《概率论与数理统计》一书共分为8个章节，本书的主要内容包括：随机事件与概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、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。本书注重工科和经济学科学生应该掌握的基本概念和基本方法，加强了学生基本技能的训练，能提高学生分析和解决问题的能力

本书共分为九章，内容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、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计学的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析。本书总结并融入编者多年来一线教学的实践经验并结合现今政策文件，从教与学两个方面综合考虑修订而成。

本书分为预备知识、基础模块和进阶模块三部分，内容包括空间解析几何及其应用、多元函数微积分及其应用、线性代数及其应用、概率统计及其应用等内容。全书遵循学生认知规律，注重数学的育人功能，以“悟学用”为主线进行内容编排，突出“专数”结合，融入数学文化和数学建模思想，图文并茂、结构严谨、说理透彻、通俗易懂。书中例题与习题覆盖面

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

本书为中法卓越工程师培养工程"系列教材之一。全书共6章，主要内容为迭代估计理论和经典建模，包括状态、系统模型、观测模型、贝叶斯推理、卡尔曼滤波、串序蒙特卡罗方法以及迭代估计理论的应用等，每章都配有算例供读者参阅和练习，方便读者学习和理解相关知识。本书可作为具有一定英语和计算机基础的理工科学生的控制理论课程教学用书，也可

李颢，上海交通大学副教授，工作领域为自动化、智能系统、计算机视觉等。迭代理论是现代计算体系的基本理论，是数值模拟不可缺少的重要工具。迭代估计理论是根据观测值和建立的模型（被估计量和观测值之间的关系）对参数进行估计。本书将作为研究生课程级别的教材，旨在让学生掌握迭代估计理论的基础，包含状态、系统模型、观测模型、贝叶斯推理

本书介绍了几种典型的线性统计模型及其建模分析方法，不仅详细讲解了各种理论公式的推导过程，还就具体的案例数据结合统计软件展示数据分析的各个步骤．此外，每章还配备一定数量的理论习题与上机实验题．本书可作为普通高等院校应用统计硕士专业学位研究生基础课程教材，也可作为数学专业大四学生和其他学科研究生统计课程的教学参考书，以及业

本书介绍了几种典型的线性统计模型及其建模分析方法，不仅详细讲解了各种理论公式的推导过程，还就具体的案例数据结合统计软件展示数据分析的各个步骤．此外，每章还配备一定数量的理论习题与上机实验题．本书可作为普通高等院校应用统计硕士专业学位研究生基础课程教材，也可作为数学专业大四学生和其他学科研究生统计课程的教学参考书，以及业

本书共七章,内容包括函数与极限、导数与微分、导数的应用、不定积分、定积分、微分方程、多元函数微积分。本书的组织结构新颖,语言叙述简明,例题讲解翔实,习题配备充分。