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

本教材根据近年来工科数学改革的新成果，结合高等应用型本科院校的实际特点，以培养卓越工程师为目标，书中对传统的教学内容进行优化，在附注中对相关的历史进行了陈述并对新的思想方法进行了介绍。本书着眼于介绍概率论与数理统计中的基本概念、基本原理和基本方法，强调直观性，注重可读性，突出基本思想与方法。本书内容包括：随机事件与概率

本书主要介绍了传统非参数统计的基本概念和常用方法，主要内容包括7章：引言，单样本的非参数检验，两个独立样本的非参数检验，两个配对样本的非参数检验，多个独立样本的非参数检验，多个相关样本的非参数检验，相关性的度量。

本书作者基于其科研成果和公共调查项目的经验，聚焦人类生活中的不确定性，深入探讨了不确定性的本质和应对方法。作者引入了丰富的案例，通过广泛讨论个人故事、历史事件、科学探索和日常决策，揭示了不确定性是人类生活的基本组成部分，系统论述了从个人层面的微小决策到全球范围内的风险评估，从统计学和概率论的应用到贝叶斯定理的分析，以及

本书第一部分介绍了质量改进的理念、基本概念和发展历程，以及用于根本上解决质量问题的结构化工具-DMAIC。第二部分介绍了质量改进工作中统计工具和方法，及从质量工程角度呈现抽样、参数估计、假设检验和概率分布等重要概念。第三部分重点介绍统计过程控制(SPC)方法及过程能力分析的方法，以及休哈特控制图在现代商业和工业的应用。