《概率论与数理统计（第3版）》是由2016年出版的《概率论与数理统计》第2版修订而成。本次修订对第2版的习题配置予以进一步充实、丰富，对少量习题作了更换和调整；对于个别内容安排进行了适当调整；结合学生学习方式改变的新趋势，以“纸质教材+数字化资源”的方式将传统的纸质教材与数字化媒体进行有机结合。教材得到进一步完善，更加

概率论与数理统计(SHXY)

概率论基础

若干分数扩散过程的刻画及参数估计

《随机过程》一共七章：第一章涵盖概率论的基础知识，第二章以阐述的方式特别介绍了条件期望以及随机过程的一般概念。从第三章开始讨论常用的随机过程模型，包括马氏链、Poisson过程、更新过程、鞅和Brown运动，其中马氏链这一章出于强调直观背景的目的，仅介绍离散时间马氏链，包括非常返、零常返、正常返、平稳分布等概念，最后讨

本书系统地介绍了不确定统计学习理论与支持向量机，除扼要介绍国内外其他学者的研究成果外，主要介绍作者已公开发表的系列研究工作.主要内容包括:广义不确定集、广义不确定测度与广义不确定变量、不确定学习过程的一致性、不确定学习过程收敛速度的界、控制不确定学习过程的推广能力、概率测度空间上基于实随机样本的支持向量机、概率测度空间

本书概率论部分包括：随机事件与概率，随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定律和中心极限定理。数理统计部分包括：统计学的基本概念，参数估计，假设检验，回归分析与相关分析，方差分析等，Excel在概率统计中的应用等。本书要求读者学习过高等数学和线性代数课程。

本书是以教育部（原国家教育委员会）颁布的《高等学校工科本科概率论与数理统计课程教学基本要求》为纲，广泛吸取国内外知名大学的教学经验编写而成的.全书共9章：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、Matlab在概率统计中的

主要内容包括概率论基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量、数字特征、极限定理、样本与抽样分布、参数估计、经验假设、方差分析与回归分析等，向学生介绍统计与经验方法的理论背景、应用技术，以及使用Python解决概率统计应用问题。本书在力求体系的严密性的基础上，天线理论够用的原则，简化有关定理的证明，对于难度较大的证明予以

本书共分16章，分别为概率论的基本概念、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等。