本书是概率论与数理统计课程的学习辅导书，内容包括：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、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验等。每章均按章节顺序从基本概念、典型例题、综合练习三部分进行编写，并对典型例题进行了分析和详解.书后附有4套模拟试题，方便学生期末复习

本书主要介绍了统计和数据分析的基本知识、数据采集的操作、数据采集后的清洗加工操作、描述性统计分析、抽样估计分析、统计指数分析、相关与回归分析、时间序列分析、数据可视化展现，以及制作数据分析报告等内容。本书采用理论结合实战的方式，不仅介绍了数据分析的必要原理、方法，还充分结合了日常生活和工作中的案例，将理论加以实践和分析

《概率论与数理统计第二版》依据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制订的《大学数学课程教学基本要求（2014年版）》，在第一版教材基础上，结合编者多年来教学改革研究的经验修订而成。《概率论与数理统计第二版》包括概率论和数理统计两个部分，概率论部分包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量

关于鞅的一些主题和模型

本书是与《概率论与数理统计(慕课版)》配套的学习指导书，是根据工科类高等院校“概率论与数理统计”课程的基本要求，结合编者多年的教学经验编写而成的.本书主要内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验共7章。各章与主教材严格对应，每章包含知识结构、

本书共9章，主要内容包括事件及其概率、变量及其分布、向量及其分布、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、方差分析及回归分析。每章由5个部分构成：内容要点与教学基本要求、释疑解难、典型例题分析和问题讨论、课内练习、课内练习解答与提示，旨在帮助学生归纳、总结知识要点，掌握分析问题和解决问

随着计算机和信息技术的飞速发展，数据库及其应用不断膨胀，信息采集和处理技术不断更新。当今世界已经处于信息爆炸时代，在这海量数据中如何有效地获取所需的信息和数据成为当今学者们的研究难点和关键。聚类分析作为无监督机器学习方法，已成为模式识别与数据挖掘的重要研究领域，并且广泛应用于统计分析、医疗卫生、生物信息处理、图像处理、

全书共分8章，包括矩阵理论及基本软件操作、多元正态分布的参数估计、多元正态总体参数检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、多维标度法等。本书特色为案例应用与统计思想相渗透，结合软件详细介绍多元统计分析理论与方法。

本书共八章,内容包括:随机事件及其概率、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等。每章由考试要求、内容与方法提要、典型例题分析、习题演练四部分组成。

本书系统介绍复杂纵向数据半参数模型的理论、方法和应用。内容主要包括:纵向测量误差数据,纵向高维数据,纵向缺失数据等复杂纵向数据模型的经验似然推断方法,广义估计方程方法,变量选择等统计推断。本书涉及的模型理论和方法为在临床医学、金融学以及社会经济学等领域的应用过程中,提供一定的理论研究依据和统计分析方法,同时也帮助读者对