本书分9章，由概率论和数理统计两大部分组成。概率论部分包括：概率论中的基本概念、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、大数定律和中心极限定理。数理统计部分包括：数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。

随着科学技术的迅猛发展和生成式人工智能的崛起，高维数据已成为经济预测、精准医疗、智能制造等领域的核心挑战。高维统计学深度融合优化理论、数学科学、计算机科学及信息科学的理论与方法，从数据中提炼知识、辅助科学决策、发掘潜在规律并揭示新现象。本书系统阐述高维数据分析与统计推断的理论体系与方法实践，深度解析维数灾难的内在机理，

本书主要内容包括：概率论基础、抽样与抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析和正交试验设计、多元统计应用。本书根据研究生教学的特点精心选材，通过问题的引入、描述和分析阐明数理统计方法的基本思想及实际应用。全书内容简明扼要，清晰易懂。除基本教学内容外，《应用数理统计(第四版)》突出了研究生教育的探索性和启发性，在

该书共有八章，分别为密度函数估计的积分风险的下界、满足微分不等式的函数的非参数估计、渐近极小极大化图像重建问题、高斯白噪声中的适应估计问题、带有任意噪声的随机近似、非参数中位数的伪值和极小化极大滤波算法、遍历过程经验测度的巨大偏差、渐近最优序贯实验设计。该书适合高等院校的师生及数学爱好者参考阅读。

本书主要内容包括：混合模型和马尔可夫链；隐马尔可夫模型；假设检验；基于隐马尔可夫模型的大范围多重检验方法；基于高阶隐马尔可夫模型的大范围多重检验；基于隐半马尔可夫模型的大范围多重检验等。

本书内容分为两部分：概率论和数理统计，概率论部分主要介绍随机事件、随机变量、概率分布、数字特征、大数定律及中心极限定理等基本概念和性质；数理统计部分主要介绍样本分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等统计方法。

本书以经济、管理、气象、医学、工业生产、金融等活动中产生的时间序列数据为对象，运用数学和统计学方法，进行时间序列的时域和频域分析。本书将理论分析与数据案例相结合，从传统经典时间序列模型到现代机器学习、深度学习、强化学习与时间序列数据融合，按由浅入深的方式编写而成。本书有配套PPT课件、教学大纲、案例数据、R代码等教学资

"本书涵盖概率论与统计学基础理论及应用实例，共九章，包括随机事件与概率、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、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析等内容。 每章配备知识点思维导图、学习目标和重难点，结合实际案例分析和微课视频讲解，强化理论与现实联结；配套数学实验及模型采用Python编写，培

本书通过大量简单直观的引例和示意图,全面介绍概率论与数理统计课程的各种概念和性质,理清知识点之间的逻辑关系。避免学生深陷大量枯燥深奥的数学记号。全书覆盖近五年(2019-2023年)的考研真题,充分展示近年来考研题目的真实难度和命题趋势,以及本书总结的、具有普适意义的解题思路的实战效果。

本书分为8章,各章首先概括主要内容和教学要求,继之进行例题选讲、常见错误类型分析、疑难问题解答,最后给出练习题、综合练习题及其参考答案与提示。