全书共有9章内容。包括绪论、线性回归模型与正则化方法、广义线性模型和变量选择、稳健的变量选择方法、超高维模型的变量筛选方法、协方差矩阵和精度矩阵的估计、多重假设检验与错误发现率控制、高维测量误差模型、高维回归模型的迁移学习等内容。除了深入讲解高维统计的思想、方法与理论，书中还精心编排了大量习题，供读者巩固练习。

高等理工院校研究生教材。结合高等工程数学课程教学要求，涉及工程矩阵和概率论基础相关内容，以及数据统计相关内容和多元数据分析相关理论及应用方法，涵盖人工智能、大数据相关所需的理论数学与大数据统计知识点。旨在提高学生的工程实践素质和能力，培养工程实践型专业创新人才。主要的特色是将思政元素有机融合到教材编写的案例中，将结合统

本书分为3个部分。第1部分聚焦现代线性统计模型的应用，包括空间计量模型、有序多分类模型、分层线性模型和结构方程模型在相关领域的应用。第2部分主要探讨机器学习的应用，包括几种判别式模型和生成式模型在相关行业数据分类分析中的应用。第3部分专注于金融数据的建模与投资策略分析，包括金融泡沫模型、高潜客户挖掘模型、VAR模型和风

本书根据统计学相关知识和教学需求，设计了多个教学项目，教学项目由若干个任务构成。对于主要的统计学方法，均通过Excel进行操作演示，不仅能够培养学生将理论知识应用到实践中的能力，还有助于提升学生的动手操作能力，实现学生在校学习与实际统计工作的无缝对接。

本书介绍了数据分析中常用的统计方法和数据挖掘算法，旨在为读者提供必要的理论与实践支持。全书共八章，涵盖R语言初步、探索性数据分析、回归模型、Bayes统计、决策树与KNN算法、支持向量机、Bayes分类器、时间序列分析等。本书提供丰富示例、图表、R代码，各章配有习题，并列出主要参考文献和关键词索引以满足读者查阅及进一步

全书拟设11章。基本内容如下：第1章描述统计应用：宏观经济发展态势概览第2章金融统计分析：投资组合及金融风险价值评估第3章投入产出应用：贸易隐含碳排放测算分析第4章综合评价研究：共同富裕实现程度分析第5章国民经济核算：我国初次收入分配结构分析第6章数理模型应用：经济增长与技术进步测算第7章计量模型方法：我国消费函数估计

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。

本书主要内容包括：绪论、统计调查、统计整理、综合指标、时间序列、统计指数、相关和回归、假设检验、参数估计等。

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。