本书是本课数学专业概率论与数理统计课的学习指导用书。书中首先总结勾画出概率论与数理统计的知识点网络，并针对重、难点进行简要分析，再对典型例题从多个角度采用不同的方法给出解答。在讲解的过程中，本书对每一步推导所涉及的知识点、理由给出说明，以开拓学生思路，从而提高学生分析、解决问题的能力。本书所选的例题是作者多年实践教学所

本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。

本书共6章,内容包括:绪论;概率论与数理统计;教学策略理论及方法;数学建模研究概述;教学建模软件的应用;概率论与建模思想耦合应用分析。

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》是哈尔滨工程大学编写的大学数学系列教材中的概率论与数理统计课程教材，主要内容包括随机事件及其概率、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、大数定律及中心极限定理、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等，每章配有习题及参考答案，且习题中加入了具有代表性的全国硕

《概率论与数理统计》旨在满足各水平层次学生学习概率统计及自学深造的目标需求，并结合专业特点，适当介绍了概率论与数理统计相关的经济学知识和应用实例。《概率论与数理统计》共8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、随机样本及其抽样分布、参数估计和假设检

贝叶斯统计是和基于频率的传统统计(频率派统计)不同的一套关于统计推断或决策的理论、方法与实践.本书除了介绍贝叶斯统计的基本概念之外，还介绍了不同贝叶斯模型的数学背景、与贝叶斯模型对应的各种计算方法，并基于数据例子来介绍如何通过各种软件实现数据分析.本书使用的软件是以R为平台的Stan和以Python为平台的PyMC3，

随着物联网、数字医疗、智慧城市的兴起，时间序列数据分析变得越来越重要。随着持续监测和数据收集变得越来越普遍，对通过统计和机器学习技术进行时间序列分析的需求将会增长。这本实用指南涵盖了时间序列数据分析的创新成果和现实世界的案例，使用传统统计方法和现代机器学习技术，帮你应对时间序列中最常见的数据工程和分析挑战。作者Aile

《概率论与数理统计：基于R语言》的特色在于，通过《概率论与数理统计：基于R语言》，可以将R软件的实践融入概率论与数理统计课程几乎每一个知识点的教学中，让学生从繁杂的数学计算中解脱出来，从而能有更多的时间去理解概率论中抽象概念的实际意义及统计学中统计方法的基本原理和思想。《概率论与数理统计：基于R语言》中R软件部分的教学

本书将新工科理念与国际化深度融合，借鉴国内外优秀教材的特点，并结合山东大学数学团队多年的教学经验编写完成。本书共8章，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、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、MATLAB在概率论与数理统计中的应用。每节题型采用分层模式，每章总复习题均选编自历年