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。

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

本书主要讨论随机过程的基础理论和应用方法，包括概率论基础，随机过程基础，泊松过程及其推广，马尔可夫过程，二阶矩过程及其均方分析，平稳过程，以及高阶统计量与非平稳过程等7章内容。

本书适用于本专科教学使用。在前两版的基础上整理出版第三版。随机现象的普遍性以及现代经济分析方法的定量化趋势，使得概率论与数量统计的应用日渐广泛。本书是山东财经大学在多年教授概率论与数理统计课程的基础上编写而成。也是山东财经大学精品课程《概率论与数理统计》的一项重要的建设成果。为学生学习后续专业课程和从事经济研究奠定必要

本书全面系统地介绍了数理统计的原理、方法及其应用。全书共分八章，涵盖了数理统计的主要内容，其中包括：常见的统计分布；充分统计量和信息函数；点估计的基本理论和方法；假设检验的理论、方法及其应用；区间估计及其应用；Bayes统计推断的基本概念和方法。掌握本书内容即可比较顺利地理解其他学科中用到的统计方法。 本书可作为高等学

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

本书主要内容涉及:试验设计基础、常用试验的种类及设计方法、统计资料的整理与分析、概率论基础、统计推断、卡方检验、方差分析、正交设计及资料分析、相关与回归分析以及SPSS在统计中的应用。每一模块按照内容要求划分单元,单元内容的理论知识后紧跟Excel的操作内容,并安排相应的实训。全书最后安排了SPSS在统计中的应用模块,

本书以时间序列模型为基础，以经济学和管理学中的案例为载体，采用理论讲解与数据分析案例实践相结合的方式编写而成。全书共9章，包括时间序列分析基础、线性时间序列模型、单位根时间序列模型、非线性时间序列模型、协整时间序列模型、波动率模型、时间序列的机器学习方法、时间序列的深度学习方法和课程综合案例等内容。本书配有PPT课件、

本教材分为概率论与数理统计两个部分，概率论主要介绍随机现象的内在统计规律，数理统计以概率论为基础讨论收集数据、整理数据、分析数据为实际问题的决策与判断提供依据。全书由随机事件及其概率、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、大数定律与中心极限定律、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等章节组成。本

全书共分五章,内容包括概率论的补充知识、随机过程基本概念、平稳过程、平稳时间序列和马尔科夫过程,各章包含基本内容、解疑释惑、典型例题详解、课后习题选解和自主练习题几个模块。以提高读者深入掌握随机过程的原理、思想、方法的能力。