本书根据教学大纲，结合编者多年来的教学实践经验编写而成。全书共九章，分为两大部分：第一章到第五章是概率论部分，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、大数定律与中心极限定理；第六章到第九章是数理统计部分，包括数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。本书还通过二维码链接了重难点视频与线上测试题，读者可扫码学习。

本书是国外Lévy过程教材的中译本，原书是国际上Lévy过程领域影响深远的名著。Lévy过程是包含Poisson过程、Brown运动等的一大类随机过程。无论对于概率论本身，还是金融数学、物理学、工程科学、保险等商业活动来说，Lévy过程都非常重要且有广泛应用。 本书从无穷可分分布、鞅等预备知识讲起，逐步介绍了Lévy过程的定义和基本性质、位势理论、从属过程、局部时、波动理论、没有正跳跃的Lévy过程、平稳过程和尺度变换等内容，非常系统且全面。 本书适合用作概率论、统计学、金融数学等专业的研究生教

《时间序列分析单变量和多变量方法(第二版·经典版)》不仅对单变量与多变量时间序列的时域和频域分析提供了一个全面介绍，而且在书中包含了许多单变量和多变量时问序列模型的新进展，如逆自相关函数、扩展样本自相关函数、干预分析及异常值检验、向量自回归移动平均模型、偏滞后自相关矩阵函数、局部过程、状态空间模型、卡尔曼滤波、非季节和季节模型的单位根检验等许多内容。 《时间序列分析单变量和多变量方法(第二版·经典版)》结合大量的应用实例说明了时间序列分析方法的应用，极大地方便了

本书系高等学校本科数学教材，根据《国家中长期教育改革和发展规划纲》要而编写，教材内容充分考虑了学生的数学基础，并兼顾了各专业的不同需求。本书共有七章，内容包括随机事件与概率，随机变量及其分布，随机变量的数字特征，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验，一元线性回归分析。各节后配有适量的精选习题，书末附有习题答案。

本书为《概率统计同步训练》，是《概率统计》教材的配套辅助教材。本书的章节安排与《概率统计》教材完全一致。《概率统计同步训练》按教学大纲的要求设置了三个模块：(1)基础模块；(2)综合训练；(3)期末全程测试。

本书系统讲解了多元统计分析的基本理论和一些常用的多元统计方法。本书共9章，第1章为绪论，第2~3章介绍多元统计推断的基本理论，包括多元正态抽样分布理论、参数估计和多元正态总体的假设检验；第4~9章分别介绍各种常用的多元统计方法，包括判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析和典型相关分析。本书各种统计方法的算法采用R软件实现，它是国际上流行的数据分析软件。除第2章和第3章外，其他各章的章末提供了本章例题的R程序及相应的输出结果。

本书对概率统计与随机过程中的常规性练习题目给出了解答，题型多样，覆盖面较全.读者通过练习和对照使用，在巩固已学的知识和理论，掌握解决基本问题的方法和手段，提高解决问题的能力的同时，能获得熟练灵活地解决更多问题的能力，取得较好的学习效果.本书既可作为理工科大学生学习概率统计的自我训练和检测的辅导教材，也可作为考研、考博复习的参考书，亦可作为教师的教学参考书.

《概率论与数理统计习题课教程（第二版）》是依据教育部《经济管理类本科数学基础课程教学基本要求》，针对高等学校经济类、管理类各本科专业的教学实际编写的。《概率论与数理统计习题课教程（第二版）》包括随机事件及概率、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、大数定律与中心极限定理、数理统计基础知识、参数估计7章内容。每章内容分5部分：①知识点小结；②考研数学大纲要求；③典型例题；④A组练习题；⑤复习题（第5章不设置复习题部分）。《概率论与数理统计习题课教程（第二版）》的后还

本书全面、系统地介绍贝叶斯统计的基本概念和方法，正文共20章，另有5个附录。每章配有分析和编程两类习题，以培养读者的理论水平和动手能力。本书的目标读者包括本科生、研究生、相关领域研究人员及工程技术人员等。本书可以作为数学、计算机、自动化、经济、管理等相关学科的教材。

本书是基于编著者多年一线教学经验编写而成的，同时广泛参考了中外多类运筹学教材，体例上充分考虑了读者自主学习的需求。书中主要内容围绕运筹学典型问题展开，依次说明经典运筹学分支所针对的问题、问题适用的模型、模型的通用求解算法及结论的实践应用。本书编写中还针对各类创新竞赛的要求，增加了LINGO软件求解的介绍。作为系列教材的第1本，本书内容包括绪论、运筹学研究方法、线性规划与单纯形法、对偶理论与灵敏度分析、运输问题、线性目标规划、整数线性规划、图与网络分析、其他分支选讲共9章。内容选取考虑多类专业领域