本书介绍了现代非参数和半参数统计的基于局部核方法的基本方法和基本理论，主要内容为密度函数以及相关函数的核估计、非参数局部回归方法、生存时间函数的非参数估计以及几类常见的半参数模型的估计和检验.本书特点是力求把方法的直观背景以及来龙去脉介绍清楚，因而即使内容相对比较复杂，但仍然比较直观易懂.本书可以作为高等院校数理统计专

本书面向更广泛的非数学专业学生，故着重于对随机过程的基本知识和基本方法的介绍,特别是注重实际应用,尽量回避测度论水平的严格证明。各章都配有一些与社会、经济、管理以及生物等专业相关的例子和习题,以帮助学生加深对基本理论的理解,提高应用随机过程解决实际问题的能力。

本版对第2版的许多章节进行了改写与扩充,增添了许多重要的内容和实际应用例子,在叙述方法和内容编排上注意重点与非重点、基本内容与进一步内容的界限,层次分明,便于教学。全书共8章,包括绪论、估计、假设检验、回归分析与线性模型、试验设计与方差分析,序贯分析初步、统计决策与贝叶斯统计大意、抽样调查概述等,内容较丰富、重点突出、

本书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、大数定律及中心极限定理、抽样及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归分析等十章，各章后选配了适量习题，并在书后附有部分习题参考答案。本书在编写上力求使用较少的数学知识，强调对概率统计的基本概念、基本理论和统计思想的阐释，强调

在经济学、政治学、社会学、心理学和教育学等学科领域，因子分析法应用广泛。 《格致方法·定量研究系列因子分析：统计方法与应用问题》作者用明确的数据分析例子，详细介绍了因子分析的不同方法，以及它们在何种情况下最有用。更深入探讨了验证性和探索性因子分析的差别和因子旋转的各种标准。特别值得一提的是对不同形式的斜交旋转的讨论，

《线性代数、概率论与数理统计习题解答》是作者编写的大学数学系列教材之《线性代数》《概率论与数理统计》的配套习题解答。按照主教材的内容框架，线性代数分为行列式、矩阵、n维向量、线性方程组、矩阵的特征值和特征向量、二次型共六章；概率论与数理统计分为随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、样本及抽样分布、参数

《概率论与数理统计》是与“爱课程”网上国防科学技术大学吴翊教授主讲的“概率论与数理统计MOOC”课程配套使用的教材。全书内容包括事件与概率、变量、多维变量、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、模拟，涵盖了“概率论与数理统计MOOC”的第1讲至第47讲的内容

本书主要内容包括：随机事件与概率、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。

本书参照教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“工科类本科数学基础课程教学基本要求”及“经济和管理类本科数学基础课程教学基本要求”编写而成。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、大数定律和中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等内容，书末

《空间回归模型》主要解决线性回归分析中空间依赖关系的相关问题，为社会科学家完备地介绍如何将空间依赖性的分析纳入回归框架。本书作者向读者介绍了两种应用最广泛的空间回归模型：空间定距因变量和空间性误差模型。此外还补充了空间分析中的疑难问题。