本書以普通高等學(xué)校非數(shù)學(xué)專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教學(xué)基本要求為依據(jù)，參考國內(nèi)優(yōu)秀教材，融入編者多年來在課程教學(xué)過程中積累的教學(xué)經(jīng)驗編寫而成。本書內(nèi)容由兩大部分組成。第一部分包括：隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理；第二部分包括：數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)

本書根據(jù)教育部高等學(xué)校大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會制定的《大學(xué)數(shù)學(xué)課程教學(xué)基本要求(2014年版)》編寫而成。全書分為概率論基礎(chǔ)和數(shù)理統(tǒng)計兩部分。有別于其他教材，本書力圖通過實際問題引入基本概念和建立基本定理，增強學(xué)生對概率論與數(shù)理統(tǒng)計基本思想、基本方法的理解。同時，在語言敘述上，盡量用通俗的說法去闡述深奧的概念與定理。

本書本著“教師好用、學(xué)生好讀”的指導(dǎo)思想，從經(jīng)濟管理類各專業(yè)的實際需要出發(fā)，全面、系統(tǒng)地介紹了平穩(wěn)時間序列建模分析、非平穩(wěn)時間序列建模分析、波動聚集序列建模分析和狀態(tài)空間模型分析等四大部分內(nèi)容。全書既介紹時間序列分析的經(jīng)典內(nèi)容，又涵蓋20世紀(jì)80年代以后的一些新進展；既注重介紹時間序列分析的基本思想、基本理論和基本方法

本書是教育部“101計劃”核心教材數(shù)學(xué)領(lǐng)域中的概率學(xué)科的教材，共分上下兩冊。 概率論是從數(shù)量側(cè)面研究隨機現(xiàn)象規(guī)律性的數(shù)學(xué)學(xué)科，理論嚴(yán)謹(jǐn)、應(yīng)用廣泛、發(fā)展迅速.概率思維已滲透到許多領(lǐng)域，概率方法已被廣泛采用.因此，“概率論”課程已成為與“數(shù)學(xué)分析”和“高等代數(shù)”并列的數(shù)學(xué)專業(yè)基礎(chǔ)課，通常分為概率論基礎(chǔ)與隨機過程兩部分，用兩

因析設(shè)計在試驗設(shè)計的理論及其應(yīng)用中占有重要地位，它可以經(jīng)濟有效地實施具有多個輸入變量的試驗，并已經(jīng)廣泛地應(yīng)用到很多領(lǐng)域。本書內(nèi)容主要包括:①因析設(shè)計的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；②二水平最小低階混雜設(shè)計的理論構(gòu)造方法、純凈效應(yīng)的概念和純凈效應(yīng)準(zhǔn)則；③s水平最小低階混雜設(shè)計的理論構(gòu)造方法，這里s是素數(shù)或者素數(shù)冪；④二水平最大估計容量設(shè)計的

本書內(nèi)容屬于可靠性數(shù)學(xué)理論領(lǐng)域。本書系統(tǒng)地介紹了截斷δ沖擊模型的相關(guān)理論及應(yīng)用，主要包括截斷δ沖擊模型的發(fā)展歷史、研究背景及定義，一些具體的連續(xù)時間和離散時間截斷δ沖擊模型的壽命性質(zhì)、截斷δ沖擊模型的參數(shù)估計、截斷δ沖擊模型標(biāo)值過程，以及在關(guān)系營銷和維修更換模型中的應(yīng)用等內(nèi)容。

本書是一本介紹隨機微分方程的基本思想與方法的簡明型教材，先在緒論部分引入隨機微分方程的基本概念和背景知識，隨后在第2章介紹概率論的基本理論。第3章和第4章深入探討了布朗運動、白噪聲、隨機積分的預(yù)備知識、It？積分的核心內(nèi)容（包括It？公式和乘積公式）。第5章系統(tǒng)地闡述了隨機微分方程的定義、解的存在唯一性以及解的性質(zhì)，特

一個誕生于200多年前的數(shù)學(xué)定理，為什么能在漫長的時間里改變醫(yī)學(xué)、法律、科研、人工智能等多個領(lǐng)域，并成為個人理性思考和決策的強大工具？這正是貝葉斯定理的魅力所在。它不僅僅是一個數(shù)學(xué)公式，更是一種幫助我們在不確定性中尋找答案的思維方法。當(dāng)體檢報告出現(xiàn)異常指標(biāo)時，它幫助你理性評估是否需要進一步檢查；當(dāng)需要對重要事實做出判斷

本書共11章,第1章對回歸分析的概念和在統(tǒng)計學(xué)中的重要性做了介紹;第2章介紹了一元回歸模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式以及測度擬合優(yōu)度的決定系數(shù);第3章介紹了多種檢驗?zāi)Ｐ秃屯茢鄥��?shù)的方法;第4章介紹了回歸模型的兩類研究問題和兩種區(qū)間估計;第5章詳細(xì)列舉了各種殘差圖以及利用殘差識別模型問題的方法;第6章簡要的介紹了多元線性回歸模型的矩陣

時間序列流持續(xù)事件的判斷識別是時間序列各應(yīng)用領(lǐng)域研究的基礎(chǔ)。由于時序流數(shù)據(jù)具有海量性、漂移性、時序性等特點，事件發(fā)生前無特定規(guī)律，故現(xiàn)有時序流事件監(jiān)測的系統(tǒng)及方法多為后置觸發(fā)，需獲取全部持續(xù)事件信息后才能進行計算，無法滿足判識時效性和準(zhǔn)確性的要求。隨著計算機及人工智能技術(shù)的發(fā)展，如何利用信息化手段配合先進統(tǒng)計學(xué)、計算機