统计学是一门以应用为出发点的学科，其应用范围几乎覆盖了自然科学和社会科学的各个领域。借用著名的统计学家Rao 在其著作《统计与真理--怎样运用偶然性》中所说的一句话说明统计学的重要性：“在终极的分析中，一切知识都是历史；在抽象的意义下，一切科学都是数学；在理性的基础上，所有的判断都是统计学。”概率论和数理统计均是统计学的数学基础，两者都是学好统计学必须掌握的理论知识，它们相结合便形成了"概率论与数理统计"这门课程。 本书的内容包括随机事件、一元和多元随机变量、随机变量的数字特征、随机变量序列的

"本书是编者结合长期教学实践中的经验与体会，经多次修改编写而成的。全书共分八章，主要内容包括：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、极限定理初步、数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验等。每章配有内容小结与习题，习题分3个部分：第一部分为基本题，包括选择题、填空题及计算题；第二部分为提高题；第三部分为近年考研真题。书后配有各章基本题的参考答案、提高题的解答及近年考研真题详解。本书具有广泛的适用性，适合不同层次高校使用，既可作为高等学校理

"本书着重从应用的角度介绍几类基本的随机过程及其理论和方法，内容主要包括概率论精要、随机过程的基本概念、泊松过程、离散时间马尔可夫链、连续时间马尔科夫链、布朗运动、鞅过程、随机微分方程以及平稳过程。全书重点突出，图文并茂，注重各类过程的背景与应用。本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，读者可以扫描书中的二维码进行学习。    本书既可作为理工科的高年级本科生和经济、管理类研究生的入门教材，也可作为学生、教师、科研与工程技术人员的参考书。"

回归分析是统计学中一个非常重要的分支，在自然科学、管理及社会经济等领域有着非常广泛的应用。本书是针对统计学专业和财经管理类专业教学的需要而编写的。本书写作的指导思想是在不失严谨的前提下，明显不同于纯数理类教材，努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透。由于R语言已风靡全球，在统计方法的应用中运用R语言也被越来越多的中国学者所追捧，因此本书结合R软件全面系统地介绍回归分析的实用方法，尽量结合中国社会经济、自然科学等领域的研究实例，把回归分析的方法与实际应用结合起来，注重定性分析与定量分析的紧密结合，

本书根据作者多年的教学实践，从实例出发，注重讲清概率统计的思想方法，内容精练，通俗易懂，既考虑学时的限制,又注意学科的系统性和应用性。习题编排合理，补充了近年来部分考研试题。本书内容包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、大数定律与中心极限定理、统计量与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等。
本书可作为高等院校理工类、经管类、农林类相关专业概率论与数理统计课程的教材,每章末有小结和同步练习，便于读者对各章知识的理解和巩固。

本书内容: 现代社会, 数据已渗透到各类行业和各个领域, 对国家管理和人们的生活都发挥着越来越重要的作用。统计学就是对数据进行挖掘和运用, 从而得出重要且正确决策的方法论学科。可以说信息的收集、整理、分析都离不开统计学理论和方法的应用。本教材围绕应用型本科院校人才培养目标, 主要满足经济管理类学生学习需要; 阐述对社会经济信息进行搜集、整理、分析及预测的基本原理和方法。教材理论体系完整、注重案例教学、课后习题内容完备、充分考虑针对性和适应性、强调学生统计实践技能的培养。

本书是根据《概率论与数理统计》教材, 依据高等院校“概率论与数理统计”课程的基本要求, 并结合编者多年的教学经验, 以及学生学习中的实际问题编写的配套学习指导书.全书共9章, 主要内容包括随机事件与概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析, 每章包含知识结构、重点内容介绍、教材习题解析、考研专题、数学实验5个部分, 本书除了提供配套教材的课后习题解题过程, 还对新版考研大

时间序列分析是在工程技术领域和金融领域都有众多应用的理论和方法。随着我国的科技和经济发展，时间序列分析正变得越来越重要。 本书是高等院校“应用时间序列分析”课程的教材，是“北京大学数学教学系列丛书”《应用时间序列分析》的第二版，较系统地讲授了应用时间序列分析的基本理论、方法及其应用，目的是使学生对时间序列分析的内容和方法有基本的了解，能够用时间序列分析的基本方法处理简单的时间序列数据。全书共分十章，内容主要包括：时间序列的分解、平稳序列、线性平稳序列、ARMA模型、时间序列的预报、潜周期模型、条

本书是《概率论与数理统计》的配套辅导用书．本书内容依据教材中章节次序编排．全书共9章，每章基本上又分4个板块，即内容概要； 题型归纳与例题精解； 测试题及其答案； 课后习题解答．

本书是在作者多年教学实践的基础上，本着厚 基础、重应用的原则，突出重点、紧扣前沿，采用 低起点、逐步深入的编写思路，经反复研讨后编写 而成的。读者只要具备高等数学、线性代数和概率 论的初步知识就可以学习本书。
全书共10章，内容包括概率论基础、数理统计 基本知识、点估计、区间估计、假设检验、非参数 检验、回归分析、方差分析、统计学习初步、R语 言基础。各章都配有一定量的例题和习题。为便于 学习，书后还附有常见分布表。
本书可作为研究生公共数学数理统计课程 和数学类、统计学