本书共八章，前四章为概率论部分，概率论研究的是不确定性和随机性。这一部分主要包括概率论的基础内容，如随机变量及其分布，大数定律和极限定理等。后四章为数理统计部分，数理统计主要研究如何从收集到的数据中获取有关总体特征的信息。这一部分主要包括参数估计与假设检验、非参数统计方法、回归相关分析、抽样理论与统计建模等内容。本书旨

本书适用于大学本科或研究生阶段的概率统计和多元统计分析课程的教学,也可供统计专业本科生做毕业设计参照使用,还可供相关应用领域从业人员参考。本书的特色：1.本书一改传统的单一理论方法加案例的编写模式,采用专门的章节进行案例的介绍,使读者可以迅速地进入应用领域。2.本书对一元概率统计与多元统计的内容进行了详细的介绍，并对一

本书主要介绍了纵向数据多元响应变量的一种新的聚类方法，同时研究了纵向数据的分位数回归模型和半参数固定效应模型的估计效率。全书共分六章，第一章概述，主要介绍本书的主要工作，包括研究背景、一些基本概念。第二章介绍基于非参数回归模型的多元响应变量纵向数据的聚类分析方法，包括模型框架、聚类方法、渐近性质、数值模拟、实例分析和证

本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、理论与方法，主要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、祥本及抽样分布、参数估计、参数假设检验等，每章均配有习题，便于内容的理解和掌握。本书突出概率论与数理统计的基本思想和应用背景，表述从具体问题入手，由浅入深，

本书为应用统计硕士专业学位研究生及相关专业高年级本科生教材，主要介绍了常见的随机过程(离散时间马氏链、泊松过程、更新过程、连续时间马氏链、布朗运动、鞅)的基础知识及其应用。为适应应用统计硕士专业学位研究生和相关专业高年级本科生自学的需要，本书在介绍随机过程基础理论的过程中，尽量回避晦涩难懂的定理证明过程，着重于定理结论

"本丛书精选对人类文明发展起过重要作用、在深化人类对世界的认识或推动人类对世界的改造方面有某种里程碑的主题，深入浅出地介绍数学文化的丰富内涵、数学发展史中的一些重要篇章以及一些著名数学家的历史功绩和优秀品质等内容，适于包括中学生在内的读者阅读。本书是一部概率论的科普著作。第一章简要介绍概率论发展史和概率论的基础知识。第

"本书是根据作者多年的全英文教学经验编写而成的，是与作者编写的《概率论与数理统计(英文)》相配套的学习辅导用书。本书主要围绕概率与随机事件、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、参数估计、假设检验、线性回归分析设计问题，并通过系统、详尽的解答分析，以及对题目背后内涵和关系的

?介绍R和RCommander?介绍如何下载和安装软件?演示将RCommander应用于一个简单的数据分析问题，从数据输入到报告撰写?解释如何在RCommander中输入和操作数据?描述了RCommander中许多常用统计方法的实现?展示如何对概率分布进行计算以及如何进行简单的模拟?演示RCommander插件包的使用

本书是多元数据分析的基础教材，内容涵盖方差分析、总体分布和独立性检验、矩阵的奇异值分解、多元线性回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、多维标度分析、判别分析、逻辑回归分析、典型相关分析等多元数据分析的核心内容。写作上力求深入浅出、循序渐进，既照顾学生的理解能力与学习兴趣，又考虑内容的全面性与深度。本书在内容取舍、习

本书是数理统计方面的经典教材，从数理统计学的初级基本概念及原理开始，详细讲解概率与分布、多元分布、特殊分布、统计推断基础、极大似然法等内容，并且涵盖一些高级主题，如一致性与极限分布、充分性、优假设检验、正态模型的推断、非参数与稳健统计、贝叶斯统计等.此外，为了帮助读者更好地理解数理统计和巩固所学知识，书中还提供了一些重