本書為普通高等教育“十一五”規(guī)劃教材。本書系統(tǒng)介紹隨機過程的基本理論、分析方法及在實際中應用廣泛的幾類隨機過程。全書共8章，內容包括：隨機過程的基本概念，隨機過程的線性變換，窄帶隨機過程，高斯隨機過程，泊松過程，馬爾可夫鏈和馬爾可夫過程。各章配有適量習題，書末附有習題提示與答案。

全書共有8個章節(jié)，內容覆蓋了隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、正態(tài)分布、數理統(tǒng)計的基礎知識、參數估計、假設檢驗、回歸分析與方差分析等。本書語言通俗易懂，邏輯清晰，結構嚴謹。每章穿插微視頻，圍繞重難點及典型例題進行視頻講解，線上線下相結合，有助于學生更好的理解內容。章末均配有不同難度的課后習題，適配

全書共有8個章節(jié)，內容覆蓋了概率論的基本概念、隨機變量、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律及中心極限定理、大數定律及中心極限定理、參數估計、假設檢驗等，本書語言通俗易懂，邏輯清晰，結構嚴謹。全書微視頻資源，圍繞重難點及典型例題進行視頻講解，線上線下相結合，有助于學生更好的理解內容。章末均配有不同難度的課

本書介紹概率論與數理統(tǒng)計的基本概念、基本理論和方法。全書分8章，內容涵蓋了隨機事件與概率、離散型隨機變量及其分布、連續(xù)型隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律及中心極限定理、數理統(tǒng)計的基礎知識、參數估計、方差分析和回歸分析，并介紹了數學軟件MATLAB的使用方法。每個章末均有靈活多樣、綜合性較強的習題，供學生、

教材，本書分上、下兩篇，各包括5個章節(jié)，共計10章。上篇為R語言基礎，目的是介紹R語言在傳統(tǒng)低元數據中的統(tǒng)計分析和可視化應用。下篇著重介紹R語言在多元統(tǒng)計中的應用。本書以統(tǒng)計學的慣用邏輯順序，系統(tǒng)而全面地介紹R語言的使用方法。無論是對于R語言初學者還是具有一定編程經驗的讀者，本書都能提供深入淺出的指引和詳細的實例說明，

本書共分為9章，首先介紹了R軟件中處理時間序列數據的方法以及如何進行時間序列數據的可視化，然后介紹了ARIMA模型及其相關擴展形式的原理、建模方法和應用，以及GARCH模型、VAR模型、VARX模型等，最后介紹了基于機器學習的時間序列預測方法、混沌時間序列的概念與特性，并提供了2個綜合案例分析。

本書主要介紹了數據分析的基礎知識和實操過程。全書共7個單元，第1單元為數據分析概述，第2-6單元以MicrosoftExcel2019軟件為例，從數據收集、數據分析常用函數、數據加工與處理、數據分析、數據展示等方面切入，結合具體的案例進行數據剖析；第7單元將理論與實踐結合，以某新零售企業(yè)的銷售數據為例，展現了數據分析完

本書內容包括概率論、數理統(tǒng)計和R語言初步知識等。

本書針對概率論與數理統(tǒng)計實踐課程設計了概率統(tǒng)計基礎實驗、應用案例分析、演示驗證實驗，編撰了典型應用案例。本書注重內容的知識性、啟發(fā)性、可探索性和素材新穎性，實驗基于MATLAB平臺和GeoGebra平臺開展，附有所有實驗程序、案例求解程序和演示驗證實驗GGB腳本程序文件，可通過掃描二維碼獲取。

本書內容涵蓋了概率論的基礎知識，如隨機事件及其概率、隨機變量及其分布，深入淺出地解析了各類常見分布的特點及其應用背景；同時，本書也對多維隨機變量及其分布進行了詳盡的介紹，使讀者能夠深刻理解隨機現象的內在聯系。本書不僅注重理論知識的傳授，還強調了理論與實踐相結合的重要性，幫助學生更好地把握隨機變量的本質屬性及其在實際問題