本书共五章，内容包括随机事件及其概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计初步等。本书取材合理，深度适宜，所选例题、习题针对性强，并且注重强化基本概念、基本理论、基本计算，有助于培养学生的逻辑思维能力、运算能力和应用数学知识解决实际问题的能力。 本书可作为高职高专院校工科各专业学生的

本书介绍概率论与数理统计的基本概念、基本理论和方法，并结合MATLAB数学软件解决一些简单的概率统计问题.内容包括概率论的基本概念、随机变量与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、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、数学软件与应用实例等.每章均配有习题，书后附有习题答案，

本书着重讨论经典的ARMA模型，同时又对最新的时间序列模型加以介绍，如ARCH模型族（自回归条件异方差模型）、ECM模型（误差修正模型）和处理高频数据的ACD模型（自回归条件持续期模型）等。教材编写简明，内容通俗，公式表述严谨，既保证了较为完整的统计理论体系，又努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透。章后有相关的统计软

本书共10章，对数据统计与分析理论进行了较为全面的介绍。具体内容包括：数据统计基础、常用描述性统计分析、参数估计、假设检验、多元正态分布统计基础、方差分析、相关分析与回归分析、主成分分析与因子分析、聚类分析与判别分析、时间序列分析。全书论述严谨，行文深入浅出，注重实用性。本书可作为数据科学与大数据技术专业的本科生、研究

本书可配套高等院校教材《概率论与数理统计》(浙大·第五版),按照教材的章节顺序进行编排,并对概率论与数理统计教材的课后习题进行全解,其中教材第10章、第11章与第15章课后习题未涉及,同时每章增加了在硕士研究生入学考试时与该章节有关的典型例题及详解。本书旨在帮助读者提高分析问题的能力、掌握解题方法和技巧,以加深对教材基

本书是作者长期在高等院校从事概率统计教学经验的总结和升华。本书紧密结合目前高职学生的数学基础现状，遵循学习概率统计的认识规律性，挖掘出本门课程对学生的基本要求，中等要求和高级要求，分别形成基础篇、中级篇和高级篇。本书将概率统计的难点分散，对基本概念和基本理论和方法进行重点讲授，学生学起来会感到容易理解，此种编写方法的好

概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的数学学科，大学理工科、经济学、管理学等各门类各专业学生必修的基础课，也是硕士研究生入学考试的一门必考科目。概率论从数量上研究随机现象的规律性，它是本课程的理论基础。数理统计从应用角度研究处理随机性数据，建立有效的统计方法，进行统计推理。通过本课程的教学，使学生理解掌握概率论与数理

本书是安徽省2020年度高等学校省级质量工程一流教材建设项目成果，内容包括随机事件与概率、一维随机变量及其分布、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、数理统计学简介、参数估计、假设检验、方差分析与线性回归简介、R语言及其应用等.本书配有大量与自然科学、社会科学、工程技术等领域相关的例题和习题

本书是高等院校本科生概率论与数理统计课程的教材。本书第一版于2011年出版，为了更加适应新时代本科教育教学、新工科新专业新发展的需要，也为了更加适应一流专业一流课程建设的需要，广泛吸收住那也认证的先进理念，丰富阅读内容、提高阅读舒适感，本书做了修订。在内容上做了适当的修改，并修改了相应的例题与习题。每章增设了近年来部分

IBMSPSS数据分析软件是目前应用最为广泛的数据分析软件之一，深受各行业用户的青睐。本书以IBMSPSS26.0为基础，以数据分析理论为主线，参照数据分析课程教学大纲编写。全书由浅入深，共包括10章内容，涵盖数据分析的三个阶段，介绍了数据分析的基本概念和流程、SPSS软件在数据获取与管理上的功能、概括性描述统计分析、