本书包括的内容有:经典线性回归、⼴义线性模型、混合效应模型(分层模型)、机器学习回归⽅法(决策树、bagging、随机森林、各种boosting⽅法、⼈⼯神经⽹络、⽀持向量机、k最近邻⽅法)、⽣

本书主要介绍统计学中的回归分析方法基础以及在机器学习方向上的应用。介绍回归分析的数学基础的同时，以统计学和机器学习相结合的手段介绍回归分析领域在近年来取得的各种重要结果和突破。特别是在大数据背景下，回归分析的正则化问题的快速求解算法。本书在介绍基础知识的同时，也强调回归分析在实际中的应用，书中配有大量的案例及其R语言的

本书为中国科学技术大学数学类本科生的“概率论”教材,既保留了第二版中原有的基本内容:初等概率论、随机变量、随机向量、数字特征与特征函数、极限定理等,又根据国际通用表述习惯和教学需求调整了叙述方式和部分内容,增加了例题,使得主干脉络更清楚,枝叶更丰满.《BR》本书内容丰富,叙述严谨,深入浅出,既以生动浅显的方式说明了概率

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“非数学类专业数学基础课程教学基本要求”编写而成。全书共分10章，内容包括随机事件与概率、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、概率模型及其应用、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、SPSS统计软件介绍与统计模型应用。

本书主要内容有：随机事件及概率，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，多元正态分布和极限定理，数理统计的基础知识，参数估计，假设检验，方差分析与回归分析．教材内容从“问题”出发，以培养大学生具有良好的基础知识和数学素质为主要目标，同时也为在不断进行教育教学改革中的理工经管各专业服务。考虑到该课程概

本书是根据教育部关于理工科概率论与数理统计课程的教学基本要求编写的概率论与数理统计课程的教材，编者全部是具有丰富教学经验的一线教师．全书共分为八章，内容包括：概率论的基本知识、随机变量及其概率分布、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、方差分析与回归分析．本书按节配置习题，

本书为对基本概率论感兴趣的读者以及之前未接触过此方向的人提供了一个坚实的基础。通过对话的方式和详细的数学推导，在迷人的风格和信息丰富的讨论上取得了平衡。通过将读者沉浸在一个数学的世界观，让他们了解数学这一主题吸引人的所在。不是简单地写出和记忆公式，读者还将出来理解这些公式的含义，以及何时使用和如何使用它们。

本书根据高等学校非数学专业概率论与数理统计教学基本要求及考研大纲编写而成。全书共12章，包括随机事件及其概率、一维和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、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析、随机过程的基本概念、马尔可夫过程、平稳随机过程等内容。本书具有层次清晰，结构严

《多元统计分析》系统地介绍了多元统计分析技术的基本思想和方法原理，以社会、经济、商务等领域的实际问题为案例，结合SAS软件，介绍各种方法的SAS操作、实现过程与结果解释，帮助读者理解并掌握多元统计分析的基本方法，熟练应用软件进行数据分析，提高对实际数据的分析挖掘能力。《多元统计分析》内容重点突出、习题设置合理、教学资源

本书是一本教人如何学习概率论与数理统计的书,它的关注点不是定义、定理、性质,以及后两者的证明,而是以一道道具体的题为切入点,揭示数学问题的内在逻辑和方法选择的前因后果。它既可以帮助初学概率论与数理统计的本科生学好该课程,也可以用作复习考研数学的参考书。本书包含随机事件和概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、