本书共分十章，前五章介绍了随机事件与概率、随机变量及其分布、多元随机变量及其分布、随机变量的数字特征以及大数定律与中心极限定理的内容；第六章至第九章介绍了数理统计学的相关内容，主要包括数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析等内容；最后一章介绍了SPSS软件的应用。为便于学习，书后附有习题参考答案以及常用分布表。
本书内容叙述简明扼要，层次清晰，例题和习题覆盖面广，既可作为本科公共数学“概率论和数理统计”课程的教材，也可作为考研复习的指导书，还可以作为相关专业人员和广大教

主要包括概率的基础知识，条件数学期望，马氏链，Poisson过程，更新过程，鞅和布朗运动等内容，本书不是从严格的测度论的角度来写随机过程，而是用初等的便于理解的方式来写，结合和实际生活密切相关的例子引发读者对随机过程学习和研究的兴趣。

本书共八章内容，前五章为概率论，后三章为数理统计。在编写时我们参考了国内外有关的教科书，同时考虑到财经类学生的特点和需要，融入了与时代契合紧密的丰富的例子，弱化了过难过于复杂的理论推导，更加强调应用本质。在概率论部分，我们由概率论的基本概念入手，逐步引出随机变量、分布及多维随机变量及其分布。对于描述刻画随机变量特点的指标在第四章给出。第五章的大数定律与中心极限定理是沟通概率论和数理统计的有效桥梁。在数理统计部分，我们通过丰富的例子从实际数据出发提出问题、研究问题并解决问题，包括第六章的抽样

本书给出了概率论与数理统计的相关习题，书中共有8章，包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计和假设检验等相关知识的总结和习题。

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、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、参数估计和假设检验等。

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本书写作的指导思想是：既要保持较为严谨的统计理论体系，又要努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透，结合统计软件较全面地系统介绍回归分析的实用方法。为了贯彻这一指导思想，本书将系统介绍回归分析基本理论和方法，在理论上，本书叙述了经典的*小二乘理论，同时又结合应用中出现的一些问题给出了对*小二乘估计的改进方法。中心主题是建立线性回归模型，评价拟合效果，并且作出结论。与此同时，本书也尽力结合中国社会、经济、自然科学等领域的研究实例，把回归分析方法和实际应用结合起来，注意定性分析与定量分析的紧密结合，努

本书主要介绍概率论与数理统计，R统计软件的使用基础，重点讲明概率论与数理统计的基本概念、定理、性质和计算方法。 本书列举了较多在工程技术、经济管理、社会生活等各方面实际问题，针对有关计算问题，介绍了如何运用R统计软件解决。通过对本书学习，使读者掌握概率论与数理统计的基本理论和计算方法，学会运用R统计软件解决本专业遇到的有关计算问题。本书作为地方高校理、工、经济、农、医等学科专业大学生使用教材。

本书根据“工科类本科数学基础课程教学基本要求”编写而成，是南京理工大学国家级精品资源共享课“概率与统计”的教学用书，内容包括概率论的基础知识、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、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析初步、随机过程的基础知识、平稳随机过程、R统计软件简介。目前，大多数高等学校概率论与数理统计课程的授课时间为32~72学时，本书针对这一需要进行编写，内容没有求多求全，但讲解详细，教师可根据需要选用。

本书根据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的《大学数学课程教学基本要求（2014年版）》编写而成。全书分为概率论基础和数理统计两部分。有别于其他教材，本书力图通过实际问题引入基本概念和建立基本定理，增强学生对概率论与数理统计基本思想、基本方法的理解。同时，在语言叙述上，尽量用通俗的说法去阐述深奥的概念与定理。本书在例题和习题的选择上尽可能扩大范围，有针对性地选编了一些概率统计在农林、经济管理等方面的应用案例，帮助学生了解如何用概率统计知识建立数学模型，解决实际问题。本次修订采