本书试图从整体上再现概率论知识构建过程，展现相关重要知识点的来龙去脉，逐步提高读者的概率知识水平，第一章主要涉及直到19世纪末的概率知识，以频率为主线介绍概率论基本概念与模型，为后面的概率论公理体系做铺垫。第二章主要展示现代概率论的基石、概率论公理化知识体系，介绍概率空间的基本性质，使读者概率知识水平上一台阶。第三章主

本书主要为考研数学概率论与数理统计相关知识，还附带习题及答案。

疏散的马尔柯夫链是一般随机过程的一个重要的特殊情形，而其详尽深入的研究则主要是应用矩阵方法。本书的著者、苏联已故数学家罗曼诺夫斯基在这方面有许多创造性的工作。本书系其晚年所著，综合了其本人及其他研究者在疏散的马尔柯夫链方面的许多研究成果。本书适合大学师生及数学爱好者阅读使用。

本书给出了《概率论与数理统计》第6版（韩明主编，同济大学出版社）中习题的详细解答。作为补充，还给出了一些典型例题（与原教材中的例题、习题不重复），并选取近些年全国硕士研究生入学统一考试数学试题（概率统计部分）的考研真题，给出了详细解答。在第2版的基础上，本书对一些题目还增加了一题多解，但更希望读者能给出优于本书所提供的

这是一套适用于考研基础阶段和强化阶段复习的专业备考书.本书为编者基于丰富的一线教学经验和考研辅导经验，以最新全国硕士研究生招生考试数学考试大纲为依据编写的一本知识讲解题型分析的辅导书，便于考生携带和合理的安排备考时间。本书分为两个分册：认知篇和题型篇，认知篇讲解基础知识，题型篇总结常见题型，考生可以一边看基础知识，一边

本书由李良根据近期新研究生考试大纲编写，包含基础篇和强化篇，考生可用此书进行全程概率论学习。书籍主要由知识点、例题、解析三部分构成，为了让同学们更高效学习，我们在书中穿插了一些概率论常用定理以及帮助大家理解的推论和注解。

"本书是编者在总结多年教学经验的基础上，为适应民办本科院校教学和新工科对概率论与数理统计的需求，按照国家对非数学类本科生概率论与数理统计课程的基本要求编写的。 全书分为七章：随机事件及其概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计。各章配有习题

"积分嵌套拉普拉斯近似(IntegratedNestedLaplaceApproximations，INLA)是拟合一大类贝叶斯回归模型的新方法。使用INLA无须抽取边际后验分布的样本，因此在计算上它是贝叶斯推断标准工具马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法的简单易用的替代方案。本书涵盖了各种现代回归模型，着重介绍了如何使

《概率论与数理统计》一书共分为8个章节，本书的主要内容包括：随机事件与概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验。本书注重工科和经济学科学生应该掌握的基本概念和基本方法，加强了学生基本技能的训练，能提高学生分析和解决问题的能力

本书共分为九章，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、大数定律与中心极限定理、数理统计学的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析。本书总结并融入编者多年来一线教学的实践经验并结合现今政策文件，从教与学两个方面综合考虑修订而成。