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。

本书共8章，主要内容包括：概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、二维随机向量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计学的基本概念、参数估计、假设检验。每节穿插练习题，每章附有习题，书末附有练习题、习题参考答案，以及常用的概率分布表。

本书是高等学校经管类专业概率论与数理统计教材，它涵盖了经济管理专业有关教学大纲的全部内容与基本要求，主要包括：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、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、一元回归分析、数量化方法等。第4版保持原有框架体系不变，结合2025年数学三考研大纲，对部分内容进行

本书是高等学校经济类专业概率论与数理统计课程的配套教学参考书，内容完全与教材各章节对应，主要有一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数值特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等习题解答。在本次修订中增加了数量化方法的有关内容，可以定量地对评价对象的每一个影响因素进行分析，研究各个因素之间的数量

本书共分9章，内容包括绪论、数据的收集、数据的整理与显示、数据分布特征的描述、统计量及其抽样分布、参数估计、假设检验、相关分析与回归分析、时间序列分析。本书在章节导入、案例使用、习题编写等方面充分融入思政元素，并结合应用软件Excel提供了丰富的实践应用案例。构建了多层次的习题体系，强化知识理解与运用。创新教材形态，融

本书以统计学为核心，辐射经济学、管理学、城市科学等领域。本书通过多领域案例（如经济指标分析、社会行为建模、空间数据挖掘）体现统计方法在不同学科间的交叉应用，并从经典线性回归延伸到前沿的贝叶斯与空间模型，覆盖参数与非参数方法，兼顾理论严谨性与实证操作性。此外，本书重点强调数据预处理、模型诊断（如残差分析、异方差检验）和模

本书分为十一章，按照数据收集、整理、分析和解释的逻辑顺序，分别介绍统计学及AI工具概述、基于AI的数据获取与预处理、数据的描述统计与AI可视化、抽样分布与统计推断的AI应用、非参数估计、假设检验与AI应用、方差分析与AI应用、基于AI的相关与回归分析、基于AI的时间序列分析、因果分析与AI应用、多变量统计与AI机器学习

本书为每节内容缩写了“概要”，对每道习题作了详细解答，有些习题还作了较为深入的讨论。此外还补充了部分习题与解答，其中大部分是历届硕士研究生入学考试题目。阅读本书将对概率论与数理统计课程的独特思维方式和计算技巧有更深一步的理解，对教与学都会有很大帮助。

本书作为材料科学与工程专业主干课程配套教材，在材料科学与工程专业的教学中，起着承上启下，连接基础理论知识和专业技术知识的桥梁作用，其核心内容是常用数据分析方法及常用实验设计方法在材料科学与工程等研究中的应用。主要内容包括：绪论，常用概率知识，常见统计分布，误差与数据处理，参数估计，假设检验，方差分析，实验设计，正交实验

本书主要包括以下研究内容：(1)高维中的变量选择问题，解决了传统的SIS方法在排序中未能消除错误变量的问题，提出一种基于样本分割类似树状结构的特征筛选方法，证明了该方法具有确切筛选属性。(2)回归中的充分降维问题，解决多元自适应回归样条方法，在存在高阶边际样条交互时回归估计效率低的问题。(3)机器学习中倾斜决策树(Ob