本书是《概率论与数理统计》（王殿坤主编）的配套学习参考资料。本书完全与教材内容对接，共分为两大部分。第一章到第五章为概率论部分，第六章到第九章为数理统计部分。每章包括基本内容、基本要求、扩展例题与习题详解，并且在最后为读者设计了概率论、概率论与数理统计的自测题，方便读者对自己所学的知识进行测试，及时掌握自己的学习情况。

本书针对计算机科学专业的本科生，旨在揭示概率和统计的思想。全书共分为五部分，第I部分数据集的描述，涵盖各种描述性统计量（均值、标准差、方差）、一维数据集的可视化方法，以及散点图、相关性和二维数据集的描述；第II部分概率，内容涵盖离散型概率、条件概率、连续型概率、Markov不等式、Chebyshev不等式及弱大数定律等

本书分为三个部分，按照概率论、数理统计和数学实验简明扼要地介绍了概率论与数理统计中的基本内容。主要包括：随机事件、一元、二元随机变量，随机变量的数字特征，大数定律、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。本书克服了传统教材理论与实际问题结合上的欠缺问题，即理论与数据处理脱离的现状，通过计算机实践，一方面使学生

本书共十二章，内容包括：导论、概率论基础、随机变量和一元概率分布、重要概率分布、多元随机变量及其概率分布、统计抽样理论导论、收敛和极限定理、参数估计和评估、假设检验等。

基于测度论和正则变化理论,本书系统介绍了次指数分布及相关分布的概念、例子、性质和研究进展。这些分布都具有或部分具有一个大跳的本性,从而得以揭示独立和相依随机变量在卷积、随机卷积、乘积卷积以及它们的卷积根方面的封闭性和渐近性等。这些结果在随机游动、风险理论、Levy过程及无穷可分分布等领域的研究中发挥了重要的作用。

本书是《卡尔曼滤波与组合导航原理》的第4版，改写和增写了部分内容。书中着重阐述了卡尔曼滤波基本理论，以及近10年发展起来的有关卡尔曼滤波的新理论和新方法，以及容错组合导航设计理论和方法，另外，也有作者的部分科研成果。内容安排上力求循序渐进，由浅入深，确保知识连贯性。为便于读者理解概念内涵，公式和定理一般都附有详细推导和

本书主要内容包含随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等。本书注重概率统计的工程应用背景知识，通过介绍知识点的背景、起源和相关科学家等内容，来激发学生的学习兴趣。本书内容上一方面精简压缩一些传统知识点、淡化计算技巧，另一方面通过引入人工智能、

概率论与数理统计是高等学校理工科及管理、经济类等绝大多数专业的必修课程，也是上述专业硕士研究生入学统一考试的必考科目，在考研数学中的占比很高。 本教材的编写本着“少而精，广而易懂”的原则，主要有以下几个特点： 1.实用性强。在尊重教学大纲的基础上，以应用为目标，简明清晰地阐释相关知识的来龙去脉，适当弱化繁难的理论证明。

本书介绍了统计决策方法的概念、原理和相关模型，并通过多种统计决策方法在经济、金融和管理等领域的综合应用案例，帮助读者提高量化分析能力和解决实际问题的能力。共分10章，主要包括统计决策理论概述、确定型决策、风险型决策、贝叶斯决策法、不确定型决策、灰色理论决策、博弈论决策法、多目标决策和大数据时代的决策等内容。

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