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。

本书从计算、程序、网络、数据和智能5个维度构建以人工智能为核心的大学计算机基础通识教材内容，具体内容包括计算系统的基本原理、Python程序设计基础、计算思维与问题求解、计算机网络与物联网、大数据分析与可视化、人工智能概论、机器学习与应用、大模型工具与应用。本书内容与时俱进、紧扣课程思政、强化能力培养，将知识传授与价值

本书以薄壁结构为对象，主要从等几何分析的背景、样条基本理论、弹性力学及等几何分析基本思想、薄壳单元构造及薄壳结构的线性分析、薄壳结构的非线性分析、薄壳结构动力学分析这几个方面详细阐述等几何分析基本原理及其在薄壳结构线性以及非线性分析中的应用。

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。

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

本书系统地介绍了运筹学中的主要内容，重点讲解了线性规划、运输问题、整数规划、动态规划、网络规划与网络分析、存储论、决策论、排队论等定量分析和优化的理论与方法。本书精选经济管理中的案例，注重结合经济管理专业的实际，将一些新知识和新方法通过案例集成到书中。本书把运筹学的一些新进展和公认的需要补充增加的内容，集成到书中；精选