本书是山东大学数学学院编写的《大学数学教程》系列教材中的一本（全套教材包括《微积分1》《微积分2》《线性代数》《概率论与数理统计》《复变函数与积分变换》共5册），由首届高等学校教学名师奖获得者、长江学者刘建亚教授主持，山东大学数学学院一线教师编写。本次修订在保持上一版原有特色的基础上，新版更加注重与中学教学内容的衔接，

《概率论与数理统计》根据近年来新工科数学改革的新成果，结合高等应用型本科院校的实际特点编写，以培养未来多元化、创新型、具有可持续竞争力的工程人才为目标。教材中对传统的教学内容进行优化，利用数学软件解决随机数学和数理统计实际应用问题；还建设了立体化的新形态教材，为打造“两性一度”金课建设创造了必备的条件。《概率论与数理统

本书包括事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、点估计、假设检验、方差分析和回归分析、Excel在统计分析中的应用等九章。

本书通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其广泛应用，内容涉及组合分析、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等。各章末附有大量的练习，还在书末给出自检习题的全部解答。

时间序列分析是统计学科的一个重要分支，它主要研究随着时间的变化，事物发生、发展的过程，寻找事物发展变化的规律，并预测未来的走势。在日常生产生活中，时间序列比比皆是，所以目前时间序列分析方法广泛地应用于经济，金融，天文，气象，海洋、物理、化学、医学，质量控制等诸多领域，成为众多行业经常使用的统计方法。本书是一本用R软件编

本书从概率论和随机过程的发展历史出发，以随机过程的概率论基础、随机过程基本理论、随机过程的时域和频域分析原理、平稳随机过程通过系统、窄带随机过程、离散随机过程以及非平稳随机过程为主要内容。在介绍的过程中采用先确定后随机、先连续后离散的思路，便于读者对相关知识进行对比理解以至达到融会贯通的程度。本书可作为通信工程、电子工

《应用随机过程》是应用随机过程教材，其内容包括概率论的基础知识、随机过程的基本概念和基本类型、离散（连续）时间的马尔可夫链、泊松过程、鞅过程、布朗运动和平稳过程等。《应用随机过程》尽量采用通俗易懂的方法介绍随机过程中的基本概念和基本理论，更加强调理论的直观解释和应用，选取了大量与社会、经济、金融、生物等领域相关的例题和

《概率论与数理统计实验指南（Python版）》内容共九章。分别是：第一章Python基础，第二章随机事件及其概率，第三章随机变量及其分布，第四章多维随机变量及其分布，第五章随机变量的数字特征，第六章大数定律及中心极限定律，第七章数理统计的基本概念，第八章参数估计，第九章假设检验。每一章首先进行内容简介，介绍本章的基本概

本书以帮助大学生科学创业、提升创业成功率为目标而编写。全书共14章，第1～4章主要介绍创业的基本概念及基本知识，让学生了解创业的系统流程，培养学生的创业精神，种下创业的种子；第5～7章主要介绍在大数据时代下，学生在创业中必须掌握的简单的概率论原理，为学习后续内容打下坚实的基础；第8～14章主要介绍大学生在创业中为解决普

在政治经济、医疗健康、社会伦理等多项调查中,因研究需要往往会涉及某些敏感信息的采集,而敏感问题可能会导致受访者拒绝配合甚至提供虚假答案.非随机化抽样调查技术在鼓励受访者提供真实有效回答并保护其信息不被泄露方面具有较好的表现.《非随机化平行模型类抽样调查技术》旨在介绍非随机化抽样调查技术在敏感数据抽样调查中的应用以及作者