本书为十三五江苏省高等学校重点教材，按照理论与应用并重的思路编写，共分为八章，包括随机事件与概率、一维随机变量及其分布、二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、假设检验等内容，并针对常用的概率统计模型和方法补充了Excel软件的相关内容，在每章后精心选取了不同层次

《概率论与数理统计》是根据高等院校概率论与数理统计课程教学的基本要求，结合我们多年来对概率论与数理统计课程教学内容和教学方法改革与创新的成果而编写的.《概率论与数理统计》主要内容包括：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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、

本教材以“理论够用，现实能用，实际会用，发展可用”为出发点，编写时紧密结合应用型本科院校实际，在内容上尽量做到联系专业实际，注重应用。在内容、难度上做出了一些调整，并引入了MATLAB在概率论与数理统计中的应用。教材中定义、定理力求使用通俗易懂的语言阐述，做到了知识点突出，重点分散。精心选取例题、习题，与相关专业结合度

本书包括概率模型、概率公式、随机变量、随机向量、数学期望和方差、大数定律和中心极限定理、统计初步、参数估计、参数的区间估计、正态总体的显著性检验、总体分布和比例的假设检验、线性回归分析等十二章内容，并以工程技术和科学研究中广泛使用的MATLAB为例，介绍与本书内容相关的MATLAB调用命令。本书采用“纸质内容+数字资源

本书重点研究了位置数据的智能聚类学习相关模型和算法前沿，集中反映了作者近年来对空间数据聚类与智能优化相结合的研究成果，系统阐述了GPS位置数据聚类学习的相关模型与算法。本书共分为7章，包括GPS位置数据聚类模型和智能优化的关键技术，GPS位置数据的遗传、模糊粒子-遗传融合、遗传-模糊蚁群混合自动聚类模型与算法，基于Ma

本书结合R语言介绍了多元正态分布、均值向量检验、协方差阵检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析、定性数据分析、多变量的图表示法和多维标度法等常见的多元统计分析方法。与同类书籍相比，本书具有如下特色：介绍了部分多元统计方法的最新研究成果，如多总体均值检验和聚类分析中分类个数

本书主要内容包括：随机事件与概率、随机变量、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析与正交试验、回归分析、应用数理统计分析人口。

本书是《数理统计》第四版（科学出版社2015年出版）研究生教材配套学习指导书。全书共分7章，各章主要内容包括：教学基本要求，重点难点，内容提要，例题分析，各章习题解答。针对学生在学习过程中经常遇到的问题，书中精选了一些有代表性的典型例题进行了详细地解答，并结合思考、讨论题及练习、作业题帮助学生澄清一些易混淆和易理解错误

本书主要介绍概率论和随机过程的基础知识和基本概念，内容包括概率论和随机过程两部分。第1~5章介绍概率论的基本概念及定理，主要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、大数定律与中心极限定理;第6章介绍随机过程的基本概念、泊松过程、马尔可夫过程、鞅、布朗运动、随机积分和伊藤公

《数理统计》在统计量与抽样分布的基础上，讲解总体中未知参数的点估计以及区间估计，在经典统计学派的基础上，结合先验信息，讲述统计决策与贝叶斯估计的相关内容，进而讲解参数的假设检验以及分布的检验等。在内容结构安排上，抽样分布、参数估计与假设检验内容安排前后呼应，一脉相承，便于学生对数理统计内容整体的理解与学习。数理统计是伴