非参数统计是统计学和数据科学的重要分支领域。本书作为该领域的基础教材，其特点体现在以下几方面：
1．针对性强。本书针对数据分析专业的特点和需要，阐述非参数统计的基本概念、理论、方法和编程，重点从非受控观察数据对参数推断知识的需要角度出发，将统计推断知识、理论和方法与反事实复杂场景因果关系的解读与判断问题相结合，应用于稳健估计、局部模式、严格证据的信息提取任务中。
2．通用性强。适用于Python技术数据管理人才培养。增加Python技术的应用内容，编写了Pytho

本书主要介绍概率论与数理统计的实验内容。全书可分为三部分：第一部分是概率论部分的实验，包括抛硬币实验、掷骰子实验、蒲丰投针实验、全概率公式和贝叶斯公式、常见离散型分布、常见连续型分布、数学期望、中心极限定理等；第二部分是数理统计部分的实验，包括参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等，其中部分内容采用随机模拟的方法进行模拟和求解；第三部分是综合性实验，包括极限分布之间关系的动态演示、密度函数和分布函数的工具箱的制作。本书将Python作为编程语言。本书可作为高等理工科院校学生学习概率论与数理统计

本书内容包括随机事件及其概率、随机变量及其概率分布、随机向量及其概率分布、随机变量的函数及其数值模拟、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等。本书内容简明扼要，概念引入自然实用，符合教学实际的需要。在讲述离散型随机变量的概率分布时，采用图、表、公式相结合的方式，既减少了长篇烦冗的论述，又适合实际教学使用，容易被学生理解和掌握。

本书可作为高等工科院校数学与应用数学专业、信息与计算科学专业、数据科学与大数据技术专业、

本书根据高等院校非数学类专业的概率论与数理统计课程的教学大纲和教学基本要求, 参照上海财经大 学概率论与数理统计课程与教材建设的经验和成果, 参考全国硕士研究生入学统一考试大纲, 充分吸收国内外概率论与数理统计相关教材的精华, 结合编者多年教学实践和教学改革经验编写而成. 本书共8章, 内容包括事件与概率、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、统计量与抽样分布、参数估计和假设检验.每章均配有不同难易程度的习题, 核心知识点配备微课, 章节后面配

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、Poisson过程、更新过程、马尔可夫链、随机过程分析。

本书是为使用概率统计较多的本科相关专业编写的有关统计推理的理论、思维和方法的教材，基于微积分的统计学理论和应用的介绍，反映了统计思维、统计学教学和当前实践的最新情况。内容主要包括概率分布和概率密度、数学期望、特殊概率分布、随机变量函数、抽样分布、决策理论、点估计、区间估计、假设检验等。

本书是清华大学出版社出版的教材《随机过程及其应用》（第2版）（ISBN 9787302242758）的配套习题解答。书中所有习题与主教材所列习题一一对应，每一题均有详细解答。主教材在第1版的基础上做了较大的改编，对教材中的习题做了适当的调整，删去了过去一些比较烦琐和复杂的题目，突出了习题的简单性和概念性；增加了部分与实际信息工程相结合的习题。除主教材所列习题之外，本书还补充了少量较难的习题，以满足一部分学有余力的学生的要求。 本书适合作为广大高校电子信息及相关专业的随机过程课程辅导材料，也可以作

　　《应用随机分析》针对金融数学研究需要的随机分析，在概述测度论基础之上，以通俗的语言阐明布朗运动及伊藤积分。该书是随机分析的入门教材，旨在介绍经典随机分析的基本内容，主要包括预备知识、离散时间鞅、连续鞅与布朗运动、伊藤积分、伊藤公式及其应用、莱维过程初步。该书每章后面都配置了习题，且部分典型习题给出了详细解答，读者可扫描书中的二维码进行学习。
　　《应用随机分析》可作为数学类专业高年级本科生及统计学相关专业研究生的教材，也可供其他科研人员参考。

本书以项目化教学的思路进行编写。全书通过８个项目的32个任务，由浅入深、循序渐进地讲解了运用CAXA CAD电子图板2021软件绘制平面图形、三视图、剖视图、零件图、装配图、电气线路图以及轴测图的方法与技巧；介绍了系统工具与图形输出的内容，包括图形输出、CAXA电子图板数据与其他软件的交换、数据光盘的刻录等。书中实例图文并茂、易于模仿，每个实例都有绘制思路和绘制方法与步骤，读者按照实例中的步骤进行操作，即可绘制出相应的图形和进行相应的操作。每个项目后都配有习题，可帮助读者巩固所学知识，提高

本文的前半部分 (第1-5 章) 侧重于概率和概率分布, 包括离散数据、顺序统计、多元分布和正态分布。本文的后半部分 (第6-9 章) 强调统计和统计推理, 包括估计、贝叶斯估计、统计假设测试和质量改进方法。