概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对经管类编写，主要包括概率论的基本概念、一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等知识模块，并特别加强了数学建模与数学实验教学环节，可以通过扫描对应的二维码即可实现实验操作，且配有网络账号，学生可登录网络学习空

本教材根据近年来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，以培养卓越工程师为目标，书中对传统的教学内容进行优化，在附注中对相关的历史进行了陈述并对新的思想方法进行了介绍。本书着眼于介绍概率论与数理统计中的基本概念、基本原理和基本方法，强调直观性，注重可读性，突出基本思想与方法。本书内容包括：随机事件与概率

本书内容涵盖了概率论基础、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、数理统计基础、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析初步等,并特别强调应用R语言计算及可视化,知识点结构清晰,内容丰富,概念引入形象,每节附有相应知识点的习题,每章附有知识点的梳理小结与章内容相应的习题,对书中每个非叙述性例题都给出

本书紧密结合概率论与数理统计的核心内容，精选了一系列具有代表性的案例，通过系统的分析、建模、计算与推理，引导学生深入理解概率论与数理统计的基本概念、基本理论、基本方法以及广泛的应用价值，提高学生发现问题、分析问题与解决问题的能力，尤其是数据分析和统计推断的能力。全书分10章，共95份案例，内容包括随机事件与概率、随机变

线性模型是统计学中的一个重要分支，本书从理论与实践相结合的角度，阐述了线性模型的基本理论、方法和应用。本书共分为八章，第一章通过各种案例引进各种线性模型，第二章和第三章介绍了一些基础知识，包括矩阵论和概率论的相关知识。第四章到第六章系统讨论了各种线性回归模型的估计及统计推断。第七章讨论了方差分析模型的统计推断，并在附录

全书结构严谨，共分为九章，内容涵盖概率论的基础知识，包括概率论的基本概念、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、大数定律和中心极限定理；以及数理统计的核心内容，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析.此外，本书的附录部分还特别提供了概率论与数理统计中Python常用命令代码

本书分为8章,各章首先概括主要内容和教学要求,继之进行例题选讲、常见错误类型分析、疑难问题解答,最后给出练习题、综合练习题及其参考答案与提示。

本书通过大量简单直观的引例和示意图,全面介绍概率论与数理统计课程的各种概念和性质,理清知识点之间的逻辑关系。避免学生深陷大量枯燥深奥的数学记号。全书覆盖近五年(2019-2023年)的考研真题,充分展示近年来考研题目的真实难度和命题趋势,以及本书总结的、具有普适意义的解题思路的实战效果。

本书以经济、管理、气象、医学、工业生产、金融等活动中产生的时间序列数据为对象，运用数学和统计学方法，进行时间序列的时域和频域分析。本书将理论分析与数据案例相结合，从传统经典时间序列模型到现代机器学习、深度学习、强化学习与时间序列数据融合，按由浅入深的方式编写而成。本书有配套PPT课件、教学大纲、案例数据、R代码等教学资

本书是概率模型和应用随机过程领域的一部经典著作。在详细介绍了随机变量、条件概率和期望等概率论基础知识之后，它全面涵盖了马尔可夫链、泊松过程、更新过程、排队模型、布朗运动等随机过程，以及其在工程学、物理学、生物学、运筹学、计算机科学、金融学、保险学、管理学和社会科学中的广泛应用。此外，本书还讨论了随机模拟的技术和这一版新