本书根据作者多年的教学实践，从实例出发，注重讲清概率统计的思想方法，内容精练，通俗易懂，既考虑学时的限制,又注意学科的系统性和应用性。习题编排合理，补充了近年来部分考研试题。本书内容包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、大数定律与中心极限定理、统计量与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归

本书按照2023年最新硕士研究生考研大纲的要求编写，是一本适合考研复习使用的讲解类全书。内容包括基础知识梳理、基本题型解析、经典考研真题、大学生数学竞赛真题以及综合提升拓展等，汇集了高等数学考研的基本解题思路、方法和技巧，融入编者多年教学及考研辅导的经验总结。每章根据考纲划分小节，节内包括知识清单、高频题型、核心考点、

本教材总体上分为基础理论和典型应用两个部分。在第一部分中，本教材以概率论、图论为基础，介绍了概率论和图论的相关概念和实例。随后引入贝叶斯网络、马尔科夫随机场、因子图等有向或无向概率图模型，给出基本的消息传递规则，得到了最基本的和积算法和最大和算法。进一步地，本教材依次介绍了概率图模型上的置信传播、近似消息传递、变分推断

应用数理统计是一门搜集、整理、分析和解释统计数据的方法论学科，用于探索统计数据内在的数量规律性。本书内容分为8章，各个章节都使用实例来引入主题，并把统计概念、算法原理和一些非常实际的问题联系在一起进行讲解。每章后面都有与概念和计算有关的习题，这些习题能使读者更深刻地理解内容。同时，这种安排也使得本书适用于知识水平

李慧平，西北工业大学航海学院教授，博导，国家自然科学优秀青年基金获得者，主要从事模型预测控制、无人系统导航、智能决策与控制等方面的研究工作，主持省部级以上科研项目7项，发表论文60余篇。

本书主要内容包括以下十个方面的案例分析：1.随机事件与概率；2.随机变量及其分布；3.多维随机变量及其分布；4.数字特征；5.大数定律与中心极限定理；6.数理统计的基础知识；7.参数估计；8.假设检验；9.方差分析；10.回归分析与相关分析，收集80个左右的案例。这些案例分析包括实际问题分析与部分理论研究问题，内容范围

本书分上下2编共8章，第1编概率论基础包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、随机向量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理；第2编数理统计基础包括：样本与抽样分布、参数估计、假设检验。

本书从教学实际出发，在介绍各章节基本概念、基本理论和基本方法的同时，始终把握各专业对概率论与数理统计的需求。除结合产生背景、经济应用给学生直观的了解之外，还注重从数学理论的发现、发展直至应用等多角度来讲述，使数学思想贯穿始终。本书共八章，分别为：事件与概率；随机变量；数字特征与重要分布；统计基本概念；参数估计；假设检验

本书主要内容包括以下十个方面的案例分析：1.随机事件与概率；2.随机变量及其分布；3.多维随机变量及其分布；4.数字特征；5.大数定律与中心极限定理；6.数理统计的基础知识；7.参数估计；8.假设检验；9.方差分析；10.回归分析与相关分析，收集80个左右的案例。这些案例分析包括实际问题分析与部分理论研究问题，内容范围

本书可作为高等学校工科、农医、经济、管理等专业的概率论与数理统计教材，也可作为实际工作者的自学参考书。全书共8章，内容包括随机事件与概率、随机变量的分布及其数字特征、多维随机变量的分布及其数字特征、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析。各章精选了大量反映社会经济实际的例题和习题，在每一章的最后一节