本书是随机过程的基础入门读物，主要讲授随机过程论的基本理论和方法，包括：基本概念、鞅论、马氏链、Q过程、Brown运动、马氏过程、相互作用粒子系、渗流与点过程的数学模型、扩散过程与随机分析、平稳过程与遍历理论等。

本书主要介绍概率论和随机过程的基础知识和基本概念，内容包括概率论和随机过程两部分。第1~5章介绍概率论的基本概念及定理，主要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、大数定律与中心极限定理;第6章介绍随机过程的基本概念、泊松过程、马尔可夫过程、鞅、布朗运动、随机积分和伊藤公式。各章节在叙述上均按由浅入深、由简入繁的渐进模式展开，理论严谨、文字通俗。各章节均配有习题，便于读者自学提高。本书注重应用，不过多强调理论，读者具备高等数学、线性代数和初等概率论

本书简明系统地介绍了概率论和随机过程的基本内容，内容丰富，富有时代特色。书中有许多新的简明讲法，帮助读者更好地理解所学内容和加深对问题本质的理解。本书内容和习题难度适中，适合作为理工科大学数据科学类、统计学类、数学类本科生概率论课程教材或教学参考书。

本书是概率论与数理统计课程的学习辅导书，内容包括：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。每章均按章节顺序从基本概念、典型例题、综合练习三部分进行编写，并对典型例题进行了分析和详解.书后附有4套模拟试题，方便学生期末复习使用. 所有练习题和模拟试题均附有参考答案，可通过扫描二维码进行查阅.
本书可供高等院校理工类各专业学生使用，也可作为教师的参考书.

本书主要介绍了统计和数据分析的基本知识、数据采集的操作、数据采集后的清洗加工操作、描述性统计分析、抽样估计分析、统计指数分析、相关与回归分析、时间序列分析、数据可视化展现，以及制作数据分析报告等内容。本书采用理论结合实战的方式，不仅介绍了数据分析的必要原理、方法，还充分结合了日常生活和工作中的案例，将理论加以实践和分析，不仅提高了读者学习的积极性，而且更容易理解数据分析的方法。通过本书的学习，读者可以轻松掌握各种常用数据分析的方法和技巧，同时也能掌握如何利用Excel完成数据分析的工作，更重要的

本书是根据教育部高等学校统计学专业教学指导分委员会制定的《统计学专业教学规范(授经济学学位)》中提出的课程设置和教学内容纲要编写出版的系列教材之一。本书介绍数理统计学的统计思想、理论和方法，主要内容包括总体、样本、统计量等概念以及常用分布、点估计理论、假设检验、区间估计、线性模型以及统计决策理论和贝叶斯推断等。本书强调统计学的基本思想和理论方法的有机结合，并通过实例体现数理统计学的丰富内容，启示读者如何应用统计学的理论和方法。通过本书的学习，读者可以具备基本的统计思维，掌握基本的统计方法，提升应

本书介绍了数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、贝叶斯基础和统计计算等内容.在编写过程中特别注重方法的实际应用，每个理论后面都列举了对应的例子.同时，为了更贴近社会的现实需求，在每章最后一节通过例子对该章的主要内容进行了R语言实现，并列出了程序的详细步骤.

本书是与《概率论与数理统计(慕课版)》配套的学习指导书，是根据工科类高等院校“概率论与数理统计”课程的基本要求，结合编者多年的教学经验编写而成的.本书主要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、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验共7章。各章与主教材严格对应，每章包含知识结构、重点与考点分析、典型例题与方法归纳、习题全解4个部分。本书除了提供配套教材的课后习题解题过程，还提供了新版考研大纲的解读。

　　《概率论与数理统计 第二版》依据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制订的《大学数学课程教学基本要求（2014年版）》，在第一版教材基础上，结合编者多年来教学改革研究的经验修订而成。 
						
  
定价：¥42.9  ISBN：9787040552621
						
				

本书根据作者主讲该课程二十多年来的教学经验，并参照教育部对该课程的教学基本要求以及全国硕士研究生入学统一数学考试要求而编写。本书内容理论联系实际，强调概念的自然引入，结合生活中的实际例子，深入浅出介绍基本概念、原理与方法；通过典型例题的设计、分析与总结，帮助读者达到举一反三、触类旁通的功