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

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

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。

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。

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。