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。

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。