本书是基于人工智能(AI)视角重构传统数理统计与数据分析课程教学内容与教学方式的创新型教材。全书以AI中的数学基础为主线，内容涵盖概率论基础、数理统计方法、数据分析技术，以及案例分析。其中数理统计方法包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析与预测；数据分析技术主要有因子分析、高级统计学的方法及应用等。

本书包含概率论和数理统计两部分。概率论部分主要介绍随机事件及概率、古典概型和几何概型、概率的计算公式、随机变量及其分布、随机变量的独立性和关联性、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理等。数理统计部分主要介绍数理统计的基本概念、抽样分布、参数估计和假设检验等。

本书是《概率论与数理统计》的配套学习指导书，以大量典型习题的讲解，指导帮助读者学习与教材对应的知识点，包括随机事件及概率，随机变量及其数字特征，大数定律与中心极限，数理统计基本概念，参数估计，假设检验等内容。是教材内容的更进一步提高和拓展。主要解决四个层面的学习问题，包括基本概念、方法和理论学习；应用问题的解决；未经老

全书共七章，包括随机事件及概率，随机变量及其数字特征，大数定律与中心极限，数理统计基本概念，参数估计，假设检验等内容。

本书讲述的概率论，包括各种概率模型，概率的公理化理论，事件及其运算，单调类定理，条件期望与全概率公式，独立性，随机变量的分布和期望，概率空间上的积分理论，Riemann-Stieltjes积分与Lebesgue-Stieltjes积分理论，积分转换公式，矩的计算及其估计，基本不等式及其应用，特征函数的基本理论，包括分布

本书介绍概率论与数理统计的基本概念、基本理论和基本方法，注重强基础和提升能力两个方面的训练。全书共八章，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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。本书每节都配有分层练习，除第八章外，每章

本书分9章，由概率论和数理统计两大部分组成。概率论部分包括：概率论中的基本概念、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、大数定律和中心极限定理。数理统计部分包括：数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。

本书分为三篇，分别介绍了概率的基础、统计的基础与统计的进阶，每章都结合生活中的案例进行分析，指导读者一步步进行运算，最后得出结论。除此之外，书中还介绍了如何运用Excel这一常见的软件进行简单的统计分析，让读者可以在实际操作中更加得心应手。

本书涵盖大学数学课程大纲及考试大纲要求的全部知识点及近8年的考研经典真题，汇集了大学生数学期中与期末考试的基本解题思路、方法和技巧。本书是由张天德教学团队根据多年的概率论教学经验和考研辅导经验，依据全国各地最新《微积分考试大纲》编写而成，主要面向参加概率论考试及参加大学生数学竞赛的学生。

随着科学技术的迅猛发展和生成式人工智能的崛起，高维数据已成为经济预测、精准医疗、智能制造等领域的核心挑战。高维统计学深度融合优化理论、数学科学、计算机科学及信息科学的理论与方法，从数据中提炼知识、辅助科学决策、发掘潜在规律并揭示新现象。本书系统阐述高维数据分析与统计推断的理论体系与方法实践，深度解析维数灾难的内在机理，