"本书在“四新”背景下，顺应信息时代的特点和数学教育的发展趋势，将现代信息技术与教材进行融合，结合概率论与数理统计的学科特点编写。本书在“适度、够用”的原则下，约简理论推导，注重应用，旨在提升学生的数学应用能力，为应用型人才培养打下坚实的数学基础。本书语言通俗易懂，逻辑清晰，结构严谨。每章（除第六章以外）以解决实际问题

"本书较为系统地介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本原理和基本方法。书中有很多反映现代科技和现实生活特点的应用案例，强调直观性，突出基本思想，注重实际应用。本书每节后面都提供了基础题和提高题，供不同层次的学生选用。此外，在每一章后面还配有综合应用案例。为了帮助读者更快地掌握计算机的使用，本书以工程技术和科学研究中普遍

随着便携式计算机的普及以及大数据的发展，空间统计学的研究已较为普遍，空间数据的获取也更加便捷。空间数据已成为社会科学研究中的一类重要数据类型，空间数据分析为社会科学研究做出了巨大贡献。然而目前处理空间数据的统计方法要么过于深奥，要求读者具备良好的数理统计知识而令大部分读者难以入手，要么模型简单、适用面窄而无法达到深入分

本书共分为五章，第一章主要介绍了相关研究背景和准备工作等内容；第二章对基于观察值驱动的NBRCINAR过程的统计推断进行研究，包括模拟研究和实证分析；第三章为BRCINAR过程的建模和统计推断，主要包括参数估计、模拟研究和实证分析；第四章为BGRCINAR过程的建模和统计推断，主要包括模拟研究、实例分析、定理证明等内容

全书分为三个部分。第一部分包括第一章和第二章，主要介绍了概率论和随机过程的基本知识。第二部分介绍了离散状态的随机过程，包括第三章离散时间、离散状态的马尔可夫链和第四章连续时间离散状态的Poisson过程及第五章Poisson过程的推广更新过程，通过介绍离散状态的随机过程使学生对随机过程随时间变化的特点有初步的认识。第三

本书共八章，前四章为概率论部分，概率论研究的是不确定性和随机性。这一部分主要包括概率论的基础内容，如随机变量及其分布，大数定律和极限定理等。后四章为数理统计部分，数理统计主要研究如何从收集到的数据中获取有关总体特征的信息。这一部分主要包括参数估计与假设检验、非参数统计方法、回归相关分析、抽样理论与统计建模等内容。本书旨

本书适用于大学本科或研究生阶段的概率统计和多元统计分析课程的教学,也可供统计专业本科生做毕业设计参照使用,还可供相关应用领域从业人员参考。本书的特色：1.本书一改传统的单一理论方法加案例的编写模式,采用专门的章节进行案例的介绍,使读者可以迅速地进入应用领域。2.本书对一元概率统计与多元统计的内容进行了详细的介绍，并对一

本书主要介绍了纵向数据多元响应变量的一种新的聚类方法，同时研究了纵向数据的分位数回归模型和半参数固定效应模型的估计效率。全书共分六章，第一章概述，主要介绍本书的主要工作，包括研究背景、一些基本概念。第二章介绍基于非参数回归模型的多元响应变量纵向数据的聚类分析方法，包括模型框架、聚类方法、渐近性质、数值模拟、实例分析和证

本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、理论与方法，主要内容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、大数定律及中心极限定理、祥本及抽样分布、参数估计、参数假设检验等，每章均配有习题，便于内容的理解和掌握。本书突出概率论与数理统计的基本思想和应用背景，表述从具体问题入手，由浅入深，

本书为应用统计硕士专业学位研究生及相关专业高年级本科生教材，主要介绍了常见的随机过程(离散时间马氏链、泊松过程、更新过程、连续时间马氏链、布朗运动、鞅)的基础知识及其应用。为适应应用统计硕士专业学位研究生和相关专业高年级本科生自学的需要，本书在介绍随机过程基础理论的过程中，尽量回避晦涩难懂的定理证明过程，着重于定理结论