本书基于麻省理工学院开设的概率论入门课程编写，内容全面，例题和习题丰富，结构层 次性强，能够满足不同读者的需求。书中介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量以及极限理论等概率论基础知识，还介绍了矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、最小二乘估计等高级内容。

本书是河南省“十四五”普通高等教育规划教材重点立项,是将传统纸质教材内容与教学视频等相关数字资源链接在一起的新形态立体化教材。《BR》本书内容由概率论与数理统计两部分组成。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、大数定律和中心极限定理;数理统计部分包括数理统计基础、参数估计

本书第3版是“互联网+”视角下的新形态教材,借助于APP平台提供微课、动画、释疑解难、数学建模、数学实验等助学、助教数字资源,并配有综合题库,从而更有助于“概率论与数理统计”的教与学。本书是根据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的《经济和管理类本科数学基础课程教学基本要求》,由具有多年教学经验的教师编写而成。

本书按照高等院校教材《概率论与数理统计》（浙大第五版）的章节设置，对概率论与数理统计教材进行同步辅导，每章设有知识点及重要结论归纳总结、进一步理解基本概念、重难点提示、典型题型归纳及解题方法与技巧四个部分，以归纳总结知识点为主线，帮助读者在加深理解和掌握各章节的基本概念、性质和公式的基础上，通过分类归纳的典型例题，给出

本教材以“服务专业，突出应用”为编写原则，重在教会学生基本概率统计学科知识，培养学生基本概率统计学科素养。教材内容分两大部分。第一部分为概率论。主要包括随机事件的概率、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等5章内容；第二部分为数理统计。主要包括样本及抽样分布、参数估计、

本书按照教育部对高等学校工科和经管类各专业的概率统计课程的基本要求，并结合编者多年的教学实践编写而成。全书共分9章及附表，内容包括：随机事件与概率、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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析。本书内容符合要求，概念清晰，

本书的第1版已成为广义可加模型(GAMs)的主要参考教材之一，并且是唯一一部包含大量实例和软件实现的教材。第2版新增了有关混合模型的介绍，涵盖的平滑器范围大幅扩大，包括自适应平滑、基于惩罚的P样条、Duchon样条、球面样条、高斯过程平滑器等。GAM理论也已进行了实质性更新，包括最近改进的估计和推理方法以及大型数据集和

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

本书是时间序列领域的经典之作,自1970年出版以来不断修订再版,历经50年的检验始终都是时间序列领域的权威典范。四位作者也是学界赫赫有名、蜚声世界的统计学大师,他们用词简洁并富有感染力,叙述通俗并强调实际应用,同时大量的实例更能使读者很快体会其中直观而深刻的时间序列分析精髓,掌握实践的技巧。

本书呈现了状态空间方法关于时间序列分析的全面处理，分为两个部分。第一部分讨论了基于线性高斯状态空间模型的分析技术，给出了基于状态空间模型的时间序列分析方法论的最新处理方法；第二部分讨论了对状态空间方法范围的扩展，以涵盖非高斯观测序列。全书共分为十四章，分别为引言，局部水平模型，线性高斯状态空间模型，滤波、平滑和预测，滤