本书始终“以应用为目的不削弱理论学习”为指导思想，主要内容有是概率论、数理统计、随机过程，每章节后附有习题，书末附有参考答案。

本教材试图从工科的角度介绍随机过程的基本概念和方法内容，特点是阅读的起点相对较低，使读者能够在较短的时间内了解随机过程的基础知识和主要内容，首先对于随机过程的基本思想进行详细的介绍，随后选择几种重要的随机过程进行重点介绍，而对于涉及较深数学知识的内容列出文献，便于感兴趣的读者进行追踪学习。

本书以全面而有趣的方式介绍概率论与数理统计的基础知识，不仅讲授了实验设计和数据分析方法，而且重视培养将这些原理应用于实践的技能。

第6版主要更新：
·共18个新的“案例研究”，以帮助读者理解新增的概念。
·第2章包含10个新例子，包括对“恺撒*后一口气”问题的重复独立试验分析。
·第4章新增一个附录，总结了常用概率密度函数的所有重要属性。
·第5章重写了参数估计（5.2节）误差边缘（5.3节）的内容。
·第8章扩展了关于不同数据模型的讨论，并增加析因数

　　为了便于在教学中教师批阅和学生使用，《概率论与数理统计练习与提高（套装共2册）》分为一分册和二分册。
　　一分册包括随机事件及其概率、多维随机变量及其分布、大数定律与中心极限定理与参数估计。
　　二分册包括随机变量及其分布、随机变量的数字特征、样本与抽样分布与假设检验。各章配有习题，书末附有答案。
　　《概率论与数理统计练习与提高（套装共2册）》可作为高等学校工科概率论与数理统计课程的教学习题参考书。
　　《概率论与数理统计练习与提高（套装共2册）》编

本书基本内容是依据最新的“经济和管理类本科数学基础课程教学基本要求”确定的。全书分为七章，内容包括概率论的基本概念、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、统计学基础、统计推断、方差分析、相关分析与回归分析等。本书在保持内容的系统性和完整性的基础上，融入了R软件的有关内容，并以此为基础介绍概率统计的具体应用，使读者在学习相关理论的同时，可以轻松地完成概率计算与实验模拟、数据整理与统计分析，实现理论与实践的有机结合；同时，本书还为读者配备了数字化资源，包括相关命题证明、模拟实验、R软件应用

本书在借鉴国内外相关教材优点的基础上，总结作者多年从事经济管理类各专业应用时间序列分析课程的教学经验和体会，本着“教师好用、学生好读”的指导思想，从经济管理类各专业的实际需要出发，系统地介绍了平稳时间序列建模分析、非平稳时间序列建模分析和波动聚集建模分析三大部分内容。全书既涵盖了时间序列分析的经典内容，又反映了20世纪80年代以后时间序列分析的一些新进展；既注重对时间序列分析的基本思想、基本原理、基本方法的介绍，又兼顾对运用这些理论方法分析研究乃至最终解决实际经济、金融、管理类问题能力

本书主要内容包括概率论和数理统计两部分，共十章，本教材可作为高等学校非数学专业概率论与数理统计课程的教材或教学参考书，也可供各类需要提高数学素质和能力的人员学习使用。本书根据高等院校经管类本科专业概率论与数理统计课程的教学大纲及考研大纲要求编写而成，注重基本概念和概率思想，紧密结合统计软件R, 强调实际应用。针对经管类本科专业，注重实际应用，紧密结合统计软件R,习题安排合理，在每章均附有数学名言和数学名家。

具体分高等数学、线性代数、概率论与数理统计三部分册。高等数学分册主要介绍函数、极限与连续、一元微分学及其应用、一元积分学及其应用、无穷级数、多元微积分学、微分方程和查分方程初步等内容。线性代数分册主要介绍矩阵、行列式、向量的基本概念、线性方程组的求解、特征值和特征向量、以及二次型的基本知识。概率论与数理统计分册主要包括随机事件和概率、一元随机变量及其分布、多元随机变量及其分布、数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计基本概念及参数估计等基础知识。

《概率论与数理统计》系统地论述了概率论与数理统计的概念、方法、理论及其应用，是一本为高等院校理工、经管类专业学生本科生学习而编写的教材或教学参考书．全书共分9章，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与特征函数、中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。

本书是一本优秀的法国数学著作，系统全面地介绍了马尔可夫链的基本性质和结论，然后围绕这一主题给出了丰富的应用结果。基于蒙特卡罗(Monte-Carlo)算法和离散时间与连续时间的马尔可夫链，本书给出了算法的多种应用，例如在基因学中、物种发展学中及互联网络中。同时在最后一章还给出了其在金融学中的应用。