本书共七章，主要内容包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、随机向量及其分布、随机向量的数字特征、大数定律与中心极限定理。本书以实际问题为出发点，通过精选例题并结合其它学科的问题介绍概率论的思想、模型和方法；如结合复杂网络讲幂律分布，结合寿命讲Gamma分布，结合股价讲对数正态分布，结合风险偏好讲效

本书主要内容包括概率论和数理统计两部分，共十章，本教材可作为高等学校非数学专业概率论与数理统计课程的教材或教学参考书，也可供各类需要提高数学素质和能力的人员学习使用。本书根据高等院校经管类本科专业概率论与数理统计课程的教学大纲及考研大纲要求编写而成，注重基本概念和概率思想，紧密结合统计软件R,强调实际应用。针对经管类本

可靠性理论是以产品的寿命特征作为主要研究对象的一门交叉学科，它涉及基础数学、技术科学以及管理科学的许多领域。近年来，国内外可靠性类书籍很多，但是针对数学模型的可靠性类书籍却非常少，而现有的书籍也只是以单一的概率论为数学基础，建立的可靠性数学模型。本书针对系统的不同寿命特征，分别采用概率论、模糊理论、随机模糊理论三种不同

《概率论与数理统计》是为理工类各专业和相关专业本科生编写的教科书。使用《概率论与数理统计》需要学生们具备初等数学基础、高等数学基础（可考虑与高等数学下册并行学习）和线性代数基础知识。学完《概率论与数理统计》就基本上具备了学习和研究理工类和相关专业课程的概率统计基础。基于课程设置的要求和培养学生创新精神及创新能力的要求，

本书内容包括：概率论的基本概念，随机变量及其概率分布，二维随机变量及其分布，随机变量的数字特征与极限定理，数理统计的概念与参数估计，假设检验，统计分析方法简介。最后给出了总复习题，由5套期末测试模拟题组成，并附有答案。

本书是一部介绍渐近统计经典教材，内容实用而且数学理论论述严谨。书中除了介绍介绍渐近统计的核心内容似然推断，M估计，渐近效率，U统计和秩过程，书中还涉及该领域的新研究论题，如半参数模型，自助法，经验过程，等其他应用。本书各章有习题。

本书源自的哈佛统计学讲座，介绍了帮助读者理解统计方法、随机性和不确定性的基本语言和工具，并列举了多种多样的应用实例，内容涉及偶然性、悖论、谷歌的网页排名算法（PageRank）及马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC）等。本书还探讨了概率论在诸如基因学、医学、计算机科学和信息科学等领域的应用。全书共分13章，分别介绍了概率与

本书是《概率论与数理统计》(主编于惠春,郭夕敬,科学出版社)的配套练习册,全书分两部分,第一部分为“内容篇”,依照主教材的章节顺序依次编排,按章编写,每章又分“本章教学要求及重点难点”和“内容提要”两个模块,对每章内容进行了系统归纳与总结,便于读者学习.第二部分为“测试篇”,共有八套单元自测题,分别对应每一章内容,另有

本书共13章。第1~4章主要介绍马尔可夫过程的一般理论及几类典型的随机过程。第5~13章详细介绍一维和多维平稳过程的谱理论和预测理论。

本书共9章，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、随机变量的函数及其分布、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、参数估计及假设检验。