本书是作者编著的教材《概率论与数理统计》（第二版）的配套辅导用书，是教材的重要补充，供师生教学和学习参考使用。全书共分八章：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，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。每章内容由三部分组成：第一部分是对全章知识点的归纳总结；

本书适应了大数据时代对人才培养的需求，通过将数据处理技术与传统的统计学知识相结合，在内容上设置了大数据概述与SPSS基础知识、数据文件的建立与数据处理、数据的描述性分析、抽样推断与参数估计、数据可视化分析、假设检验、相关分析、线性回归分析、时间序列分析与统计预测、编制数据分析报告十个项目。本书将理论知识与实操能力的培养

本书通过三大部分的内容对教材进行补充:第一部分为对应教材的课后习题全解和每章总复习题全解;第二部分是试题选编,精心编排了与学期对应的期末模拟试题八套;第三部分是高校期末试题选编的全解。本书对原书习题给出了详细解法,还增加了高校典型期末试卷,让学生提前巩固所学知识点,同时本书给出多种解题方法引导学生举一反三,充分调动学生

本书共7章，分为3部分：第1章为概率论基础部分，回顾本科相关知识并补充所需的一些扩展知识；第2、3、4章为数理统计部分，内容涵盖数理统计基本概念和统计推断的两大主题——参数估计和假设检验；第5、6、7章为随机过程部分，内容涵盖随机过程基本概念和在应用中占主导地位的马尔科夫过程和二阶矩过程。

"本书根据高等院校理工、农林和经济管理等非数学类本科专业概率论与数理统计的最新教学大纲及考研大纲编写而成，注重数学概念的实际背景，强调数学的思想与方法，联系理论与实际，服务于专业课程。 本书分为三部分，第1～5章为第一部分，介绍概率论的基础知识，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

《高等概率论》从Kolmogorov公理化体系出发,主要讲授高等概率论的基础概念和基本方法,分概率论、随机过程和鞅论三部分内容.《高等概率论》共十章,具体包括绪论、概率空间与随机变量、分布与积分、条件数学期望、随机变量列的收敛、特征函数及其应用、随机过程基础、鞅论基础、可选时定理的应用、随机点过程等.《高等概率论》在内

本书根据编者多年的双语教学经验编写，介绍了概率论与数理统计的基本概念、原理、计算方法，以及实际应用。在编写过程中，吸取了国内外优秀教材的优点，注重理论与实践相结合，系统性强，图例丰富，突出统计思想，着力培养学生分析问题和解决实际问题的能力。本书主要内容包括概率与随机事件、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量

本书内容包括金融统计分析案例、经济统计分析案例、机器学习方法案例、生物医学统计分析案例和变量选择与预测模型案例。通过学习书中的案例，读者能够在掌握一定的统计学理论、统计方法和计算方法的基础上，熟练、正确地综合应用统计专业知识去发现、分析和解决问题。书中的案例配有数据（或模拟数据）和实现代码，登录华信教育资源网（www.

\"本书为韦博成编著的《高等数理统计教程》的配套辅导书。全书习题与主教材内容一一对应，共包含500余题，每题均配有详细解答，部分题后还附有讨论。可帮助读者巩固和加深理解统计学的基本概念、原理和方法，提高应用统计学方法分析解决问题的能力。本书习题的设置紧扣数理统计课程教学大纲，可作为高等学校统计学类专业高年级及研究生教学

"本书是随机过程的入门教材，着重从应用的角度介绍几类基本的随机过程及其理论和方法，全书共分六章，内容包括预备知识、随机过程基本概念、离散时间马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、泊松过程与布朗运动、平稳过程。除第一章外，每章最后都配备了思考题，便于读者对该章内容进行更清晰的梳理。本书内容由浅入深，例题典型新颖，注重随机过程的