本书是作者长期在高等院校从事概率统计教学经验的总结和升华。本书紧密结合目前学生的数学基础现状，遵循学习概率统计的认识规律性，提炼出本门课程对学生的基本要求、中等要求和高级要求，分别形成基础篇、中级篇和高级篇。将概率统计的难点分散，对基本概念和基本理论和方法进行重点讲授，使学生在学习过程中易于理解，此种起点低，循序渐进，

本书主要为考研数学概率论与数理统计相关知识，还附带习题及答案。

置信规则库推理模型是基于数据的决策理论与方法中一个新兴的分支，具有合理的知识表示方式和透明的规则推理过程，在其发展过程中分成了交集置信规则库、并集置信规则库和扩展置信规则库推理模型。依据这三个推理模型所适用数据情形的差异，本书在第一部分回顾置信规则库推理模型的基本理论的基础上，分别于第二～第四部分在小规模低维度、小规模

本书是我社正在开发的《美国数学会经典影印系列》中的一本，美国数学会的出版物在国际数学界享有很高声誉，出版了很多影响广泛的数学书。“十四五”期间计划引进的该学会的图书系列涵盖了代数、几何、分析、方程、拓扑、概率、动力系统等所有主要数学分支以及新近发展的数学主题。本书是随机分析领域的经典著作，适合对随机分析相关方向感兴趣的

本书是为适应“新文科”背景下经管类专业大学数学教学的新需求,推进信息技术、数字经济与课程教材深度融合而编写的概率论与数理统计教材。主要内容包括随机事件的概率,随机变量及其分布,随机变量的数字特征,极限定理,样本与抽样分布,参数估计与假设检验,回归分析与方差分析及Stata软件在统计分析中的应用。本书每章增设导言,引出相

这是一本传授数学统计思维的社科类图书，由现任东京大学人气教授佐佐木彈所著。本书提倡读者重新学习从小学到高中的数学，通过重温学习过的知识，逐渐掌握一生受用的学问，即融合“概率、统计学”的思考方式。作者指出，比起学习本身，学习的习惯和思考方式更重要。书中还列举了大量练习题，如有关天气预测和公交车的等待时间预测等生活中常见的

本书内容主要分为三个部分：第一部分是理论奠基，讨论非精确概率归纳逻辑形式理论及其哲学解释，为在风险中的运用打下必要的基础。第二部分是基于非精确概率归纳逻辑的风险理论，包括风险评估与风险决策两个主题。第三部分回归逻辑理论，利用基于逻辑的风险理论的视角反过来讨论传统逻辑的一些元性质。非精确概率归纳法在风险管理中具有广泛的应

全书共10章，第1～4章 是概率论部分，包括随机事 件与概率、一维随机变量、 二维随机变量、大数定律与 中心极限定理；第5～9章是 数理统计部分，包括数理统 计基础、参数估计、假设检 验、方差分析、回归分析； 第10章介绍了R语言软件在 数理统计中的应用。

耦合是指两个或多个系统、组件或模块之间的相互作用程度。在不同的领域，耦合有不同的形式和实现方式。马尔可夫链是概率论和数理统计中具有马尔可夫性质且存在于离散的指数集和状态空间内的随机过程。适用于连续指数集的马尔可夫链被称为马尔可夫过程，它是一类最重要、最常见的随机过程。本书主要研究了耦合方法和马尔可夫过程的随机稳定性，包

本书致力于描述和推断多元时间序列中变量间内生的动态关系。作者讨论了四种主要的时间序列数据建模方法，包括自回归整合移动平均模型、同时方程模型、误差纠正模型和向量自回归模型，并详细介绍了向量自回归模型的设定、估计和推论，格兰杰因果关系检验以及对变量之间动态关系进行评价的冲击反应函数。此外，本书为读者提供了若干实例，从多个角