《概率论讲义=Lecture Notes on Probability Theory：英文》是全英文撰写，共六章，内容包括：概率及概率空间，随机变量及分布函数，联合分布随机变量，随机变量的期望与方差，随机变量的特征函数，大数定律与中心极限定理。《概率论讲义=Lecture Notes on Probability Theory：英文》篇幅不大、内容精练，深入分析了知识点背后的数学本质，并给出了一些重要结论的详细数学证明。

《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

《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。

本书按新时期大学数学教学大纲要求编写而成，内容丰富，理论严谨，思路清晰，例题典型，方法性强.本书注重分析解题思路与规律，并与现实生活中的问题紧密结合，对培养学生的学习兴趣及提高分析问题与解决问题的能力将起到较大作用.全书共分九章，内容涵盖随机事件、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、大数定律和中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等.每个章节均配有习题，书后附有两套综合测试题及习题参考答案，同时每章后都配有历届考研试题选讲，这样既便于教师

本书以随机过程的统计特征和性质为主线,旨在将实际应用和理论推导联系起来,通过概念、定理、例题、详细的习题,尽量体现随机过程的理论基础及应用价值,以保证教材的综合性、整体性和前瞻性,从而使统计类专业和其他工程类专业、管理类专业的学生较为熟练地掌握随机过程的理论和应用.本书共九章,全书内容包括随机过程的基本概念、随机过程的均方微积分、泊松过程、平稳过程、平稳过程的谱分析、马尔可夫链、马尔可夫链的状态分类和性质、时间序列的ARMA模型、ARMA模型的拟合.

本书为十三五江苏省高等学校重点教材，按照理论与应用并重的思路编写，共分为八章，包括随机事件与概率、一维随机变量及其分布、二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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等内容，并针对常用的概率统计模型和方法补充了Excel软件的相关内容，在每章后精心选取了不同层次的习题供读者练习。此外，书中通过二维码链接了一些拓展阅读材料，介绍了概率统计发展的历史及重要理论的应用。 本书可作为高等学校非数学类专业的教材，也可供工程技术人员参考。

《概率论与数理统计》是根据高等院校概率论与数理统计课程教学的基本要求，结合我们多年来对概率论与数理统计课程教学内容和教学方法改革与创新的成果而编写的. 《概率论与数理统计》主要内容包括：概率论的基本概念、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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析、Excel软件在数理统计中的应用.