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

概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。以严格的概率理论为基础，数理统计则研究如何根据数据对随机现象的客观规律作出估计与推断。《概率论与数理统计》为适应新形势下的大学数学教育需求，并结合编委会成员多年的教学经验和体会编写而成，在内容体系、观点和方法等方面进行了尝试和创新。《概率论与数理统计》共八章，第1章至第5章为概率

《概率论讲义=LectureNotesonProbabilityTheory：英文》是全英文撰写，共六章，内容包括：概率及概率空间，随机变量及分布函数，联合分布随机变量，随机变量的期望与方差，随机变量的特征函数，大数定律与中心极限定理。《概率论讲义=LectureNotesonProbabilityTheory：英文》

《概率论与数理统计习题课教程（第二版）》是依据教育部《经济管理类本科数学基础课程教学基本要求》，针对高等学校经济类、管理类各本科专业的教学实际编写的。《概率论与数理统计习题课教程（第二版）》包括随机事件及概率、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、大数定律与中心极限定理、数理统计基础知识、参数

本书是《概率论与数理统计》（第二版）（王殿坤主编）的配套学习参考资料。本书完全与教材内容对接，共分为两大部分。第一章到第五章为概率论部分，第六章到第九章为数理统计部分。每章包括基本内容、基本要求、扩展例题与习题详解，并且在书后二维码中为读者设计了概率论、概率论与数理统计的综合测试题及答案，方便读者对自己所学的知识进行测

本书根据教学大纲，结合编者多年来的教学实践经验编写而成。全书共九章，分为两大部分：第一章到第五章是概率论部分，包括概率论基础、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；第六章到第九章是数理统计部分，包括数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。本书还通过二维码

本书介绍非参数统计的基本概念和方法,其内容包括预备知识、U统计量、基于二项分布的检验、列联分析、秩检验、检验的功效与渐近相对效率、概率密度估计、非参数回归.每一章内容都着重阐述非参数统计推断的一般处理技术和原则,并给出一些典型例子.各章后面的习题侧重于应用.本书的特点是侧重于介绍非参数统计在各应用领域中的常用方法,尽可

利用时间序列预测技术对数据进行统计分析，可以推测事物发展的未来趋势。然而传统的时间序列预测技术模型构建简单，对于数据包含的信息挖掘与剖析不够深入。因此，采用基于群智能优化算法的预测理论解决时间序列分析与预测问题，是近年来的研究热点之一。《基于群智能优化算法的预测理论与方法的研究及应用》阐述了基于群智能优化算法的预测理论

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

本书以随机过程的统计特征和性质为主线,旨在将实际应用和理论推导联系起来,通过概念、定理、例题、详细的习题,尽量体现随机过程的理论基础及应用价值,以保证教材的综合性、整体性和前瞻性,从而使统计类专业和其他工程类专业、管理类专业的学生较为熟练地掌握随机过程的理论和应用.本书共九章,全书内容包括随机过程的基本概念、随机过程的