本书主要内容包括概率论、数理统计两部分，概率论包括：概率论的基本概念、性质、事件与概率，一维随机变量的分布、二维随机变量的分布、数字特征、大数定律与中心极限定理；数理统计包括：数理统计基本概念、三大常用分布、正态分布下相关定理、参数估计、假设检验。涵盖了《全国硕士研究生入学统一考试数学（概率论与数理统计部分）考试大纲》的所有知识点。各个性质、定理都有详细的解释和证明，例子更全面。每章都有用Excel解决概率论与数理统计内容的数学实验、应用案例；有详细的各章习题答案讲解；近十年考研习题及详细

本书架构上分为概率论、数理统计、统计分析三个部分，章节设计由浅入深逐步递进。在概率论部分，第1章为概率论的基础知识，为概率论的学习做预备，第2、3章为随机变量的分布及其数字特征。在数理统计部分，第4章为数理统计基本概念，第5-6章为统计推断。在统计分析部分，第7章通过案例及SPSS软件介绍了常用的多元统计分析的应用。教材每章后均配备了A、B两级习题、章节测题，可以根据学生的情况进行分层教学及自我检验。书末提供了参考答案或提示。

《时间序列分析发展简史》依据大量的原始文献和相关研究文献，尽可能地以概念、思想和方法形成与发展的时间顺序为主线，细致勾勒时间序列分析的起源、历史发展的脉络。同时《时间序列分析发展简史》也为时间序列分析课程的理论教学和学习提供文化背景与学术支撑，为现代教学科研探寻方向。

Preface

Since 2012, authors of this book have been engaged in teaching of

probability and statistics for international exchange students. These

students are from the countries along the Belt and Road of Eu

本教材的主要特色在于：主要针对统计学学科的特点，选取了Poison过程，更新过程，Markov链，鞅，布朗运动，随机积分，Levy过程等内容，为统计学各学科的学习打下坚实的理论基础。在教材的结构上，注重这些内容的内在联系，同时注意这些内容和统计学其他学科的联系，将比较抽象的理论知识和具体应用相结合，可以培养学生的学习兴趣，打消学生对抽象理论学习的畏惧心理。

本书为普通高等教育十二五*规划教材。全书八章，前四章为概率论部分，主要叙述各种概率分布及其性质，后四章为数理统计部分，主要叙述各种参数估计与假设检验。 本书编写从实例出发，图文并茂，通俗易懂，注意讲清楚基本概念与统计思想，强调各种方法的应用，适合初次接触概率统计的读者阅读。全书插图100多幅，例题250多道，习题近500道。 本书可供高等学校数学类专业和统计学专业作为教材使用，亦可供其他专业类似课程参考，也适合自学使用。

　　《参数的E-Bayes估计法理论及应用研究》有两部分内容，一部分包括四章：绪论、先验分布和后验分布、参数估计和假设检验、先验分布的确定；第二部分包括六章：Pareto分布形状参数的E-Bayes估计及其应用、Poisson分布参数的E-Bayes估计及其应用、指数分布参数的E-Bayes估计及其应用、失效概率的E-Bayes估计及其应用、二项分布参数的E-Bayes估计及其应用、E-Bayes估计法在证券投资预测中的应用。
　　《参数的E-Bayes估计法理论及应用研究》既可作为高等院

本书是普通高等院校概率统计系本科生教材，全书共五章内容，分别为：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、大数定律与中心极限定理。本书是作者多年教学工作经验的总结，全书体系完整，富有特色，论述严谨，推导细致，内容充实，通俗易懂，例题精选，习题配套，资料翔实，便于施教。每一节后都有习题，书末附有部分习题答案，有助于读者理解书中内容。本书可作为普通高等院校数学类各专业、统计学专业概率论课程的教材或教学参考书。在一定的取舍原则下，对其他非数学类、统计学专业的概率论课程也适

本书内容包括事件及概率、随机变量的分布、多维随机变量的分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本知识、及数理统计的基本方法等, 全书共分六章叙述。本教材总结了作者长期在经济类高校担任《概率论与数理统计》课程教学和科研工作的经验, 编写中注重了本课程在经济管理领域的运用, 选用了大量有关的例题与习题, 习题在书后附有答案。本教材依据经济管理类各专业对概率论与数理统计课程的教学要求并结合作者多年来在财经类大学数学教学实践中积累的经验而编写。本书配备习题由浅入深、层次分

数据已经成为许多人日常生活的一部分，数据分析的需求也日益提高。本书尝试了解学习者的想法和需要，以初学者的视角力求让读者能够轻松、愉快地了解回归分析的基本思想和应用价值。基于实际数据的特点和归纳演绎的认知规律，本书精心挑选了丰富的实例，形象生动而又系统详尽地阐述了回归分析的基本理论和具体的应用技术，还辅以启发式的分析和直观的图形方法，不仅从理论上介绍了当今统计学中用到的传统回归方法，还补充介绍了伴随着大数据而产生的前沿的回归方法。同时，基于数据处理实际过程指出方法的不足，提供相应的改进思