本书主要内容包括：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等。

本书参照教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“工科类本科数学基础课程教学基本要求”及“经济和管理类本科数学基础课程教学基本要求”编写而成。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、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等内容，书末

《空间回归模型》主要解决线性回归分析中空间依赖关系的相关问题，为社会科学家完备地介绍如何将空间依赖性的分析纳入回归框架。本书作者向读者介绍了两种应用最广泛的空间回归模型：空间定距因变量和空间性误差模型。此外还补充了空间分析中的疑难问题。

线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法。本书全面解释了logistic回归模型的估计、解释和诊断结果，详细说明了多选项和不排序多分类因变量的问题，并更新了现今应用的计算机软件，深入评论了不同的拟合优度。作者还提出了令人信服的论据去说明R2L的优势，并增加了分组数据、预测效率和风险比等新内容。

本书是世界公认的《回归分析》标准教材（aleadingtextbookonregression）。不仅从理论上介绍了当今统计学中用到的传统回归方法，还补充介绍了尖端科学研究中不太常见的回归方法。难能可贵的是，作者有丰富的教学经验和实际应用经验，使得本书理论和应用并重，还给出实际应用中应该注意的问题。新版除利用Minit

本书是一部经典的随机过程著作，叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等，也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关随机模拟的内容，给随机系统运行的模拟计算提供了有力的工具。zui新版还增加了不带左

概率与数理统计是研究和揭示不确定的*现象的统计规律的一门数学学科。本书介绍概率与数理统计基本知识，是一本入门教材。全书包括两个部分，概率论与数理统计部分。章到第五章为概率论部分，研究对象为偶然事件的数量关系，其中包括*事件与概率、*变量的分布及数字特征、大数定律与中心极限定理等内容。主要以医院及多元微积分作为其主要的分

《概率统计导引》是一本概率统计的入门教程和指南性参考书，内容共分十一章，包括古典概型、单维随机变量、多维随机变量、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、样本和抽样分布、参数估计、参数假设检验、非参数假设检验、方差分析、回归分析等，涵盖了初等概率统计学的主要内容。谋篇布局合理，叙述深入浅出，理论脉络分明，结合考研大

本书系统地讲述了时间序列分析的基本理论、建模步骤、预测方法以及现代谱估计的特点和相关知识。全书共分6章：第1章绪论，包括时间序列分析的重要性、时间序列分析的发展及应用等内容；第2章介绍了时间序列模型建立前的动态数据预处理；第3章介绍了常用的时间序列模型，包括

现代非参数统计