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

《非线性系统的行波解》以时滞连续与离散反应扩散方程、积分-差分方程和随机种群模型为研究对象,归纳总结了作者多年研究行波解的成果,系统讲述了作者利用打靶法、单调迭代、不动点定理、滑行方法等研究时滞反应扩散方程和积分-差分方程的行波解的存在唯一性,利用挤压技术和谱分析方法研究行波解的渐近稳定性,以及利用单调动力系统和大偏差

本书主要内容有：抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与正交试验设计、线性回归模型，本书每章末附有习题，书后附有答案。本书根据研究生教学的特点精心选材，通过问题的引入、描述和分析阐明数理统计方法的基本思想及实际应用。

本书共分为10部分，内容包括排列组合、随机事件与概率、随机变量及其概率分布、二维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、样本与统计量、参数估计、假设检验、Matlab在概率论统计中的应用简介。各章后选配了适量习题，并在书后附有习题答案。书末给出了泊松分布表、标准正态分布表、χ2分布分位数表、t

本书主要内容包括：概率论基础知识、随机过程的概念和基本类型、平稳过程、Poisson过程、更新过程、Markov链、随机过程分析等。本书尽可能简化了复杂的抽象证明和推导，重点讲述Poisson过程、更新过程、Markov链、随机过程分析等内容，并没有介绍比较复杂的随机过程入布朗运动、鞅论等。

本书主要讲述混合、正负相协、拓广负相依、宽相依和负超可加相依等相依结构下的不等式研究，特别是非参数和半参数模型的统计理论和方法，如若干相依序列的定义和不等式、密度函数和分布函数估计的相合性与渐近正态性、非参数回归函数小波估计的强相合和Berry-Esseen界、半参数回归模型小波估计的弱收敛速度和Berry-Essee

全书共分6章：基本概念、点估计、假设检验、区间估计、统计决策理论与Bayes分析、统计计算方法，书中含有丰富的例子，着力说明统计思想和统计应用，书中还配置了足够的习题，可使读者得到各种基本训练。读完本书即可进入数理统计各分支的学习与研究。 《高等数理统计（第三版）》可作为数学专业、统计专业研究生的教学用书和统计工作者的

时间序列在现代生活中无处不在，它也是数据分析的重要对象。本书介绍时间序列分析的实用技巧，展示如何结合机器学习方法和传统的统计方法来分析各类时间序列数据，并提供Python示例和R示例。本书共有17章，首先概览时间序列分析的历史，然后介绍数据的获取、清洗、模拟和存储，接着关注可用于时间序列分析的建模技术，最后探讨时间序列

本书介绍近些年来关于马尔可夫链的统计推断的一些研究新结果:可逆马尔可夫链和不可逆平稳D-马尔可夫链统计计算理论，使用的方法是我们建立的马尔可夫链反演法。第1章介绍本书需要的一些预备知识。第2章介绍马尔可夫链的击中分布和禁忌速率，主要是击中分布的微分性质、矩性质及对称函数性质有关的约束方程，以及马尔可夫链反演法。第3章和

全书共八章,即随机事件与概率、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、大数定律及中心极限定理、统计量和抽样分布、参数估计、假设检验。每章均配有习题和单元测试,书后附有习题参考答案。