本书按照高等院校教材《概率论与数理统计》（浙大第五版）的章节设置，对概率论与数理统计教材进行同步辅导，每章设有知识点及重要结论归纳总结、进一步理解基本概念、重难点提示、典型题型归纳及解题方法与技巧四个部分，以归纳总结知识点为主线，帮助读者在加深理解和掌握各章节的基本概念、性质和公式的基础上，通过分类归纳的典型例题，给出

本教材以“服务专业，突出应用”为编写原则，重在教会学生基本概率统计学科知识，培养学生基本概率统计学科素养。教材内容分两大部分。第一部分为概率论。主要包括随机事件的概率、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、大数定律与中心极限定理等5章内容；第二部分为数理统计。主要包括样本及抽样分布、参数估计、

本书按照教育部对高等学校工科和经管类各专业的概率统计课程的基本要求，并结合编者多年的教学实践编写而成。全书共分9章及附表，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、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、回归分析与方差分析。本书内容符合要求，概念清晰，

本书的第1版已成为广义可加模型(GAMs)的主要参考教材之一，并且是唯一一部包含大量实例和软件实现的教材。第2版新增了有关混合模型的介绍，涵盖的平滑器范围大幅扩大，包括自适应平滑、基于惩罚的P样条、Duchon样条、球面样条、高斯过程平滑器等。GAM理论也已进行了实质性更新，包括最近改进的估计和推理方法以及大型数据集和

本书介绍了几种典型的线性统计模型及其建模分析方法，不仅详细讲解了各种理论公式的推导过程，还就具体的案例数据结合统计软件展示数据分析的各个步骤．此外，每章还配备一定数量的理论习题与上机实验题．本书可作为普通高等院校应用统计硕士专业学位研究生基础课程教材，也可作为数学专业大四学生和其他学科研究生统计课程的教学参考书，以及业

本书是时间序列领域的经典之作,自1970年出版以来不断修订再版,历经50年的检验始终都是时间序列领域的权威典范。四位作者也是学界赫赫有名、蜚声世界的统计学大师,他们用词简洁并富有感染力,叙述通俗并强调实际应用,同时大量的实例更能使读者很快体会其中直观而深刻的时间序列分析精髓,掌握实践的技巧。

本书呈现了状态空间方法关于时间序列分析的全面处理，分为两个部分。第一部分讨论了基于线性高斯状态空间模型的分析技术，给出了基于状态空间模型的时间序列分析方法论的最新处理方法；第二部分讨论了对状态空间方法范围的扩展，以涵盖非高斯观测序列。全书共分为十四章，分别为引言，局部水平模型，线性高斯状态空间模型，滤波、平滑和预测，滤

半参数回归模型是统计学中重要的模型之一,它在工程技术、计量经济学和生物医学等领域有广泛的应用。关于该模型统计推断理论和方法的研究是国际统计学领域研究的前沿课题和重要课题。在实际生活中常常会遇到各种高维数据,对高维数据的统计分析与建模是统计学研究的难题。半参数部分线性模型是一种降维模型;它既含有参数分量,又含有非参数分量

本书共9章．第1章至第5章是概率论部分，内容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、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理．第6章至第9章是数理统计部分，内容包括样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析．各章均选配了适量习题，并在书后附有参考答案．书末有3个附录，其中附录一是重要

本书严格按照教育部考试管理中心编撰的最新考研《数学考试大纲》的要求编写而成，同时汲内外同类教材之精华，融人编者多年来考研辅导教学的新成果和新理念。本书分基础与强化两部础部分明确了考研大纲概率论与数理统计部分所有知识点与要求，精心选编具有代表性、典型性、基础性的例题与习题，通过对例题的研读、习题的演练，旨在帮助考生理解基