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。

全书结构严谨，共分为九章，内容涵盖概率论的基础知识，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、大数定律和中心极限定理；以及数理统计的核心内容，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.此外，本书的附录部分还特别提供了概率论与数理统计中Python常用命令代码

本书从概率论和随机过程的发展历史出发，以随机过程的概率论基础、随机过程基本理论、随机过程的时域和频域分析原理等为主要内容。本书共7章。第1章介绍了随机过程的概率论基础；第2章介绍了随机过程的基本概念和理论；第3章介绍了平稳随机过程的功率谱；第4章介绍了随机过程与系统；第5章介绍了通信中的窄带随机过程；第6章介绍了离散时

本书提出一系列改进算法，包括基于改进距离相关系数的属性加权多项式朴素贝叶斯算法、类依赖属性加权算法及混合属性选择与加权算法，有效优化属性权重、提升分类精度并降低计算成本。同时，结合贝叶斯网络与神经网络，进一步增强模型精度与鲁棒性。

本书主要内容包括：概述，统计检验，回归分析，回归试验设计，多因素全面正交试验，多因素部分正交试验，正交表的选用及表头设计，序贯试验设计，均匀试验设计，多指标试验数据处理，应用示例，稳健设计，应用软件，正交表，均匀表，t检验的临界值分布表，F检验的临界值分布表，临界相关系数表等。重点是：正交试验设计，回归分析与回归试验设

本书强调概率论与数理统计的应用性，主要包括概率与统计简介、描述统计学、概率论的基础、随机变量的概率分布与数字特征、几种常见的分布、统计量的分布、参数估计、假设检验和线性回归等内容。全书的主要理论仅假定读者具有一元微积分的数学基础，主要统计计算使用Excel软件完成，而一些理论上较深入的补充内容（如考研所需）作为网络资料

本讲义基于概率建模的理念，借助古典概率模型和几何概率模型的直观以及Kolmogorov公理化的框架，系统而严谨地逐步重构了初等概率论的理论与应用体系，并通过丰富的案例帮助读者来理解和应用有关概率理论。全书共分12章及3个附录。

本书为十三五江苏省高等学校重点教材，按照理论与应用并重的思路编写，共分为八章，包括随机事件与概率、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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等内容，并针对常用的概率统计模型和方法补充了Excel软件的相关内容，在每章后精心选取了不同层次

本书通过典型案例、反例及仿真分析，深入解析概率统计理论与应用。书中以概率统计教学及军事靶场试验为背景，融合线性代数、数据分析等课程知识，在应用中阐述随机事件与概率、随机变量、数理统计方法等核心内容。