人们常说：“天有不测之风云。”世界总在不断的变化过程中，而人们需要根据这些变化采取不同的应对策略。在变化中抓住不变，在纷繁复杂的事件中找出规律，是人类得以举一反三，得以不断进步的一大依仗。概率论就是这样一种科学的数学工具。它可以为我们解答天气现象，也可以帮助我们作出各类决策，例如：投资、出行、购物，等等。《概率入门：在

"本书根据作者多年非线性递归系统的理论学习和研究成果编写而成，通过对实际问题非线性特性的挖掘，丰富并拓展了非线性递归理论， 本书在内容上注意突出非线性递归系统的理论研究，并兼顾医疗健康、机械制造等领域的应用前景。全书共8章，主要内容有导言和背景、长期非线性非平稳时间序列的多尺度递归分析、基于自组织神经网络的12导联心

本书介绍概率论与数理统计的基本概念、基本理论和方法，并结合MATLAB数学软件解决一些简单的概率统计问题.内容包括概率论的基本概念、随机变量与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、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、数学软件与应用实例等.每章均配有习题，书后附有习题答案，

本书是安徽省2020年度高等学校省级质量工程一流教材建设项目成果，内容包括随机事件与概率、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、数理统计学简介、参数估计、假设检验、方差分析与线性回归简介、R语言及其应用等.本书配有大量与自然科学、社会科学、工程技术等领域相关的例题和习题

IBMSPSS数据分析软件是目前应用最为广泛的数据分析软件之一，深受各行业用户的青睐。本书以IBMSPSS26.0为基础，以数据分析理论为主线，参照数据分析课程教学大纲编写。全书由浅入深，共包括10章内容，涵盖数据分析的三个阶段，介绍了数据分析的基本概念和流程、SPSS软件在数据获取与管理上的功能、概括性描述统计分析、

非参数估计方法是现代统计学中的重要方法,本书主要介绍非参数密度估计、非参数回归估计和经验似然方法.非参数密度估计的内容包括核密度估计、最近邻密度估计和频率插值密度估计,而非参数回归估计的内容包括随机设计权函数回归估计、固定设计权函数回归估计和混合相依样本下的回归估计.书中主要介绍这些估计方法的构造和定义,以及相关的大样

本书介绍概率统计的基本知识及应用，共9章，包括随机事件与概率、随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、几类重要的概率分布、基本极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析，内容覆盖工科概率统计教学的基本要求.每章章末均配有适量习题，书后附有部分习题答案.本书内容精炼、语言简洁、条理性强、联系实际，

本书是《概率论与数理统计》（王殿坤主编）的配套学习参考资料。本书完全与教材内容对接，共分为两大部分。第一章到第五章为概率论部分，第六章到第九章为数理统计部分。每章包括基本内容、基本要求、扩展例题与习题详解，并且在最后为读者设计了概率论、概率论与数理统计的自测题，方便读者对自己所学的知识进行测试，及时掌握自己的学习情况。

本书是结合编者多年来的教学实践经验，在教育部制订的教学大纲的基础上编写而成的。全书共九章，分为两大部分：第一章到第五章是概率论部分，包括概率论基础、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；第六章到第九章是数理统计部分，包括数理统计的基本知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归

本书由作者根据多年的教学经验撰写而成，对选入的数据分析理论和方法进行了仔细的推敲，不仅着重于数据分析的基本理论与方法的介绍，更密切结合SPSS统计分析软件，系统、详细地介绍本书所用方法的具体操作过程及结果。全书共8章，内容包括数据的整理与统计分析、参数估计与假设检验、相关分析与回归分析、趋势外推预测分析、时间序列分析、

基于测度论和正则变化理论,本书系统介绍了次指数分布及相关分布的概念、例子、性质和研究进展。这些分布都具有或部分具有一个大跳的本性,从而得以揭示独立和相依随机变量在卷积、随机卷积、乘积卷积以及它们的卷积根方面的封闭性和渐近性等。这些结果在随机游动、风险理论、Levy过程及无穷可分分布等领域的研究中发挥了重要的作用。

本书主要内容包含随机事件及其概率、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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等。本书注重概率统计的工程应用背景知识，通过介绍知识点的背景、起源和相关科学家等内容，来激发学生的学习兴趣。本书内容上一方面精简压缩一些传统知识点、淡化计算技巧，另一方面通过引入人工智能、

《多元统计分析》介绍了多元统计分析的方法和理论，以及R语言计算，涵盖了经典多元统计分析的全部内容，包括：矩阵运算知识、数据可视化与R语言、多元正态分布、多元正态总体的抽样分布、多元正态分布的参数估计、置信域和假设检验、线性回归模型、多元多重回归分析、主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析和典型相关分析等内容，以及R语

《估计与滤波及其应用》以随机过程理论为基础，系统地论述了随机信号估计与滤波的基本理论和方法，重点研究了雷达信号的波达方向和极化参数的估计与波束形成（空域滤波）、声呐信号的矢量与空间平滑方法和基于声波测量的气流速度估计。同时针对矢量传感器阵列，《估计与滤波及其应用》将四元数代数理论引入阵列信号处理中，建立了信号的四元数模

本书根据教学大纲，结合编者多年来的教学实践经验编写而成。全书共九章，分为两大部分：第一章到第五章是概率论部分，包括概率论基础、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；第六章到第九章是数理统计部分，包括数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。本书还通过二维码

本书是《概率论与数理统计》（第二版）（王殿坤主编）的配套学习参考资料。本书完全与教材内容对接，共分为两大部分。第一章到第五章为概率论部分，第六章到第九章为数理统计部分。每章包括基本内容、基本要求、扩展例题与习题详解，并且在书后二维码中为读者设计了概率论、概率论与数理统计的综合测试题及答案，方便读者对自己所学的知识进行测

本书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、随机变量的特征数与特征函数、大数定律与中心极限定理、样本及分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析以及概率统计实验与SPSS统计软件两个附录。

《概率论与数理统计习题课教程（第二版）》是依据教育部《经济管理类本科数学基础课程教学基本要求》，针对高等学校经济类、管理类各本科专业的教学实际编写的。《概率论与数理统计习题课教程（第二版）》包括随机事件及概率、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

《概率论讲义=LectureNotesonProbabilityTheory：英文》是全英文撰写，共六章，内容包括：概率及概率空间，随机变量及分布函数，联合分布随机变量，随机变量的期望与方差，随机变量的特征函数，大数定律与中心极限定理。《概率论讲义=LectureNotesonProbabilityTheory：英文》

概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。以严格的概率理论为基础，数理统计则研究如何根据数据对随机现象的客观规律作出估计与推断。《概率论与数理统计》为适应新形势下的大学数学教育需求，并结合编委会成员多年的教学经验和体会编写而成，在内容体系、观点和方法等方面进行了尝试和创新。《概率论与数理统计》共八章，第1章至第5章为概率