本书主要内容包括：随机事件与概；随机变量及其数字特征；多维随机变量及其分布；极限定理；数理统计初步；数学软件Mathematica应用；参数估计。

本书包含概率论和数理统计两大部分内容，包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等，另外，还包括一些附表和全书习题答案等。本书注重与高中相关内容的衔接，并有机融入课程思政元素，加入Python语言，以增强学生的数据分析处理能力。

本书是作者所著的《时间序列分析》一书关于习题指导和软件实战的配套教材，包括两大部分，第一部分是习题指导，强化时间序列分析的基本理论、基本方法及各知识点的联系与综合方面的训练，突出统计理论的掌握与运用。第二部分是R语言实战。以一些实际生产、生活中的数据集为基础，将时间序列分析的理论和方法借助R语言具体实现，通过图表形象地

全书共有8个章节，内容覆盖了随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、概率论与数理统计在Python中的实现等。本书语言通俗易懂，逻辑清晰，结构严谨。每章穿插微视频，围绕重难点及典型例题进行视频讲解，线上线下相结合，有助于学生更好的理解内容。章末均配

本书围绕尾概率的相关结论做了十个方面的介绍，得到了在所有时间范围内一致的破产概率的渐近估计。本书考虑了允许部分资本转移的破产集，扩展了现存的多维离散时模型，并提出了在这种改进模型下的初始储备最优分配策略。

本研究在现有框架基础上对各方法进行改进，弱化模型选择依赖：一是提出基于概率密度比的倾向得分估计方法，避免模型指定错误导致的偏差；二是将贝叶斯累加回归树模型引入预测模型法，提高识别复杂关系的能力；三是将改进后的倾向得分估计与预测模型结合，进一步减少模型设定错误带来的误差。研究还证明了相关估计量的渐近无偏性并给出方差计算公

本练习册是与国家规划教材《概率论与数理统计》配套的学习辅导书，是编者根据多年的教学实践，按照新形势下高等教育改革的精神，结合高校理工、经济管理及医学各专业概率论与数理统计的教学大纲与考试大纲编写而成的。内容包括概率论的基本概念、随机变量、多维随机变量、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数

本书主要内容有：概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征与极限定理、数理统计的概念与参数估计、假设检验等内容。除了第7章外，其他每章都包含了5个方面：内容提要、典型题精解、同步题解析、验收测试题和验收测试题答案，并且在最后编写了总复习题，编写了五套考试模拟题。

本书主要内容包括概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征与极限定理、数理统计的概念与参数估计、假设检验、统计分析方法简介、上机计算(IV)等内容。

本书共五个章节，具体内容如下：第1章讲解大数定律及中心极限定理；第2章讲解统计量及其分布；第3章讲解参数估计；第4章讲解假设检验；第5章讲解方差分析与回归分析。同时，本书还注重培养学生的创新思维和解决问题的能力，使读者能够灵活运用数理统计方法，解决实际问题。