本书共五章，分别介绍了随机事件与概率、随机变量及其分布、随机向量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等。全书力求用较通俗的语言和方法介绍概率论的主要思想、概念，但又保持其系统性、严谨性。主要内容包括：随机现象与样本空间、随机事件与频率稳定性、随机事件的概率等。

本教材以十分细致和深入浅出的方式阐述了多元统计分析的基本概念、统计思想和数据处理方法，在充分考虑到适合财经院校学生使用的前提下进行了严谨的论述。全书共分十章。章介绍了多元分析中常用的矩阵代数知识，这是全书的基础。第二章至第四章介绍的基本上是一元统计推广到多元统计的内容，主要阐述了多元分布的基本概念和多元正态分布及其统计

《随机过程》一共七章：第一章涵盖概率论的基础知识，第二章以阐述的方式特别介绍了条件期望以及随机过程的一般概念。从第三章开始讨论常用的随机过程模型，包括马氏链、Poisson过程、更新过程、鞅和Brown运动，其中马氏链这一章出于强调直观背景的目的，仅介绍离散时间马氏链，包括非常返、零常返、正常返、平稳分布等概念，最后讨

《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

概率论与数理统计（配习题集）（第五版）

本书写作的指导思想是：既要保持较为严谨的统计理论体系，又要努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透，结合统计软件较全面地系统介绍回归分析的实用方法。为了贯彻这一指导思想，本书将系统介绍回归分析基本理论和方法，在理论上，本书叙述了经典的*小二乘理论，同时又结合应用中出现的一些问题给出了对*小二乘估计的改进方法。中心主题是建

本书介绍了概率论的相关理论和知识。 工作并未调整总的框架,但还是做了较大的改动,包括: 1.对第二章、第四章和第五章的内容进行了重新编写,以增强文字的可读性以及前后章节的连贯性,增强了对有关概率思想、定理或结论的阐述和解释。 2.考虑到独立学院学生的数学基础相对薄弱,对若干定理的证明等以*标注,这些内容可根据具体情况适

数值代数通常也称为矩阵计算，是以计算机为工具来求解各种数学模型的主要课程，同时也是计算方法课程的延续和深入。本书理论与实践相结合，在指导数值代数实验方面也很有特色。尤其适合大数据时代的各类运用。主要内容有：⑴矩阵论基础，包括矩阵的三角相似与对角相似，矩阵的奇异值分解，矩阵的广义逆及其应用等。⑵线性方程组的迭代解法，包括

全书共由12章组成，在介绍多元统计分析的有关概念、相关背景的基础上，突出统计思想，着重讲解常用方法及其应用。主要内容包括多元数据的表示及可视化、线性回归分析、逐步回归与回归诊断、广义线性模型与非线性模型、方差分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析，《多元统计分析：从数据到结论》图文并茂，

《概率论与数理统计》有如下一些特色：（1）在不违背科学性的前提下，尽量通俗；（2）注重可读性，力争图文并茂，《概率论与数理统计》共有图48幅，相信它们会对读者理解相关内容有所帮助；（3）着重讲解基本概念、统计思想，强调理论与方法的应用，适当淡化理论推导；（4）《概率论与数理统计》精选例题150个，其中很多例题贴近日常生