概率论是高等院校数学和统计学专业的基础课程之一。全书共七章，主要包括：随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数值特征、多维随机变量及其分布、多维随机变量的数值特征、大数定律与中心极限定理。除第1章外每章配有习题，书末附有部分习题参考答案或提示，便于读者学习和检查所学知识。本书着眼于理论联系实际，通过精选例题并结

本书是河南省“十四五”普通高等教育规划教材重点立项,是将传统纸质教材内容与教学视频等相关数字资源链接在一起的新形态立体化教材。《BR》本书内容由概率论与数理统计两部分组成。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、大数定律和中心极限定理;数理统计部分包括数理统计基础、参数估计

本书按照高等院校教材《概率论与数理统计》（浙大第五版）的章节设置，对概率论与数理统计教材进行同步辅导，每章设有知识点及重要结论归纳总结、进一步理解基本概念、重难点提示、典型题型归纳及解题方法与技巧四个部分，以归纳总结知识点为主线，帮助读者在加深理解和掌握各章节的基本概念、性质和公式的基础上，通过分类归纳的典型例题，给出

本书共9章．第1章至第5章是概率论部分，内容包括随机事件及其概率、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理．第6章至第9章是数理统计部分，内容包括样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析．各章均选配了适量习题，并在书后附有参考答案．书末有3个附录，其中附录一是重要

本书包括概率论与数理统计两部分内容，前四章为概率论部分，主要内容有随机事件与概率、随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理；后四章为数理统计部分，主要内容有数理统计的基本概念及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析. 本次修订对基础内容进行了优化和整合，增加了综合应用案例、综合性习题、

本书是高等学校经济类专业概率论与数理统计课程的配套教学参考书，内容完全与教材各章节对应，主要有一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数值特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等习题解答。在本次修订中增加了数量化方法的有关内容，可以定量地对评价对象的每一个影响因素进行分析，研究各个因素之间的数量

《应用时间序列分析（第6版）》是基于SAS软件的一本入门级本科生教材，详细介绍了ARIMA模型和因素分解模型的思想、原理以及相关内容基于SAS软件的实现步骤。本书也包括异方差分析（GARCH模型）和多元时序分析（干预分析和协整分析）的内容。这部分扩展内容既可根据教学需要用于课堂讲授，也可以作为本科和硕士课程的衔接用于自

本书主要介绍数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及其在相关领域应用中的相关内容。全书共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波，并介绍其在目标跟踪和制导领域中的应用和算法仿真。第5章介绍无迹Kalman滤波，同时给出在应用领域

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

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。