本书是随机微分方程与随机分析初学者的入门教材,系统地介绍了概率论、鞅和随机积分及随机微分方程的基础知识、基本理论和典型方法。内容包括：测度与积分、独立性、Radon-Nikodym定理和条件数学期望等概率论的基础知识；停时、离散鞅和连续鞅的基本内容；鞅和连续局部半鞅随机积分的一般理论及Ito型随机微分方程的初步内容。

全书共十章，内容包括回归分析、变量选择、时间序列、非参数统计、聚类分析、判别分析、逻辑斯谛回归与支持向量机、主成分分析、因子分析、纵向数据分析。各章都有丰富的案例分析，为使书中案例贴近数据的应用实际，采用了方便获取的证券市场高频数据，并使用国际通用的R软件进行数据收集、处理、加工和分析，便于读者自己动手和实际应用。全书内容讲解简明扼要，注重应用，让读者从收集数据开始，掌握数据收集、整理和大数据统计分析的全过程。

本书
主要内容有：随机事件与概率、一维随机变量及其分布、二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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、概率统计的一些实际应用及其MATLAB实现、随机过程简介。本书除第10章外，其余各章均配套了分别针对基本概念、基本方法、基本理论和实际应用等方面的精选习题。本书各章的最后设置了“数学家与数学家精神”栏目，介绍了在概率论与数理统计相关领域具有突出贡献的数学家光辉事迹，传递数学家的科学精神。

本书适合

本书是岭南师范学院2022年筑峰计划专项项目资助的研究成果，是一本集理论方法、实践案例及实验应用为一体的概率论与数理统计教材。全书注重介绍概率论与数理统计的思想与方法，适当减少数理论证的过程，强调随机思想与方法的应用，书中选用大量有实际应用场景的案例及例题，有利于培养学生的实践应用能力。同时，本书还充分利用数据图表及概率统计实验的优势，将抽象难懂的概念和定理直观化、形象化，有助于读者掌握重点、突破难点，也可以提高教材的可读性、趣味性。本书融入了编者们多年从事概率论与数理统计教学实践的心得和体会，

本书的主要内容是概率论和统计学，包括随机事件和概率、随机变量及其分布、数字特征和大数定律、统计学概论、统计资料的搜集与整理、统计资料分析所需要的基本指标和统计资料分析方法共7个模块。每个任务后配有能力训练，可帮助学生及时巩固所学知识，同时配有拓展延伸阅读材料，通过数学文化、时事案例等内容的渗透，落实立德树人的根本目的。本书可作为普通高等院校、高等职业院校工科类和财经类专业的应用数学课程教材，也可作为读者学习高等数学的参考用书。

本书共11章, 内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、Matlab软件应用、常见的概率论与数理统计模型。各章配有一定数量的习题, 书末附有习题选解与提示, 并提供预备知识及6种附表以备查用。本书的编写始终以强化理论学习为基础, 以应用为目的, 力求做到深入浅出、通俗易懂、便于自学、提高成效。

本书是《概率论与数理统计》的同步辅导书，集长期在教学科研第一线的专家的丰富教学经验，按照系统性、结构性、严谨性和简洁性原则进行编著。内容主要包括随机事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的数字特征、随机向量和极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。适用于普通高等教育概率论与数理统计相关专业的学生及自学本学科的社会人士。

全书共八章, 即随机事件与概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、统计量和抽样分布、参数估计、假设检验。每章均配有习题和单元测试, 书后附有习题参考答案。

全书共分6章：基本概念、点估计、假设检验、区间估计、统计决策理论与Bayes分析、统计计算方法，书中含有丰富的例子，着力说明统计思想和统计应用，书中还配置了足够的习题，可使读者得到各种基本训练。读完本书即可进入数理统计各分支的学习与研究。 《高等数理统计（第三版）》可作为数学专业、统计专业研究生的教学用书和统计工作者的参考书。

多元统计分析起源于医学和心理学。1928年Wishert发表论文《多元正态总体样本协方差阵的精确分布》，是多元统计分析的开端；20世纪30年代，费希尔（Fisher）、霍特林（Hotelling）、许宝碌等奠定了多元统计分析的理论基础；20世纪40年代，这一分析方法在心理学、教育学、生物学等方面有不少应用，但由于计算复杂且计算量大，其发展受到限制；20世纪50年代中期，随着计算机的出现和发展，多元统计分析方法在地质、气象、医学和社会学方面得到广泛应用，多元统计分析已渗入几乎所有的学科；到20世纪