概率論與數(shù)理統(tǒng)計是一門重要的應用型數(shù)學課程�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計（第二版）》包含三個方面的內容，第一至五章為概率論，第六至十章為數(shù)理統(tǒng)計，第十一章為常用統(tǒng)計軟件介紹�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計（第二版）》不僅重視基礎知識的完整性與易懂性，有豐富的例題解釋定理與理論，而且還重視理論與應用的結合，注意應用性例題的選擇，引導學生注重概

本書是按照國家對非數(shù)學類本科生概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的基本要求，配套陳仲堂、趙德平主編的教材《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》（高等教育出版社）編寫的導學教程，是學習指導書。全書分為七章。按照教材的講課次序對每次課的教學內容進行了概括性總結，既有重、難點，也有概念、性質、定理及公式的梳理，并配有同步習題.習題有填空題、選擇題、計算題和

本書全面系統(tǒng)地介紹初等概率論的基本內容，全書分為四章，內容包括概率空間、隨機變量、隨機向量和極限定理初步。本書注重對基本概念的講解和基本思想的運用，每章還有大量的注記或補充對基本內容進行拓展或延伸，此外每章都附有習題可供學生練習。本書體系完整，通俗易懂，適合作為高等院校統(tǒng)計學類、數(shù)學類和數(shù)據(jù)科學等理工科專業(yè)本科生的概率

馬氏過程的收斂速率問題是概率論中的經(jīng)典論題，本書從馬氏過程的基本概念談起，主要介紹馬氏過程的遍歷性和收斂速率方面的一些研究進展，重點介紹排隊系統(tǒng)及其穩(wěn)定性，這也是馬氏過程的一個很重要的應用。這包括作者本人的一些工作以及國內外同行的成果。

《時間序列分析發(fā)展簡史》依據(jù)大量的原始文獻和相關研究文獻，盡可能地以概念、思想和方法形成與發(fā)展的時間順序為主線，細致勾勒時間序列分析的起源、歷史發(fā)展的脈絡。同時《時間序列分析發(fā)展簡史》也為時間序列分析課程的理論教學和學習提供文化背景與學術支撐，為現(xiàn)代教學科研探尋方向。

本書架構上分為概率論、數(shù)理統(tǒng)計、統(tǒng)計分析三個部分，章節(jié)設計由淺入深逐步遞進。在概率論部分，第1章為概率論的基礎知識，為概率論的學習做預備，第2、3章為隨機變量的分布及其數(shù)字特征。在數(shù)理統(tǒng)計部分，第4章為數(shù)理統(tǒng)計基本概念，第5-6章為統(tǒng)計推斷。在統(tǒng)計分析部分，第7章通過案例及SPSS軟件介紹了常用的多元統(tǒng)計分析的應用。教

《高斯隨機過程的局部時和隨機流形》主要介紹幾類高斯隨機過程在局部時和隨機流動形等方面的最新研究進展，較為系統(tǒng)地講述局部時和隨機流動形這些概率論中的重要問題.主要內容包括：①分數(shù)布朗運動、多分數(shù)布朗運動和次分數(shù)布朗運動等幾類高斯過程的局部時；②由分數(shù)布朗運動驅動的Ornstein-Uhlenbeck過程的碰撞局部時；③兩

在系統(tǒng)控制理論的研究中,隨著大數(shù)據(jù)和人工智能時代的到來，很多問題都涉及概率和數(shù)理統(tǒng)計，本書主要內容就是介紹系統(tǒng)控制理論中概率和數(shù)理統(tǒng)計的實際應用。以生動有趣、實際可用的案例說明概率論與數(shù)理統(tǒng)計在彩票、金融、估算、生產管理、體育和日常生活等領域的應用。本書每個應用案例從背景知識、實際案例、解決方案和拓展應用的四個角度來闡

本書介紹均勻試驗設計的理論、方法和應用。均勻設計是一類模型未知的部分因子設計、計算機試驗中的空間填充設計、超飽和設計或存在模型誤差的穩(wěn)健設計，該方法也可以應用于混料試驗。

隨著科學技術的發(fā)展，統(tǒng)計學產生了一個非常重要的分支—非參數(shù)統(tǒng)計，它真正做到了“讓數(shù)據(jù)自身說話”，所以該分支在實踐中有著廣泛的應用，近年來有關該領域的研究得到長足的發(fā)展。眾所周知，非參數(shù)估計中最重要的一步就是“窗寬選擇”，然而系統(tǒng)地研究這方面問題的專著尚未出現(xiàn)（就筆者本人而言），所以該項目成果利用最前沿的統(tǒng)計理論和方法來

目前，應用較為廣泛的EIV模型參數(shù)估計算法主要是基于奇異值分解與基于拉格朗日函數(shù)的參數(shù)估計算法�；�于奇異值分解的參數(shù)估計算法是基于數(shù)值逼近理論的總體最小二乘解，在測繪數(shù)據(jù)處理中普遍存在觀測數(shù)據(jù)精度不等，基于數(shù)值逼近理論的EIV模型參數(shù)估計無法獲得平差模型具有統(tǒng)計意義的最佳估值。鑒于此，本書重點闡述能夠顧及模型隨機性質的

本書給出了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的相關習題，書中共有8章，包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其概率分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數(shù)估計和假設檢驗等相關知識的總結和習題。

內容包括：概率論部分：隨機事件的概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定理和中心極限定理等。數(shù)理統(tǒng)計部分：樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、回歸分析與主成分分析等。行列式、矩陣、線性方程組理論、向量組理論、特征值和特征向量、二次型以及線性代數(shù)的經(jīng)濟應用等。

本書主要講述與Lévy過程驅動的倒向隨機微分方程相關的隨機控制和金融問題。主要包括：一類Lévy過程相關的Teugel鞅和獨立布朗運動聯(lián)合驅動的倒向隨機微分方程、單反射和雙反射障礙的倒向隨機微分方程的解和比較定理，倒向隨機偏微分方程解的存在唯一性定理，反射帶時滯的倒向隨機微分方程的解，以及解的存在唯一性；Lévy過程驅

本書內容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、樣本與抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、回歸分析與方差分析等。本書知識體系結構完整，例題、習題豐富。其中第一章至第四章為基礎部分，可供較少學時數(shù)使用，第五章至第七章（用*表示）可供較多學時數(shù)使用，第八章至第十章

主要包括概率的基礎知識，條件數(shù)學期望，馬氏鏈，Poisson過程，更新過程，鞅和布朗運動等內容，本書不是從嚴格的測度論的角度來寫隨機過程，而是用初等的便于理解的方式來寫，結合和實際生活密切相關的例子引發(fā)讀者對隨機過程學習和研究的興趣。

本書系統(tǒng)地介紹了在橢球等高分布的基礎上建立的廣義多元分析理論.主要討論了橢球等高分布族的性質、有關的中心分布和非中心分布，球對稱矩陣分布和橢球等高矩陣分布的性質，橢球等高分布的各種參數(shù)估計量，均值向量和協(xié)方差矩陣的各種檢驗和其他檢驗，廣義線性模型理論.

內容涉及正倒向隨機微分方程最優(yōu)/次優(yōu)控制系統(tǒng)研究，分兩部分：第一，動態(tài)規(guī)劃原理，我們推導出Hamilton-Jacobi-BellmanInequality,此項研究是深入菲爾茨獎得主，法國數(shù)學家P.-L.Lions教授提出的用粘性解理論研究導數(shù)有約束的偏微分方程的問題。同時給出在粘性解意義下，隨機遞歸系統(tǒng)的最優(yōu)控制驗

本書內容主要集中在概率論和數(shù)理統(tǒng)計方面，包括它是作者近30年在概率論和數(shù)理統(tǒng)計方面的主要工作，解決了概率論和數(shù)理統(tǒng)計中五個難題，給出了十多個新概念和十多個行之有效的新方法。

線性模型是現(xiàn)代統(tǒng)計學中一類重要的模型，廣泛地應用于經(jīng)濟，金融，生物、醫(yī)學和工程技術等領域。在該模型的建模分析中，統(tǒng)計學家主要研究模型的參數(shù)估計理論，假設檢驗以及未來觀察值的預測等統(tǒng)計推斷問題。相比較，參數(shù)的假設檢驗以及未來觀察值的預測問題研究更多的依賴于參數(shù)估計的結果。因此，模型的參數(shù)估計理論在整個建模分析過程中起到重