本书分为两部分共9章，其中1-5章为概率部分，主要介绍随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、多维随机变量、大数定律与中心极限定理等，6-9章为数理统计部分，介绍抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等。本书保留了第一版的编写特色，修正了第一版教材中个别表述及逻辑不严密的地方，更换了少量计算量

<pre>本书面向随机过程入门学习者，以精炼内容与清晰讲法，帮助读者在有限课时内掌握核心精髓。全书选取泊松过程、更新过程、离散与连续时间马氏链等实用基础内容，避开复杂测度论，多用微积分完成严格证明与直观阐释，兼顾理论严谨性与易学性。本书系统梳理概念与定理，并且强化理解与应用，配合丰富实例与图表，降低学习难度。同时对非齐

本书系统介绍了概率论与数理统计的基础知识、核心理论与应用方法，并将理论知识与Python代码结合起来，借助程序实现概率分布可视化、统计量数值求解、参数估计等实操演示，帮助读者直观理解抽象数理概念。全书共13章，涵盖概率论和统计学的基本概念、多维随机分布、经典统计推断、方差分析与回归建模，同时融入贝叶斯推断及聚类分析等现

<pre>本书包括概率论、数理统计和随机过程三部分内容。第1—4章为概率论部分，介绍了概率论中的基本概念与基本原理，包括随机事件与概率、随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、极限定理等。第5—10章为数理统计部分，介绍了数理统计的基本概念与经典方法，包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。第11—12章为随机

<pre>概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的数学学科，本书旨在让学生通过学习概率论的基本知识和基本方法，利用随机变量以及概率分布，让学生掌握处理随机现象的基本理论与方法，具备数学建模的能力；通过数理统计中的参数估计、假设检验等基本理论与方法的学习，让学生掌握数据收集和分析数据，并进行统计推断的能力。本教材为分析

<pre>本书整体架构严谨清晰，编排时遵循概率论与数理统计的理论逻辑和认知规律，共8章内容。书中从概率论基础理论出发，逐步讲授随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理等核心知识；随后过渡到数理统计领域，系统阐述抽样分布、参数估计、假设检验等关键内容；最终以基于Python的概率论与数理统计实验收尾，实

本书系统介绍了多元统计分析的方法、理论与R语言实现，涵盖经典多元统计分析的内容体系，包括：绪论、多元正态分布及其参数估计、多元正态分布的假设检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析和典型相关分析等。书中将理论阐述与R语言应用紧密结合，全面展示了各类方法在实际问题中的实现过程。本书强调思想、方法与理论并重

本书提供关于基本数据分析主题的最新见解，从估计、推断和预测到缺失数据、因子模型和区组设计，用许多例子说明如何使用R语言实现不同的建模方法。本书较第2版内容增加40%，提供更多的解释和示例：增加与抽样、因果关系、交叉检验、弹性网相关的内容；讨论模型评估方法；增加存在转换时的模型解释；增加更多关于比较和边际均值的应用。

本书使用来自所有这些学科的例子，使读者熟悉概率论、随机建模和随机过程的各种应用。读者通过案例学习，开始认识到最有可能解决的问题。重点是概念理解、直觉发展和获得洞察力，将技术性保持在最低限度。尽管如此，本书还是提供了对主题深度的一瞥，让学生为更专业的学习做好准备，同时只假设学生具有本科水平的数学背景。所涵盖的范围很广，以

全书内容围绕概率论与数理统计核心知识体系展开，覆盖概率论基本概念、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、假设检验等核心内容。每章统一设置知识考点精要、经典例题解析、历年考研真题评析、教材习题详解四大板块。

本书主要包含两部分内容：概率论、数理统计。基本覆盖了非数学专业本科阶段需要的全部概率统计内容，概率论部分包含概率论的基本概念、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、极限定理；统计部分包含数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、统计软件使用及统计模拟等内容。

<pre>本书的目标是以入门水平而不是最大数学细节来介绍随机分析。作者的目标是尽可能多地捕捉初等确定性微积分的精神，学生已经接触过这些微积分。这假设演示模仿确定性微积分的类似属性，这有助于理解随机分析的更复杂主题。</pre>

本书分为3个部分。第1部分聚焦现代线性统计模型的应用，包括空间计量模型、有序多分类模型、分层线性模型和结构方程模型在相关领域的应用。第2部分主要探讨机器学习的应用，包括几种判别式模型和生成式模型在相关行业数据分类分析中的应用。第3部分专注于金融数据的建模与投资策略分析，包括金融泡沫模型、高潜客户挖掘模型、VAR模型和风

本书内容包括概率论的随机事件与概率，一维及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，数理统计的基本概念，抽样分布理论，估计理论，假设检验等，配套大量例题、习题及详细解答，形成了“理论推导-案例验证-实践训练”的完整教学闭环。

本书共8章，主要内容包括：概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、二维随机向量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计学的基本概念、参数估计、假设检验。每节穿插练习题，每章附有习题，书末附有练习题、习题参考答案，以及常用的概率分布表。

本书旨在打破概率统计的学习壁垒，实现人人可读懂、学通透的学习目标，打造通俗易懂、实用性极强的概率统计入门读物。全书创新搭建系统化学习体系，每章均以知识树梳理整体框架，结合真实应用场景引入知识点，以问题为导向拆解学习难点，搭配详实的理论讲解与落地的工程实例，循序渐进帮助读者吃透核心知识。本书摒弃晦涩的理论堆砌，依托趣味案

本书为考研数学用书，涉及：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，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(数一)相关知识点、习题和解析。

本书分三大部分：第一部分从硬币、骰子等简单试验切入，系统讲解计数、排列组合，筑牢概率基础；第二部分聚焦古典概率、数学期望、条件概率、贝叶斯定理，搭建核心知识框架；第三部分延伸至伯努利试验、正态分布、概率谬误与现实应用，打通理论与生活。

本书以“立足基础、面向应用、衔接前沿”为宗旨，系统阐述回归分析的思想脉络与方法体系，将数学理论的严谨性与现实问题的复杂性有机结合，借助开源工具R语言实现从模型构建到决策支持的全链条分析。教材深入剖析最小二乘估计、假设检验、残差分析等经典理论，同时详解多重共线性处理、异方差校正、模型稳健性优化等实用技巧。针对高维数据，引

本书上册共5章。第1章以“赌博与概率的诞生”为主线，从梅雷骑士的骰子游戏出发，逐步引出样本空间、概率的定义、条件概率与独立性。第2章和第3章分别讨论离散随机变量和连续随机变量，涵盖分布列、期望、方差、重要分布、联合与条件分布等核心概念。第4章聚焦随机变量的进阶话题，探讨矩、分位数、协方差与随机变量的函数变换。第5章以“