《概率论与数理统计：基于R语言》的特色在于，通过《概率论与数理统计：基于R语言》，可以将R软件的实践融入概率论与数理统计课程几乎每一个知识点的教学中，让学生从繁杂的数学计算中解脱出来，从而能有更多的时间去理解概率论中抽象概念的实际意义及统计学中统计方法的基本原理和思想。
《概率论与数理统计：基于R语言》中R软件部分的教学可以穿插于理论教学中，也可以单独安排在实验室教学。但是需要指明的一点是，《概率论与数理统计：基于R语言》并不要求学生具备高水平的R软件编程能力，而只需要掌握R软件相关的入门知识即可，相关内容见《概率论与数理统计：基于R语言》的第1章。第1章中R软件的实现部分主要是针对R软件中概率论与数理统计学科常用程序包及函数的介绍与学习，主要目的是增加学生对概率统计学习的兴趣，同时帮助学生更好地理解概念和原理。
《概率论与数理统计：基于R语言》一共分为10章，其中：第1章学习《概率论与数理统计：基于R语言》所应该具备的R软件入门知识；第2章学习《概率论与数理统计：基于R语言》所应该具备的数据基础知识，包括数据的基本概念及数据可视化方法，为后期概率论与数理统计知识的学习打下数据基础；第3章到第6章为概率论部分，内容包括概率论的基本概念、一维与多维随机变量及其分布、数字特征、大数定律与中心极限定理等；第7章到第9章为数理统计部分，包含统计量及其抽样分布、参数估计和假设检验等；第10章为方差分析与回归分析，主要介绍单因素和双因素方差分析及一元和多元回归分析的相关内容。
概率论与数理统计是研究随机现象的统计规律性的一门数学学科，它是数学中与现实世界紧密联系且具有广泛应用的学科之一。随着大数据时代的到来，各个领域及行业所面临的问题都需要通过收集必要的数据，并用数据反映客观事物的本质，进而探究事物发展的客观规律，对未来的发展做出科学预测及决策。因而，作为大数据底层理论之一的概率论与统计就成为当前无论是管理者和决策者还是产品营销、运营者和开发工程师等所必须掌握的知识。
大数据时代发展的背景下，对概率论与数理统计课程的教学提出了新要求。尤其是以应用型人才培养为目标的应用型本科类院校，要突出厚基础、重应用。因此，本书在内容安排、结构体系以及例题和习题的选择上都充分考虑了应用型本科院校的人才培养需求，以适应该类院校本科学生学习概率论与数理统计课程的需要。希望通过本课程的学习，学生不仅能掌握处理随机现象的基本思想和方法，了解数据的基本概念、数据处理的常用方法以及几种具体的数理统计方法，还能够利用统计软件，结合问题的背景及意义，具备运用所学的概率统计方法分析和解决实际问题的能力。
本书最大的特色在于，通过本书，可以将R软件的实践融入概率论与数理统计课程几乎每一个知识点的教学中，让学生从繁杂的数学计算中解脱出来，从而能有更多的时间去理解概率论中抽象概念的实际意义及统计学中统计方法的基本原理和思想。书中R软件部分的教学可以穿插于理论教学中，也可以单独安排在实验室教学。但是需要指明的一点是，本书并不要求学生具备高水平的R软件编程能力，而只需要掌握R软件相关的入门知识即可，相关内容见本书的第1章。第1章中R软件的实现部分主要是针对R软件中概率论与数理统计学科常用程序包及函数的介绍与学习，主要目的是增加学生对概率统计学习的兴趣，同时帮助学生更好地理解概念和原理。
本书一共分为10章，其中：第1章学习本书所应该具备的R软件入门知识；第2章学习本书所应该具备的数据基础知识，包括数据的基本概念及数据可视化方法，为后期概率论与数理统计知识的学习打下数据基础；第3章到第6章为概率论部分，内容包括概率论的基本概念、一维与多维随机变量及其分布、数字特征、大数定律与中心极限定理等；第7章到第9章为数理统计部分，包含统计量及其抽样分布、参数估计和假设检验等；第10章为方差分析与回归分析，主要介绍单因素和双因素方差分析及一元和多元回归分析的相关内容。
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