本书的第1~5章集中于概率论,涵盖条件概率、独立性、贝叶斯定理、离散和连续分布、某些数学期望（包括矩生成函数）、二元分布、边际分布和条件分布、相关性、随机变量的函数及其分布、中心极限定理和切比雪夫不等式，以及超几何分布等内容；本书其余四章(第6-9章)集中在统计推断,包括描述性和顺序统计、点估计（包括*大似然和矩估计的

本书试图较全面地介绍大数据技术的基本原理和方法，包括以统计模型为主的各类数据模型以及它们的计算方法，同时还将介绍这些方法在一些领域(如人工智能)中的应用。

本书介绍了概率论与数理统计的概念、原理、计算方法，以及MATLAB在数理统计中的应用.在编写中吸收了国内外优秀教材的优点，概念讲述通俗易懂，每章中附有精选的例题和习题，并且增加了数学实验.书后附有习题参考答案，方便学生自测,书中还配有二维码，扫码可以观看课件、知识点总结及微课视频，供学生学习提高使用.

本书是一本以介绍现代概率论基础理论和方法为主的概率论教材。共分三部分。第1章和第2章为测度论，用较短的篇幅完整地叙述了测度与积分的一般理论，包括了一般测度、Lebesgue-Stieltjes测度、Lebesgue测度、积分与期望的定义及单调收敛定理、Fatou引理、Lebesgue控制收敛定理、Fubini定理等主要

本书从应用角度简要地阐述了试验设计、现代统计、数据挖掘，以及各专业领域试验统计等600多种统计分析技术。这一版新增加的主要内容有折线回归、高维数据Lasso回归、有序序列聚类分析、水文频率分析、向量自回归、格兰杰因果检验、协整检验和误差修正模型等功能。DPS数据处理系统软件试用版可从网站的下载中心下载、试用。

本书系统地介绍了双重广义线性模型等异方差回归模型的理论、方法和应用。内容主要包括：高维数据下双重广义线性模型的变量选择研究,纵向数据下均值-协方差模型的变量选择和贝叶斯分析,半参数异方差模型的变量选择和贝叶斯分析,偏正态异方差模型的异方差检验和贝叶斯分析,半参数混合效应双重回归模型的贝叶斯分析,以及双重Logistic

本书为中国人民大学“十三五”规划教材——核心教材。非参数统计是统计学和数据科学的重要分支领域，本书作为该领域的基础教材，在内容上尽可能涵盖非参数统计基础知识的各个方面。为了使尽可能多的读者通过本书对非参数统计和稳健统计有所了解,作者尽可能多地从方法的背景、原理、R使用和案例四个方面进行详细介绍。本书内容主要包括基本概念

本书在简要介绍所需的概率论知识的基础上，分两篇着重介绍常用的应用数理统计方法和常见的随机过程.其中，数理统计部分包含数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析与正交试验设计；随机过程部分包含随机过程的基本概念及类型、泊松过程、马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、随机分析、平稳过程.这些内容可为高等

本书内容包括概率论和数理统计两大部分，第1至5章介绍概率论的基本知识，包括随机事件与概率、随机变量及分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等；第6至9章介绍数理统计的基本知识，包括数理统计基础知识、参数估计、假设检验、回归分析等。

《概率论与数理统计（第4版）：习题与解答》是《概率论与数理统计（第四版）》的配套教学参考书，包含随机事件及其概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析七章内容，每节分概要、例题、习题与解答三部分。