本书由李良根据近期新研究生考试大纲编写，包含基础篇和强化篇，考生可用此书进行全程概率论学习。书籍主要由知识点、例题、解析三部分构成，为了让同学们更高效学习，我们在书中穿插了一些概率论常用定理以及帮助大家理解的推论和注解。

本书由李良根据近期新研究生考试大纲编写，包含基础篇和强化篇，考生可用此书进行全程概率论学习。书籍主要由知识点、例题、解析三部分构成，为了让同学们更高效学习，我们在书中穿插了一些概率论常用定理以及帮助大家理解的推论和注解。

这是一套适用于考研基础阶段和强化阶段复习的专业备考书.本书为编者基于丰富的一线教学经验和考研辅导经验，以最新全国硕士研究生招生考试数学考试大纲为依据编写的一本知识讲解 题型分析的辅导书，便于考生携带和合理的安排备考时间。本书分为两个分册：认知篇和题型篇，认知篇讲解基础知识，题型篇总结常见题型，考生可以一边看基础知识，一边练题型，也可以先巩固基础知识，然后练题型，检验基础知识掌握的程度。两种用法，两个习惯。
本书适合数学一、二、三的考生，对只适合某一个卷种的题目做了相应的标识。

这是一套适用于考研基础阶段和强化阶段复习的专业备考书.本书为编者基于丰富的一线教学经验和考研辅导经验，以最新全国硕士研究生招生考试数学考试大纲为依据编写的一本知识讲解 题型分析的辅导书，便于考生携带和合理的安排备考时间。本书分为两个分册：认知篇和题型篇，认知篇讲解基础知识，题型篇总结常见题型，考生可以一边看基础知识，一边练题型，也可以先巩固基础知识，然后练题型，检验基础知识掌握的程度。两种用法，两个习惯。
本书适合数学一、二、三的考生，对只适合某一个卷种的题目做了相应的标识。

本书给出了《概率论与数理统计》第6版（韩明主编，同济大学出版社）中习题的详细解答。作为补充，还给出了一些典型例题（与原教材中的例题、习题不重复），并选取近些年全国硕士研究生入学统一考试数学试题（概率统计部分）的考研真题，给出了详细解答。在第2版的基础上，本书对一些题目还增加了一题多解，但更希望读者能给出优于本书所提供的解答方法，并进行深入的思考和举一反三。原教材中有一些计算、画图是用MATLAB软件来实现的，本书中也有个别习题是用该软件来实现的。本书既可以与原教材配套使用，也可以单独使用。本书可作为高等院校各专业（非数学类）概率论与数理统计课程的学习辅导书，也可作为全国硕士研究生入学统一数学考试（概率统计部分）的复习指导书。

本书给出了《概率论与数理统计》第6版（韩明主编，同济大学出版社）中习题的详细解答。作为补充，还给出了一些典型例题（与原教材中的例题、习题不重复），并选取近些年全国硕士研究生入学统一考试数学试题（概率统计部分）的考研真题，给出了详细解答。在第2版的基础上，本书对一些题目还增加了一题多解，但更希望读者能给出优于本书所提供的解答方法，并进行深入的思考和举一反三。原教材中有一些计算、画图是用MATLAB软件来实现的，本书中也有个别习题是用该软件来实现的。本书既可以与原教材配套使用，也可以单独使用。本书可作为高等院校各专业（非数学类）概率论与数理统计课程的学习辅导书，也可作为全国硕士研究生入学统一数学考试（概率统计部分）的复习指导书。

疏散的马尔柯夫链是一般随机过程的一个重要的特殊情形，而其详尽深入的研究则主要是应用矩阵方法。本书的著者、苏联已故数学家罗曼诺夫斯基在这方面有许多创造性的工作。本书系其晚年所著，综合了其本人及其他研究者在疏散的马尔柯夫链方面的许多研究成果。
本书适合大学师生及数学爱好者阅读使用。

疏散的马尔柯夫链是一般随机过程的一个重要的特殊情形，而其详尽深入的研究则主要是应用矩阵方法。本书的著者、苏联已故数学家罗曼诺夫斯基在这方面有许多创造性的工作。本书系其晚年所著，综合了其本人及其他研究者在疏散的马尔柯夫链方面的许多研究成果。
本书适合大学师生及数学爱好者阅读使用。

本书主要为考研数学概率论与数理统计相关知识，还附带习题及答案。

本书主要为考研数学概率论与数理统计相关知识，还附带习题及答案。

本书试图从整体上再现概率论知识构建过程，展现相关重要知识点的来龙去脉，逐步提高读者的概率知识水平，第一章主要涉及直到19世纪末的概率知识，以频率为主线介绍概率论基本概念与模型，为后面的概率论公理体系做铺垫。第二章主要展示现代概率论的基石、概率论公理化知识体系，介绍概率空间的基本性质，使读者概率知识水平上一台阶。第三章主要介绍随机变量及相关概念，将数学分析工具引入随机现象研究过程，提高概率理论研究效率。第四章基于数学期望讨论随机变量的数字特征及其概率内涵，引入刻画随机变量分布规律的等价工具特征函数，使读者的理论与应用知识水再上一台阶。第五章研究随机变量的极限理论，其中的大数定律和中心极限定理成为现代统计学理论与应用的基石之一本书配有丰富的练习题，并提供了部分习题答案或证明思路，以帮助读者更好掌握慨率知识，本书还配有名词与符号索引，方便读者在书中查找相关知识内容。

本书试图从整体上再现概率论知识构建过程，展现相关重要知识点的来龙去脉，逐步提高读者的概率知识水平，第一章主要涉及直到19世纪末的概率知识，以频率为主线介绍概率论基本概念与模型，为后面的概率论公理体系做铺垫。第二章主要展示现代概率论的基石、概率论公理化知识体系，介绍概率空间的基本性质，使读者概率知识水平上一台阶。第三章主要介绍随机变量及相关概念，将数学分析工具引入随机现象研究过程，提高概率理论研究效率。第四章基于数学期望讨论随机变量的数字特征及其概率内涵，引入刻画随机变量分布规律的等价工具特征函数，使读者的理论与应用知识水再上一台阶。第五章研究随机变量的极限理论，其中的大数定律和中心极限定理成为现代统计学理论与应用的基石之一本书配有丰富的练习题，并提供了部分习题答案或证明思路，以帮助读者更好掌握慨率知识，本书还配有名词与符号索引，方便读者在书中查找相关知识内容。