本书是高等学校经管类专业概率论与数理统计教材，它涵盖了经济管理专业有关教学大纲的全部内容与基本要求，主要包括：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、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、一元回归分析等，在本次修订中增加了数量化方法的有关内容，可以定量地对评价对象的每一个影响因素进行分析

本书是在2017年出版的第1版的基础上修订而成的.全书共分8章，1~5章为概率论部分，6~8章为数理统计部分．主要内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、极限定理、参数估计和假设检验等． 本书以本科数学基础课程教学基本要求为基础，参照近年来全国硕士研究生入学统一考试数学大纲要求，结合作者多年来的

本书系统讲解了多元统计分析的基本理论和一些常用的多元统计方法。本书共9章，第1章为绪论，第2~3章介绍多元统计推断的基本理论，包括多元正态抽样分布理论、参数估计和多元正态总体的假设检验；第4~9章分别介绍各种常用的多元统计方法，包括判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析和典型相关分析。本书各种统计方法的算法

本书是国外Lévy过程教材的中译本，原书是国际上Lévy过程领域影响深远的名著。Lévy过程是包含Poisson过程、Brown运动等的一大类随机过程。无论对于概率论本身，还是金融数学、物理学、工程科学、保险等商业活动来说，Lévy过程都非常重要且有广泛应用。 本书从无穷可分分布、鞅等预备知识讲起，逐步介绍了Lévy过

本书全面、系统地介绍贝叶斯统计的基本概念和方法，正文共20章，另有5个附录。每章配有分析和编程两类习题，以培养读者的理论水平和动手能力。本书的目标读者包括本科生、研究生、相关领域研究人员及工程技术人员等。本书可以作为数学、计算机、自动化、经济、管理等相关学科的教材。

本书是一部经典的随机过程著作，叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等，也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。第12版几乎各章都有新的内容，也新增了例子和习题，其中最大的变化是增加了讲解耦合方法的第12

本书按新时期大学数学教学大纲要求编写而成，内容丰富，理论严谨，思路清晰，例题典型，方法性强.本书注重分析解题思路与规律，并与现实生活中的问题紧密结合，对培养学生的学习兴趣及提高分析问题与解决问题的能力将起到较大作用.全书共分九章，内容涵盖随机事件、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律

《直觉模糊时间序列分析》系统介绍直觉模糊时间序列分析理论和智能信息处理方法，尤其是在网络信息安全领域的应用。第1章-直觉模糊集、时间序列预测、直觉模糊时间序列等。第2章-基于多重直觉模糊推理的一阶一元IFTS预测模型。第3章-基于多维直觉模糊推理的高阶IFTS预测模型。第4章-启发式变阶IFTS预测模型。第5章-自适应

本书结合R语言介绍了多元正态分布、均值向量检验、协方差阵检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析、定性数据分析、多变量的图表示法和多维标度法等常见的多元统计分析方法。与同类书籍相比，本书具有如下特色：介绍了部分多元统计方法的最新研究成果，如多总体均值检验和聚类分析中分类个数

本书是随机过程的基础入门读物，主要讲授随机过程论的基本理论和方法，包括：基本概念、鞅论、马氏链、Q过程、Brown运动、马氏过程、相互作用粒子系、渗流与点过程的数学模型、扩散过程与随机分析、平稳过程与遍历理论等。