本书着重讨论随机过程的基本理论和基本方法，并重点介绍几种常用的随机过程。首先介绍预备知识、基本概念以及通过概率分布和数字特征研究随机过程统计特性的两类基本方法。然后展开讲解Poisson过程、离散参数与连续参数的Markov链、平稳过程和随机分析以及平稳过程通过线性系统的分析。对更新过程、鞅论、排队论、时间序列分析以及

这本书以悠闲的方式涵盖了一个完整学年概率课程的所有标准内容，重点是在研究生或高年级本科生高级课程中的金融分析应用。它融入了相当多的测度论和实分析，但以特别简单和直观的方式介绍了σ域、测度论和期望。每章都包含大量的例子和练习，丰富了教材的呈现。Walsh是这个学科的一位大师，他写了一本关于概率的精彩书籍，恰好适合这个水平

本教材共10章.第1章介绍随机事件的概率与性质，第2章介绍一维随机变量及其分布，第3章介绍多维随机变量及其分布，第4章介绍随机变量的数字特征，第5章介绍大数定律和中心极限定理，第6章介绍样本及其抽样分布，第7章介绍参数估计，第8章介绍假设检验，第9章介绍方差分析和回归分析，第10章介绍Excel软件在概率统计中的应用.

本书共分为9章，首先介绍了R软件中处理时间序列数据的方法以及如何进行时间序列数据的可视化，然后介绍了ARIMA模型及其相关扩展形式的原理、建模方法和应用，以及GARCH模型、VAR模型、VARX模型等，最后介绍了基于机器学习的时间序列预测方法、混沌时间序列的概念与特性，并提供了2个综合案例分析。

本书基于本科阶段概率论与数理统计课程教学内容，选讲其中涉及考研的部分，全书共分8章，每章包括考试内容及要求，知识内容的基本概念、性质和公式，典型例题解析，题型练习及解答四部分，附录收集了近年全国硕士研究生入学统一考试数学试题（概率论与数理统计部分）详解。本书可供准备报考硕士研究生的读者和使用主教材的教师参考，也可供高等

为适应普通高校应用统计学教学需要,使广大学生掌握统计思想、理论背景、方法思路和发展前景,提高统计分析能力和解决社会经济的实际问题的能力,组织编写了本教材。本书内容包括排列组合公式,等可能事件的概率,互斥事件的概率加法公式,相互独立事件的概率乘法公式,独立重复试验发生的概率公式,期望与方差计算公式进行相关运算,抽样方法,

本书是在作者多年对本二工学类、经济类不同专业概率论与数理统计课程授课经验基础之上，编写的一本以实用性、简洁性和基础性为特点的大学本科公共必修课教材，包含概率论基础部分和数理统计基础部分。其中，概率论基础部分包括：概率论的基本概念、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、大数定律和中心极限定理。数

本书是为适应“新文科”背景下经管类专业大学数学教学的新需求,推进信息技术、数字经济与课程教材深度融合而编写的概率论与数理统计教材。主要内容包括随机事件的概率,随机变量及其分布,随机变量的数字特征,极限定理,样本与抽样分布,参数估计与假设检验,回归分析与方差分析及Stata软件在统计分析中的应用。本书每章增设导言,引出相

本书主要为考研数学概率论与数理统计相关知识，还附带习题及答案。

本书是作者长期在高等院校从事概率统计教学经验的总结和升华。本书紧密结合目前学生的数学基础现状，遵循学习概率统计的认识规律性，提炼出本门课程对学生的基本要求、中等要求和高级要求，分别形成基础篇、中级篇和高级篇。将概率统计的难点分散，对基本概念和基本理论和方法进行重点讲授，使学生在学习过程中易于理解，此种起点低，循序渐进，