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。

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本书为“十二五”普通高等教育本科***规划教材，同时也是教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会推荐教材。本书努力贯彻“少而精”的原则，力求以统计思想为主线，以R语言为工具，深入浅出地介绍各种多元统计方法的理论和应用。主要内容包括：多元统计分析概述、多元正态分布的参数估计、多元正态分布均值向量和协差阵的检验、判别分析、

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

本书主要内容包括随机事件及其概率，随机变量及其概率分布，多维随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定理与中心极限定理，数理统计的基本知识，参数估计，假设检验。本书强调概念和内容的直观引入及知识间的相互联系；在注重理论与实际应用背景相结合的基础上，强调随机性思维和应用能力的培养。书中按章设置了适量的习题，并在书后附有

本书是基于作者在香港大学和南方科技大学10余年数理统计教学的经验，同时结合国内其他高校学生和教师的具体情况精心撰写而成的。本书主要内容包括：概率和分布、抽样分布、点估计、区间估计、假设检验、斜零分布的临界区域和值等。本书通过组合传统教材和课堂PPT各自的优点，设置了经纬两条主线，运用块状结构呈现知识点，使得每个知识点自

本书采用排序集抽样方法，研究产品可靠性中常用指标的估计问题，其主要内容来自作者近十年来的研究成果以及相关的**进展.全书共9章，包括排序集抽样方法和可靠性理论，标准排序集抽样下指数分布的参数估计和产品可靠度估计，L排序集抽样下指数分布的系统可靠度估计，非均等排序集抽样下中位寿命的非参数估计，广义排序集抽样下可靠寿命的非

本书概率论部分包括：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。数理统计部分包括：统计学的基本概念，参数估计，假设检验，回归分析与相关分析，方差分析等，Excel在概率统计中的应用等。本书要求读者学习过高等数学和线性代数课程。

本书系统地介绍了不确定统计学习理论与支持向量机，除扼要介绍国内外其他学者的研究成果外，主要介绍作者已公开发表的系列研究工作.主要内容包括:广义不确定集、广义不确定测度与广义不确定变量、不确定学习过程的一致性、不确定学习过程收敛速度的界、控制不确定学习过程的推广能力、概率测度空间上基于实随机样本的支持向量机、概率测度空间

统计分析是经济分析的一种，是实现统计职能的重要手段。其主要目的是运用统计数据，抓住工作重点，针对社会关注的热点和难点进行分析判断，找出数据背后的逻辑，为决策服务。与其他经济分析或经济研究一样，撰写统计分析首先就要解决写什么的问题。点题实质上是指导研究。通过点题开展统计分析，发挥了独特而重要的作用。作者在统计部门工作多年

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。

本书讲解概率论的基础内容，包括组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等，内容丰富，通俗易懂，并配有丰富的例子和大量习题，涉及物理学、生物学、化学、遗传学、博弈论、经济学等多方面的应用，极具启发性。

本书是为“概率论与数理统计”课程的学习而编写的指导性教材，本书总结归纳了“概率论与数理统计”课程的基本概念、基本理论与基本方法。通过对类型与数量众多的例题的解析，使读者能够较好地掌握概率论与数理统计的思想方法与解题技巧。本书对历年硕士研究生入学考试中概率统计部分的常考点及试题作了详细地分析。此外，本书每节后面还配备了常

图模型方法将概率论和图论相结合，为多维时间序列分析中的不确定性、复杂性问题研究提供了直观而自然的方法．本书针对多维时间序列中的非线性、隐变量和时变问题，系统地论述多维时间序列图模型的基本理论、学习算法及其应用．这些问题属时间序列分析的前沿课题，本书的研究有助于加强多维时间序列图模型研究的理论基础，进而推动相关学科的发展

本书主要研究删失分位数回归模型的统计推断问题.全书共6章.第1章对删失数据进行概述,并介绍删失分位数回归模型的相关理论.第2章针对删失一般线性分位数回归模型的参数估计方法进行介绍,主要考虑在响应变量删失和协变量删失两种不同情况下,对删失数据的填补方法,并进行数值模拟和实例数据的分析.第3章考虑删失部分线性模型和删失部分

本书分为概率论和数理统计两部分，共9章.第1～5章讲述概率论的基本内容；第6～9章讲述数理统计的基本内容，同时各章章末讲述了部分与概率统计相关的一些数学建模.各章后附有习题，有助于读者对基本内容进一步理解和深化.

《概率论与数理统计》旨在满足各水平层次学生学习概率统计及自学深造的目标需求，并结合专业特点，适当介绍了概率论与数理统计相关的经济学知识和应用实例。《概率论与数理统计》共8章，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、大数定律与中心极限定理、随机样本及其抽样分布、参数估计和假设检