的专题，称为篇；将每个大的专题再细分为章。每章先举一个具体数据，接着介绍适用于数据Mate分析的模型，给出R软件实现过程和结果解读。以问题为导向，以数据为纲，以模型和方法为目，理论与实践结合，重在实践。以数据复杂程度分类，将Mate分析分成几个大的专题，称为篇，然后每个大的专

全书共分6章：基本概念、点估计、假设检验、区间估计、统计决策理论与Bayes分析、统计计算方法，书中含有丰富的例子，着力说明统计思想和统计应用，书中还配置了足够的习题，可使读者得到各种基本训练。读完本书即可进入数理统计各分支的学习与研究。 《高等数理统计（第三版）》可作为数学专业、统计专业研究生的教学用书和统计工作者的

本书主要讲述混合、正负相协、拓广负相依、宽相依和负超可加相依等相依结构下的不等式研究，特别是非参数和半参数模型的统计理论和方法，如若干相依序列的定义和不等式、密度函数和分布函数估计的相合性与渐近正态性、非参数回归函数小波估计的强相合和Berry-Esseen界、半参数回归模型小波估计的弱收敛速度和Berry-Essee

本书主要内容有：抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与正交试验设计、线性回归模型，本书每章末附有习题，书后附有答案。本书根据研究生教学的特点精心选材，通过问题的引入、描述和分析阐明数理统计方法的基本思想及实际应用。