本书主要内容包括：概率论基础知识、随机过程的概念和基本类型、平稳过程、Poisson过程、更新过程、Markov链、随机过程分析等。本书尽可能简化了复杂的抽象证明和推导，重点讲述Poisson过程、更新过程、Markov链、随机过程分析等内容，并没有介绍比较复杂的随机过程入布朗运动、鞅论等。

本书主要内容有：抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与正交试验设计、线性回归模型，本书每章末附有习题，书后附有答案。本书根据研究生教学的特点精心选材，通过问题的引入、描述和分析阐明数理统计方法的基本思想及实际应用。

本书共分11章，内容包括：绪论、插值法、拟合与逼近、数值积分与数值微分、线性方程组的直接解法、线性方程组的迭代解法、非线性方程求根的数值解法、常微分方程的数值解法、矩阵特征值问题的数值解法、智能计算初步、数值计算问题的MATLAB实现等。

本书以基于布朗运动的随机积分和随机微分方程理论为基础,通过理论推演,论证了一类具有环境噪声的广义动力学方程整体(时间)正强解的存在唯一性。全书分为9章,第1章介绍随机分析基础,第2章介绍非局部扩散基础,第3章介绍偏微分方程非局部扩散的重要不等式,第4章介绍普朗克型方程解的存在性、唯一性和正则性,第5章介绍分数阶Fokk

本书主要内容包括：概率论基础知识、随机过程的概念和基本类型、Poisson过程、更新过程、马尔可夫链、随机过程分析。

概率论基础

本书为武汉理工大学数学与统计系主编的教材《概率论与数理统计》的配套习题册，其主要包括：事件与概率、变量及其分布、多维变量及其分布、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、方差分析与回归分析等知识内容的相关习题和各种考试试卷。书中的题目分为客观题（选择题、填空题等）和主观题（计算题、证明题等

《概率论与数理统计（第2版）》是将概率论与数理统计用于非数学专业类学习分析风险和经济决策的入门教材。全书自始至终倾力向读者阐明，如何在复杂的现实情形中运用概率论，并将概率论晦涩的数学运算融入生动有趣的现实经济生活中。全书的分析性工作大部分都是在MicrosoftExcel电子表格、SPSS统计软件和Pytlaon算法中

《概率论与数理统计》是资源共享慕课课程“概率论与数理统计”的配套教材。《概率论与数理统计》偏重于简明性、通俗性和应用性，具有知识节点化的特点，配合网络资源共享的视频课程，能极大提高学习者的学习效率，是对传统教材的良好补充。《概率论与数理统计》可供大学本科一、二年级学生使用。

《高等数学概率统计（第2版）/高等职业教育“十三五”规划教材》共分两篇：第1篇为高等数学，主要包括函数、极限与连续、导数与微分、微分中值定理与导数的应用、不定积分、定积分及其应用、利用数学软件求解问题等内容；第2篇为概率统计，主要包括环境统计调查、统计图表的制定、集中趋势的度量、离中趋势的度量、概率基础知识、环境统计检