本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分

本书着重介绍分布式计算的思想其及在统计学以及机器学习中的应用，将传统统计学与机器学习中的经典方法和现代分布式算法相结合，强化学生的分布式统计计算的编程能力和对相关方法的理解，努力在统计计算和分布式计算之间搭建起一座桥梁。本书亦围绕统计学中的不同问题提供了丰富的实际案例以及详细的实现代码，从而帮助使用者快速理解相关分布式

本书根据作者主讲该课程二十多年来的教学经验，并参照教育bu对该课程的教学基本要求以及全国硕士研究生入学统一数学考试要求而编写。全书共分八章，内容包括：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。本书可作为经济、管理、理工（非

本书是全国高等教育自学考试“概率论与数理统计（经管类）”指定教材，本版教材是2023年版。本版内容的修订，主要根据《概率论与数理统计（经管类）自学考试大纲》，完善讲解，让读者更加明白、易学，再对例题、习题等进行优化，对知识点的讲解再突出重点，更好地适用于参加自学考试的学生。同时将建设本教材配套的数学资源。数字资源的建设

本书是山东大学数学学院新形态系列教材《概率论与数理统计（慕课版）》配套的练习册。本书采用一节一练的结构，与主教材《概率论与数理统计（慕课版）》完全对应.本书练习题覆盖主教材全部知识点，具体内容包括：随机事件与概率、随机变量及其分步、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验。本书内容由

本书是与上海财经大学数学学院编写的《概率论与数理统计》（ISBN：978-7-115-59060-2）配套的学习指导书．本书根据高等院校非数学类专业概率论与数理统计课程教学的基本要求，充分吸收国内外教材辅导书和考研辅导书的精华，结合编者多年的教学经验编写而成．全书共8章，包括事件与概率、随机变量及其分布、随机向量及其分

本书主要介绍了现代随机过程理论中一些经典的理论,内容包括预备知识、随机过程的基本概念、泊松过程、布朗运动、马尔可夫链、更新过程、鞅与停时、随机积分与随机微分方程以及它们在破产理论和金融衍生产品定价方面的应用.本书选材精简实用,内容安排得当,论述简洁明了,语言自然流畅,具有很好的可读性.此外,每小节之后基本都配有精选的练

本书在借鉴国内外相关教材优点的基础上,总结作者多年讲授时间序列分析课程的教学经验和体会,本着教师好用、学生好读的指导思想,系统地介绍了一元时间序列分析的基本思想、基本原理和基本方法,内容包括时间序列的基本概念、时间序列数据的预处理方式、分解和平滑、趋势的消除、单位根检验和协整、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、残差

为适应应用型本科院校教学的要求，本书作者在教材内容的安排上进行了适当的取舍，表述大多从具体问题入手，强调直观性和准确性，并根据目前教学学时普遍减少的情况，力求做到教材难易适中。本书主要内容包括：概率论的基本概念，-维随机变量及份布，多维随机变級其分布，随机变量的数字特征，数理统计的基本概念，每章末都配有难度适中的复习题

本书系统介绍处理随机数据的统计方法及统计方法的应用，内容包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计初步、回归分析、随机过程、方差分析与正交试验设计、判别分析、聚类分析。