本书是普通高等学校应用型教材《概率论与数理统计》(第3版)的配套辅导用书。全书分为三大部分，其中第一部分为对应教材的课后习题全解以及总复习题全解，有些题目给出了多种详细解法，便于读者自学参考，为了便于教师布置课后作业，课程教材的课后习题是按节配置的，且每一章的后面均附有总复习题，配套辅导用书的章节目录体系与课程教材完全

概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对理工专业编写，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

本书特色：1.语言通俗，受众广泛：采用简单通俗的语言阐述多元统计分析的基本概念，便于非数学背景的读者理解。2.注重应用，结合案例：考虑到读者的应用需求，通过案例帮助理解各种方法的概念及计算，同时包含传统多元分析教材的多数内容及详尽数学公式，以满足不同读者需求。3.兼顾主流软件实现：基于数据驱动思维，正文中通过R软件解释

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。

本书分为三篇，分别介绍了概率的基础、统计的基础与统计的进阶，每章都结合生活中的案例进行分析，指导读者一步步进行运算，最后得出结论。除此之外，书中还介绍了如何运用Excel这一常见的软件进行简单的统计分析，让读者可以在实际操作中更加得心应手。

本书涵盖大学数学课程大纲及考试大纲要求的全部知识点及近8年的考研经典真题，汇集了大学生数学期中与期末考试的基本解题思路、方法和技巧。本书是由张天德教学团队根据多年的概率论教学经验和考研辅导经验，依据全国各地最新《微积分考试大纲》编写而成，主要面向参加概率论考试及参加大学生数学竞赛的学生。

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。