本书共分6章,内容包括随机过程基本概念、随机过程的均方微积分、泊松过程、平稳过程(包括均值遍历性和功率谱)、马尔可夫链(包括C-K方程、绝对分布、状态空间分类)以及平稳时间序列的ARMA模型。

本教材是全国高等农林院校“十三五”规划教材，主要内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、二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、回归分析与方差分析。本教材简明扼要、由浅入深、通俗易懂、内容全面，适合作为高等农林院校概率论与数理统计课程教材，也可作为相

随机微分方程在数学之外的许多领域都有着广泛的应用，它对数学领域中的许多分支起着有效的连接作用.本书详细介绍了几类重要的随机微分方程，共分为11章，第1～8章介绍了随机微分方程的相关理论，第9～11章介绍了上述理论的应用情况. 本书适合大学师生、研究生及数学爱好者参考使用.

本书分两册。第一分册的主要内容有随机事件、概率、多维随机变量及其分布、大数定律、中心极限定理与参数估计;第二分册的主要内容有随机变量及其分布、随机变量的数字特征、样本与抽样分布与假设检验。

本书主要内容包括数理统计的基本知识、统计量的抽样分布、参数估计理论、统计假设检验、回归分析、试验设计和方差分析、统计质量管理。本书首先回顾了概率论知识,在此基础上介绍了总体、样本和统计量等数理统计的基本概念,并将这些概念与概率论的基础知识联系起来,给出统计量与抽样分布的概念和实例;其次,叙述了数理统计的基础部分---统

本书是为普通高等院校,特别是应用型本科院校编写的教材。我们从本课程的特点出发,结合应用型人才培养的目标,分析了课程系统性、严密性与应用型人才需求的关系,对知识结构删繁就简,优化重组。本教材涵盖了概率论与数理统计最基本的内容和方法。第1-4章是概率论部分,包括概率论的基本概念、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机

本书共八章，内容包括：随机事件及其概率、一维随机变量及其分布、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、数理统计基础知识、参数估计、假设检验。

本书共10章。前5章为概率论部分,主要包括随机事件及概率、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,是学习数理统计的基础。第6章至第9章为数理统计部分,主要包括数理统计基本知识、参数估计、假设检验、回归分析。第10章介绍了MATLAB软件在概率统计中的应用。

本书的主要组成部分如下:首先,分别回顾了函数型数据和成分数据的基本定义、数据空间、常用方法等。其次,对空间数据做了简要说明,特别介绍了面数据的空间自回归模型。之后,提出了具有空间相关性的函数型数据线性回归模型;在此基础上,进一步放松了误差项服从正态分布的假设,提出了稳健的函数型数据空间自回归模型。

本书是“互联网+”视角下创新型立体化教材,借助于APP平台提供微课、交互动画、释疑解难、数学实验等助学、助教数字资源,从而更好地为教师与学生服务。本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与方法。内容包括概率论、数理统计两部分。每章均配有习题,并附有本章习题答案二维码,即扫即得。习题中收集了多届研究生考试试题,既便