本书是《概率论与数理统计》的配套辅导用书．本书内容依据教材中章节次序编排．全书共9章，每章基本上又分4个板块，即内容概要；题型归纳与例题精解；测试题及其答案；课后习题解答．

本书在借鉴国内外相关教材优点的基础上,总结作者多年讲授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,系统地介绍了一元时间序列分析的基本思想、基本原理和基本方法,内容包括时间序列的基本概念、时间序列数据的预处理方式、分解和平滑、趋势的消除、单位根检验和协整、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、残差

本书介绍概率论与随机过程的基本概念、基本方法及其运用.全书包括事件与概率、随机变量（一元与多元）及其分布、概率论极限理论、随机过程引言、二阶矩过程时域分析、宽平稳过程的谱分析、高斯过程、离散时间马尔可夫过程、泊松过程等内容.全书共分为10章，含例题147道，习题223题及参考解答.

全书共分五章,内容包括概率论的补充知识、随机过程基本概念、平稳过程、平稳时间序列和马尔科夫过程,各章包含基本内容、解疑释惑、典型例题详解、课后习题选解和自主练习题几个模块。以提高读者深入掌握随机过程的原理、思想、方法的能力。

本书主要内容包括：随机事件与概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、回归分析和方差分析.

本书是清华大学出版社出版的教材《随机过程及其应用》（第2版）（ISBN9787302242758）的配套习题解答。书中所有习题与主教材所列习题一一对应，每一题均有详细解答。主教材在第1版的基础上做了较大的改编，对教材中的习题做了适当的调整，删去了过去一些比较烦琐和复杂的题目，突出了习题的简单性和概念性；增加了部分与实际

本书分为三个部分，按照概率论、数理统计和数学实验简明扼要地介绍了概率论与数理统计中的基本内容。主要包括：随机事件、一元、二元随机变量，随机变量的数字特征，大数定律、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。本书克服了传统教材理论与实际问题结合上的欠缺问题，即理论与数据处理脱离的现状，通过计算机实践，一方面使学生

本书介绍了统计决策方法的概念、原理和相关模型，并通过多种统计决策方法在经济、金融和管理等领域的综合应用案例，帮助读者提高量化分析能力和解决实际问题的能力。共分10章，主要包括统计决策理论概述、确定型决策、风险型决策、贝叶斯决策法、不确定型决策、灰色理论决策、博弈论决策法、多目标决策和大数据时代的决策等内容。

本书的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、数理统计的基本知识简介、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析，并介绍了用MATLAB软件作统计计算，并根据不同内容，融入课程思政元素，引导学生树立正确的学习观念，力求学生在学习数学的同时达到思想的进步与提高。本书强调基本概念的

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。