应坚刚、金蒙伟编*的《*过程基础(第2版）》是研究生*过程教材。全书共4章，以公理概率论为入口，重点讲授鞅与Markov过程，分别介绍了条件期望、无穷维空间的测度构造、Markov链、 Poisson测度与Poisson过程、Brown运动、鞅与连续鞅的*积分、Ito公式、Girsanov公式、*微分方程，还介绍了右M

应坚刚、金蒙伟编*的《*过程基础(第2版）》是研究生*过程教材。全书共4章，以公理概率论为入口，重点讲授鞅与Markov过程，分别介绍了条件期望、无穷维空间的测度构造、Markov链、 Poisson测度与Poisson过程、Brown运动、鞅与连续鞅的*积分、Ito公式、Girsanov公式、*微分方程，还介绍了右M

《概率论与数理统计》强调概率论与数理统计的应用性，主要包括概率与统计简介、描述统计学、概率论的基础、随机变量的概率分布与数字特征、几种常见的分布、统计量的分布、参数估计、假设检验和线性回归等内容。书中主要统计计算使用Excel软件完成。学习《概率论与数理统计》的主要理论仅需要读者具有一元微积分的数学基础。《概率论与数理

在每章的内容中穿插介绍了与本章内容有关的一些背景知识或概率论与数理统计的应用实例，旨在加深学生对概率统计内容的了解，扩大学生的视野，每章的习题选择也比较新颖，增加了一些与*新科技及日常生活有关的习题，有助于培养学生解决问题的能力，为提高学生应用计算机解决问题的能力，附录中介绍了概率论与数理统计中数学实验的内容，书末附有

迄今为止，代数沿袭已超过哲学家对其发展过程更深刻的探索，以至于概率往往被人认为是数学而不是逻辑。因此，《论概率》就概率的逻辑性展开阐述，书中有很多新颖的、创造性的理论，并有针对性地提出概率的系统性理论，以希望得到得到大家的指正和补充。

独立成分分析中的高阶统计量方法

本书较系统介绍了随机事件与概率、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、大数定律与中心极限定理等概率论基本知识，以及数理统计的基本概念和抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析初步等数理统计的基本知识。在每章后面均配有相关内容的Mathcad数学实验，这不仅使学生提高了学习概率论与数

系统讲述了如何正确地收集和描述数据，如何利用统计软件MINITAB和EXCEL进行统计分析，以及如何解释统计结果在实际应用中的意义。本书是根据该书第14版缩编而成，对统计描述和推断作了基本的介绍。

本书内容主要有随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、极限定理初步、数理统计的基础概念、参数估计、假设检验。

本书基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通过概率编程的方式，讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下，有效地解决问题。书中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题，有趣并且实用。作者的阐述也尽量避免冗长的数学分析，而