本书的编写具有以下特点：（1）言简意赅，省略了一些烦琐的理论证明和公式推导；（2）强调应用，采用生动具体的例子来讲解多元统计分析方法，便于读者学习；（3）与R密切结合，采用R软件来实现多元统计的计算和分析，并解读R软件的分析结果；（4）使用方便，本书所有例题、案例和习题的数据文件以及相应的R代码都放在中国人民大学出版社

"本书以主流时间序列分析为主要内容，涵盖线性、非线性时间序列分析，线性时间序列分析包括单变量平稳时间序列分析以及多变量非平稳时间序列分析，非线性时间序列分析包括常用的平滑转换自回归模型、阈值自回归模型、自回归条件异方差模型。本书内容阐述清晰、逻辑性强，突出时间序列分析方法思想的讲授，并辅以案例及软件实现过程、阅读材料、

本书分为三大部分，共计14章，主要内容包括：探索性数据分析入门、概率论基础、推断统计基础、相关性和回归、数据分析栈、R中的数据结构、使用R进行数据处理与可视化、使用R进行数据分析、Python中的数据结构、使用Python进行数据分析等。

本书归纳了计数一次、二次和多次抽样检验的理论与方法，在计量抽样检验中，除单侧限外，本书主要介绍了作者多年独创的双侧限，包括方差已知和未知两种情形。全书以概率统计为工具，将抽样检验的基本原理、方案设计和应用示例按梯度依次展开，使读者在通晓原理的基础上，准确地把握方法，科学地选择抽样方案。本书可供大中型企业质检处的技术管理

本习题册是根据国家教育部审定的高等工科院校的本科非数学专业的教学要求，并按照同济大学数学科学学院最新编写的《概率论与数理统计》的章节顺序，以方便学生课后巩固基本概念和掌握基本解题方法为主要目的而编写的配套练习册。全书共分八章，分别为随机事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机向量、大数定律和中心极限定理、统计量

本教材以基础、应用、实践、创新的教学体系为框架，通过丰富的案例教学、基于Python进行实践操练，使读者更加容易理解基本理论，增加直观性、趣味性及应用性，提高读者解决实际问题的能力。本教材主要内容包括事件与概率、条件概率、一维随机变量及其、多维随机变量及其分布、随机变量函数的分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、数理

概率论与数理统计是研究随机现象及其统计规律性的学科，是高等学校各专业开设的基础学科。本书系统地介绍了概率论与数理统计的概念、方法、理论及应用。本教材的第一部分概率论部分，主要是对随机现象统计规律演绎的研究，内容包括：第一章随机事件与概率，第二章随机变量及其分布，第三章多维随机变量及其分布，第四章随机变量的数字特征，第五

本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、理论和方法。本书主要分为两个部分：第一部分为概率论，内容包括随机事件和概率，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；第二部分为数理统计，内容包括抽样分布，参数估计和假设检验。同时，书中教学例题的配备注重了学习难度的循序渐进，并分节选编了题

本教材内容包括：随机事件与概率，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，大数定律和中心极限定理，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验，回归分析，基于MATLAB工具的数学实验等。书末附有一系列表格、习题答案与提示、名词索引和符号说明。本书根据本科应用型学生的特点，教学内容突出基本概念，基本理论，基

本书内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。本书着重基本概念的阐释，同时，在设定的数学程度内，力求做到论述严谨。在作者多年教学实践