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

本书分为8章,各章首先概括主要内容和教学要求,继之进行例题选讲、常见错误类型分析、疑难问题解答,最后给出练习题、综合练习题及其参考答案与提示。

全书结构严谨，共分为九章，内容涵盖概率论的基础知识，包括概率论的基本概念、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、大数定律和中心极限定理；以及数理统计的核心内容，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.此外，本书的附录部分还特别提供了概率论与数理统计中Python常用命令代码

本书强调概率论与数理统计的应用性，主要包括概率与统计简介、描述统计学、概率论的基础、随机变量的概率分布与数字特征、几种常见的分布、统计量的分布、参数估计、假设检验和线性回归等内容。全书的主要理论仅假定读者具有一元微积分的数学基础，主要统计计算使用Excel软件完成，而一些理论上较深入的补充内容（如考研所需）作为网络资料

本讲义基于概率建模的理念，借助古典概率模型和几何概率模型的直观以及Kolmogorov公理化的框架，系统而严谨地逐步重构了初等概率论的理论与应用体系，并通过丰富的案例帮助读者来理解和应用有关概率理论。全书共分12章及3个附录。

本书为十三五江苏省高等学校重点教材，按照理论与应用并重的思路编写，共分为八章，包括随机事件与概率、一维随机变量及其分布，二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、假设检验等内容，并针对常用的概率统计模型和方法补充了Excel软件的相关内容，在每章后精心选取了不同层次

本书通过典型案例、反例及仿真分析，深入解析概率统计理论与应用。书中以概率统计教学及军事靶场试验为背景，融合线性代数、数据分析等课程知识，在应用中阐述随机事件与概率、随机变量、数理统计方法等核心内容。

本书是概率模型和应用随机过程领域的一部经典著作。在详细介绍了随机变量、条件概率和期望等概率论基础知识之后，它全面涵盖了马尔可夫链、泊松过程、更新过程、排队模型、布朗运动等随机过程，以及其在工程学、物理学、生物学、运筹学、计算机科学、金融学、保险学、管理学和社会科学中的广泛应用。此外，本书还讨论了随机模拟的技术和这一版新

本书是根据高等院校概率论与数理统计课程的教学大纲以及考研大纲编写而成的教材。全书系统地介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与思想方法。全书共八章，主要内容包括：随机事件及其概率、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、参数估计和假设检验。其中前五

本书以普通高等学校非数学专业概率论与数理统计课程的教学基本要求为依据，参考国内优秀教材，融入编者多年来在课程教学过程中积累的教学经验编写而成。本书内容由两大部分组成。第一部分包括：随机事件及其概率、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；第二部分包括：数理统计的基本概念、参数