本书共10章，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，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，抽样与抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析。

本书在成分数据的近似零值插补，以及因变量和自变量均为成分数据的回归分析，包括多元线性回归、异方差线性回归和偏最小二乘回归方面均展开了较为详细的论述。全书共分为六章，内容包括：引言、成分数据的准备工作、成分数据的近似零值处理方法、基于成分因变量和成分自变量的多元线性回归模型、基于成分因变量和成分自变量的异方差线性回归模型

《概率论与数理统计》以高等学校应用型创新型人才培养为目标，强调概率论与数理统计的应用性，主要内容包括概述、概率论的基础、随机变量的概率分布及数字特征、几种常见的概率分布、统计量的分布、参数估计、假设检验、线性回归模型等。读者学习该书的主要理论只要具有一元微积分的数学基础即可。该书在知识体系上突出问题导向，章节内容从经典

《概率论与数理统计（第2版）》是将概率论与数理统计用于非数学专业类学习分析风险和经济决策的入门教材。全书自始至终倾力向读者阐明，如何在复杂的现实情形中运用概率论，并将概率论晦涩的数学运算融入生动有趣的现实经济生活中。全书的分析性工作大部分都是在MicrosoftExcel电子表格、SPSS统计软件和Pytlaon算法中

本书共分10章，其中第1-5章是概率论部分，包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布等；第6-9章是数理统计部分，包括统计量及其分布、参数估计、假设检验等；第10章介绍了Excel与MATLAB在概率统计中的应用。

“概率论与数理统计”是研究和揭示随机现象统计规律性的科学，在自然科学、社会科学、工程技术、工农业生产及日常生活等领域有着广泛的应用，是高等学校理、工、经、管类本科各专业的一门重要的基础理论课程，也是绝大多数专业在本科阶段开设的W一一门研究随机现象的课程。本书共分两部分:第一部分（第1章至第5章）为概率论部分，主要介绍概

《多元统计分析》系统地介绍了多元统计分析技术的基本思想和方法原理，以社会、经济、商务等领域的实际问题为案例，结合SAS软件，介绍各种方法的SAS操作、实现过程与结果解释，帮助读者理解并掌握多元统计分析的基本方法，熟练应用软件进行数据分析，提高对实际数据的分析挖掘能力。《多元统计分析》内容重点突出、习题设置合理、教学资源

本书是一本教人如何学习概率论与数理统计的书,它的关注点不是定义、定理、性质,以及后两者的证明,而是以一道道具体的题为切入点,揭示数学问题的内在逻辑和方法选择的前因后果。它既可以帮助初学概率论与数理统计的本科生学好该课程,也可以用作复习考研数学的参考书。本书包含随机事件和概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、

本书是作者根据教育部关于高等学校工科类和经济管理类本科数学基础课程教学基本要求，在多年从事工科类和经济管理类等专业线性代数教学基础上编写而成的。本书第二版在正文的基本内容及教材的体系和章节安排方面基本与原书一致，保留了原书的风格.

本书主要研究删失分位数回归模型的统计推断问题.全书共6章.第1章对删失数据进行概述,并介绍删失分位数回归模型的相关理论.第2章针对删失一般线性分位数回归模型的参数估计方法进行介绍,主要考虑在响应变量删失和协变量删失两种不同情况下,对删失数据的填补方法,并进行数值模拟和实例数据的分析.第3章考虑删失部分线性模型和删失部分