本书是《概率论与数理统计》的同步辅导书，集长期在教学科研第一线的专家的丰富教学经验，按照系统性、结构性、严谨性和简洁性原则进行编著。内容主要包括随机事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的数字特征、随机向量和极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。适用于普通高等教育概率论与数理统计相关专业的学生及自学本学科的社会人士。

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。

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参考书。

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分布分位数表、F分布分位数表5个重要分布表。

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。

多元统计分析起源于医学和心理学。1928年Wishert发表论文《多元正态总体样本协方差阵的精确分布》，是多元统计分析的开端；20世纪30年代，费希尔（Fisher）、霍特林（Hotelling）、许宝碌等奠定了多元统计分析的理论基础；20世纪40年代，这一分析方法在心理学、教育学、生物学等方面有不少应用，但由于计算复杂且计算量大，其发展受到限制；20世纪50年代中期，随着计算机的出现和发展，多元统计分析方法在地质、气象、医学和社会学方面得到广泛应用，多元统计分析已渗入几乎所有的学科；到20世纪

本书介绍概率论与随机过程的基本概念、基本方法及其运用. 全书包括事件与概率、随机变量 （一元与多元）及其分布、概率论极限理论、随机过程引言、二阶矩过程时域分析、宽平稳过程的 谱分析、高斯过程、离散时间马尔可夫过程、泊松过程等内容. 全书共分为10章，含例题147道， 习题223题及参考解答.

本书包括国内八所世界一流大学建设高校2020年和2021年的16套概率论与数理统计期末真题试卷及解析，以及2套全国硕士研究生招生考试概率论与数理统计真题试卷及解析。 试卷内容涵盖：概率论的基本概念、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、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验等。在试卷试题精解部分给出了相关知识点，部分试题给出了注释、易错点，还有部分试题提供了解析视频。 本书可供广大高校学生针对概率论与数理统计期末考试备考使用，也可供教师和学生教学参考。

本书是根据高等院校工科各专业的《概率论与数理统计课程基本要求》编写的，入选“十三五”国家重点出版物出版规划项目.本书共十章，主要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、极限定理、数理统计基本概念、参数估计、假设检验、回归分析及方差分析简介、MATLAB在概率统计中的应用.根据学生学习的认知规律，本书每章采用以知识结构图引入，以综合例题选讲结尾的结构，注重提高学生的学习兴趣和应用能力.
本书内容丰富，阐述简明易懂，注重理论联系实际，可作为高等院校工