本书通过一个基础、两个思维、三个概念、两个原理来有机组织教学内容。认真贯彻《国家职业教育改革实施方案》的精神，深入调查高职学生的数学基础与认知特点。本书内容包括：一元微积分，随机试验、随机事件、概率、复合事件的概率计算、一维随机变量的分布、数字特征、统计量、参数估计、假设检验、一元线性回归等，本书主要面向高职高专财经管理类学生，同时包括社会工作人员，如企事业单位的管理人员、微商、销售人员及以其他自学者。至于非数学专业的本科生、研究生也可以作为初级读本。

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.

本书是作者根据教育部关于高等学校工科类和经济管理类本科数学基础课程教学基本要求，在多年从事工科类和经济管理类等专业线性代数教学基础上编写而成的。本书第二版在正文的基本内容及教材的体系和章节安排方面基本与原书一致，保留了原书的风格.

《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、教学资源丰富，适合作为普通高等学校统计学专业或大数据相关专业本科生、经济管理类或社科类专业研究生的教材，也可作为从事社会、经济、管理等研究和实践工作的人士进行量化研究的参考

本书共分10章，其中第1-5章是概率论部分，包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布等；第6-9章是数理统计部分，包括统计量及其分布、参数估计、假设检验等；第10章介绍了Excel与MATLAB在概率统计中的应用。

　　《概率论与数理统计》以高等学校应用型创新型人才培养为目标，强调概率论与数理统计的应用性，主要内容包括概述、概率论的基础、随机变量的概率分布及数字特征、几种常见的概率分布、统计量的分布、参数估计、假设检验、线性回归模型等。读者学习该书的主要理论只要具有一元微积分的数学基础即可。
　　该书在知识体系上突出问题导向，章节内容从经典问题（实践中的概率或统计）人手，配以分析过程，通俗易懂；理论部分从具体到抽象，由易到难，分散了难点；重要计算给出了Excel实例，为大数据的应用奠定了坚实基础；每章

本书共10章，内容包括：随机事件及其概率，随机变量及其分布，多维随机变量，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，抽样与抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析。

本书是本课数学专业概率论与数理统计课的学习指导用书。书中首先总结勾画出概率论与数理统计的知识点网络，并针对重、难点进行简要分析，再对典型例题从多个角度采用不同的方法给出解答。在讲解的过程中，本书对每一步推导所涉及的知识点、理由给出说明，以开拓学生思路，从而提高学生分析、解决问题的能力。本书所选的例题是作者多年实践教学所得，包括学生习题课、期末考试中容易出错的习题，也包括近些年研究生入学考试的题目。

贝叶斯统计是和基于频率的传统统计 (频率派统计) 不同的一套关于统计推断或决策
的理论、方法与实践. 本书除了介绍贝叶斯统计的基本概念之外， 还介绍了不同贝叶斯模型的数学背景、与贝叶斯模型对应的各种计算方法， 并基于数据例子来介绍如何通过各种软件实现数据分析.本书使用的软件是以 R 为平台的 Stan 和以 Python 为平台的 PyMC3， 它们都是人们喜爱的**的基于 MCMC 和C++ 编译器的贝叶斯编程软件. 相信读者能够通过实践掌握它们。
本书希望使对贝叶

本书将新工科理念与国际化深度融合，借鉴国内外优秀教材的特点，并结合山东大学数学团队多年的教学经验编写完成。本书共8章，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、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、MATLAB在概率论与数理统计中的应用。每节题型采用分层模式，每章总复习题均选编自历年考研真题，并配套完备的数字化教学资源。