本书主要内容包括概率论、数理统计两部分，全书共八章。前四章是概率论部分，主要介绍概率论的基本概念和基本方法，其中心内容是随机变量及其分布、随机变量的数字特征等。后四章是数理统计部分，主要介绍数理统计的基本概念和常用的统计推断方法，其中心内容是统计推断的三个内容：抽样分布、参数估计和假设检验。

现实社会中存在诸多复杂系统，例如气候系统、金融系统、交通系统等。对现实复杂系统未来的演化进行提前准确的预测对指导决策具有重要的现实意义，也是各学科领域长期关注的重点问题。对于实际复杂系统，若能找到描述系统的动力学微分方程，则预测问题相对容易。然而，实际系统内在机制过于复杂，很难用一组或者多组微分方程刻画系统的演化动力学

本书是专门为在此领域基础薄弱的同学提前复习概率论而编写的。概率论相关题目在考研数学试卷中的比例占22%左右，出题重点主要是对研究随机现象规律性的基本概念、基本理论和基本方法的理解，以及运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。对多数考生来说，概率论与数理统计部分是其在数学科目上的弱项，提前复习很有必要。本书提出在学习方

本书共9章内容，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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验以及回归分析与线性模型。

本书讲述人类在16-19世纪这300年间探索概率统计的历程，力图展现从会计学之父卢卡·帕乔利的赌金分配问题，到天才高尔顿的以统计学为纽带的科学王国之间，前辈先贤们所在概率统计思想、理论与方法上的贡献。本书内容大抵涵盖以下三个方面：一是统计思想、理论与方法本身；二是前辈们的工作在后世的直接延伸，本书企图以管中窥豹的方式，

本书较系统地介绍了概率论的基本内容，内容丰富，富有时代特色。书中有许多新的讲法，帮助学生更好地理解所学的内容和加深对问题本质的理解。本书以讲授概率论的基本思想方法为主，同时介绍概率论的诸多应用背景。本书讲授的微分法是计算随机变量和随机向量函数分布的简洁方法。条件分布和边缘分布的计算也都简单易行，较大程度地降低了数学难度

本书较系统地介绍了数理统计的基本内容，内容丰富，富有时代特色。书中有许多新的简明讲法，帮助学生更好地理解所学的内容和加深对问题本质的理解。本书以讲授数理统计的基本思想方法为主，同时介绍数理统计的诸多应用举例。本书介绍的经验似然方法是近年来新发展的统计推断方法，在生物统计、可靠性分析、信号处理和不完全数据的统计推断方面有

本书是高等学校概率论与数理统计课程教材。前5章是概率论基本内容,包括概率论的基本概念、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、极限定理等,为接下来学习数理统计准备必要的理论基础;后3章是在概率论基础上介绍数理统计方法,内容包括数理统计基础知识、参数估计、假设检验等,以帮助学生分析解决实际问题。每章后

本书的编写具有以下特点：（1）言简意赅，省略了一些烦琐的理论证明和公式推导；（2）强调应用，采用生动具体的例子来讲解多元统计分析方法，便于读者学习；（3）与R密切结合，采用R软件来实现多元统计的计算和分析，并解读R软件的分析结果；（4）使用方便，本书所有例题、案例和习题的数据文件以及相应的R代码都放在中国人民大学出版社

"本书以主流时间序列分析为主要内容，涵盖线性、非线性时间序列分析，线性时间序列分析包括单变量平稳时间序列分析以及多变量非平稳时间序列分析，非线性时间序列分析包括常用的平滑转换自回归模型、阈值自回归模型、自回归条件异方差模型。本书内容阐述清晰、逻辑性强，突出时间序列分析方法思想的讲授，并辅以案例及软件实现过程、阅读材料、