本书共分9章，第1-5章是概率论部分，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、大数定律及中心极值定理；第6-9章是数理统计部分，内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验及回归分析。各章节均配有习题，并在书末附有参考答案和三个附录(数学建模及大学生数学建模经验简介、概率论

本书涉及：随机事件与概率、一维二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、参数估计相关知识点，练习题及答案解析。

概率论与数理统计

本书根据髙等学校经济类、管理类以及理工科类（非数学专业）概率论与数理统计课程的教学大纲，结合作者多年的教学实践经验编写而成。主要内容分为两部分：第一部分概率论，包括随机事件及其概率、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；第二部分数理统计，包括数理统计的基础知识、参数估计

概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对经管类编写，主要包括概率论的基本概念、一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等知识模块，并特别加强了数学建模与数学实验教学环节，可以通过扫描对应的二维码即可实现实验操作，且配有网络账号，学生可登录网络学习空

本书全书共12章，从时间序列分析的概念和范畴开始，依次介绍了平稳时间序列模型和非平稳时间序列模型以及单位根检验方法等。此外，本书还设计了软件应用演示环节，为读者提供应用软件解决现实问题的具体过程。本书注重理论的完备性以及理论与应用的结合度，努力做到理论内容全面、讲解深入浅出，同时特别强调理论知识的实际引用。本书适合作为

本书从概率论的基本概念与原理出发，逐步深入讲解随机变量及其分布、数字特征等重要内容。在数理统计部分，详细阐述参数估计、假设检验等核心方法，并结合实际案例，帮助读者掌握如何运用统计方法分析和解决实际问题。为适应不同层次读者需求，书中还设置了丰富的例题与习题，从基础练习到考研题，循序渐进地提升读者的知识运用能力。本书内容分

本书主要讨论高斯向量值随机场的样本轨道性质，主要从三大类各向异性随机场进行讨论。首先研究时间和空间都是各向异性高斯随机场像的相交集和多重相交集Hausdorff维数；其次讨论时间和空间都是各向异性高斯随机场的填充维数，像集和图集的Hausdorff测度；最后研究时空各向异性随机场的逆像集的Hausdorff维数和水平集

本书针对应用型人才的培养目标和学习特点，对概率论与数理统计的传统内容进行了整合，既考虑与中学内容的衔接，又保持其自身具有的系统性和完整性，同时注重阐述用数学知识解决实际问题的基本思想和方法，将概率统计思想和数学建模思想的结合，选例鲜活有趣，问题分析透彻。此外，本书将概率统计理论和统计软件相结合，介绍了如何利用软件处理统

本书是根据编者多年的教学经验，结合高等学校非数学专业大学数学——概率论与数理统计课程的教学大纲及近几年的考研大纲编写而成的。本书内容共分八章：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、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验。本书结构严谨，逻辑清晰，概念准确。其主要特点在