本书紧密结合概率论与数理统计的核心内容，精选了一系列具有代表性的案例，通过系统的分析、建模、计算与推理，引导学生深入理解概率论与数理统计的基本概念、基本理论、基本方法以及广泛的应用价值，提高学生发现问题、分析问题与解决问题的能力，尤其是数据分析和统计推断的能力。全书分10章，共95份案例，内容包括随机事件与概率、随机变

本书内容涵盖了概率论基础、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、数理统计基础、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析初步等,并特别强调应用R语言计算及可视化,知识点结构清晰,内容丰富,概念引入形象,每节附有相应知识点的习题,每章附有知识点的梳理小结与章内容相应的习题,对书中每个非叙述性例题都给出

线性模型是统计学中的一个重要分支，本书从理论与实践相结合的角度，阐述了线性模型的基本理论、方法和应用。本书共分为八章，第一章通过各种案例引进各种线性模型，第二章和第三章介绍了一些基础知识，包括矩阵论和概率论的相关知识。第四章到第六章系统讨论了各种线性回归模型的估计及统计推断。第七章讨论了方差分析模型的统计推断，并在附录

本书是普通高等学校应用型教材《概率论与数理统计》(第3版)的配套辅导用书。全书分为三大部分，其中第一部分为对应教材的课后习题全解以及总复习题全解，有些题目给出了多种详细解法，便于读者自学参考，为了便于教师布置课后作业，课程教材的课后习题是按节配置的，且每一章的后面均附有总复习题，配套辅导用书的章节目录体系与课程教材完全

概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对理工专业编写，主要包括概率论的基本概念、一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、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知识模块，并特别加强了数学建模与数学实验教学环节，可以通过扫描对应的二维码即可实现实验操作，且配有网络账号，学生可登录网络学习

本书特色：1.语言通俗，受众广泛：采用简单通俗的语言阐述多元统计分析的基本概念，便于非数学背景的读者理解。2.注重应用，结合案例：考虑到读者的应用需求，通过案例帮助理解各种方法的概念及计算，同时包含传统多元分析教材的多数内容及详尽数学公式，以满足不同读者需求。3.兼顾主流软件实现：基于数据驱动思维，正文中通过R软件解释

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。