本书主要针对目前应用型本科院校人才培养目标编写而成，内容简洁明了，结构体系完整，涵盖了概率论的基本概念、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、假设检验以及概统计之MATLAB.在学习难度上注重循序渐进，在数学思想和方法的讲解过程中注重与实际应用背景相结合，调应用能力的培养.每节末

本书是编者编写的《概率论与数理统计》的配套学习指导书，按主教材章节顺序编排，系统地介绍了概率论与数理统计的基本内容．主要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、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、方差分析和回归分析．本书通过对各章知识的梳理与典型例题的分析

本书共有九章：随机事件及其概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析，部分统计分析方法附有R语言软件代码。

本书基于部分线性变系数模型、函数型部分变系数混合模型、广义函数型部分变系数混合模型及广义函数型部分可加混合模型的非参数估计及变量选择问题展开了若干研究，所提出的估计方法和结论不仅丰富了函数型回归模型的理论知识，而且丰富了非参数统计的理论和方法，也为其在各个领域的应用奠定了基础。

本书涵盖了作业本、自测题以及历年考卷三大核心板块。作业本紧密贴合课程进度，每节课后都安排了针对性练习，且每节练习独立装订成册，这一贴心设计极大地方便了学生提交作业，也让教师审批作业更为高效。自测题则依据章节有序编排，学生可随时进行自我检测，每道题还配有详细答案，便于学生精准评估自身知识掌握程度。此外，书中收录的8套历年

全书以“基础理论—应用模型—统计工具”为主线展开：前四章聚焦概率论体系，从随机事件的定义、运算及概率公理化(条件概率、独立性)切入，逐步拓展至随机变量(离散型、连续型)的分布规律、多维随机变量的联合分布与函数变换，并深入解析数字特征(数学期望、方差、协方差)及极限定理(大数定律、中心极限定理)；第五章转向数理统计，剖析

本书内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量及其分布、数字特征、大数定律和中心极定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析。书中每章由五个部分组成：内容要点与教学基本要求、释疑解难、典型例题分析和问题讨论、课内练习、课内练习解答与提示。

本书从概率论和随机过程的发展历史出发，以随机过程的概率论基础、随机过程基本理论、随机过程的时域和频域分析原理等为主要内容。本书共7章。第1章介绍了随机过程的概率论基础；第2章介绍了随机过程的基本概念和理论；第3章介绍了平稳随机过程的功率谱；第4章介绍了随机过程与系统；第5章介绍了通信中的窄带随机过程；第6章介绍了离散时

本书提出一系列改进算法，包括基于改进距离相关系数的属性加权多项式朴素贝叶斯算法、类依赖属性加权算法及混合属性选择与加权算法，有效优化属性权重、提升分类精度并降低计算成本。同时，结合贝叶斯网络与神经网络，进一步增强模型精度与鲁棒性。

我们编写的《概率论与数理统计》教材有随机事件及概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其概率、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验等主要的八章课程内容外，还有“基于Python的概率与数理统计试验”部分内容以及各种概率统计分布的附表，每章配有知识思维导图，每节课后编有同步习题