概率论与数理统计都是研究随机现象的.概率论通常从模型出发研究随机现象，即在一定的假设之下探讨随机事件出现的可能性大小及各种随机现象的有关数量指标；数理统计常常是从数据出发，通过对数据的收集、整理和分析对随机现象给出适当的推断或决策.从内容结构上看，概率论是数理统计的数学基础，而数理统计是概率论的重要应用.

本书是为非数学类专业概率论与数理统计课程编写的教材。全书共九章，内容包括随机事件与概率，随机变量及其概率分布，多维随机变量及其概率分布，随机变量的数字特征，大数定律和中心极限定理，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验等。各章根据教学大纲要求和复习需要配置了相应习题并附有参考答案与提示。同时，为了增强学生统计分析能力，

《概率论与数理统计（第2版）》是教育部高等农林院校理科基础课程教学指导委员会推荐示范教材，是教育部教学研究立项项目成果。《概率论与数理统计（第2版）》突出随机数学思想，注重概率论与数理统计的通用知识和应用性，内容包括随机事件与概率、条件概率与独立性、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、大数定律和

全书共分9章，内容涵盖了随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验R语言及其在概率统计中的应用等内容.为开拓学生的学习视野、增强实践应用能力，本书在第9章中介绍了R语言及其在概率统计中的应用.为了便于读者学习，每节后均附有习题，每章后附有总复习

本书本以经典的*小二乘理论为基础，较全面地介绍了现代应用回归分析的基本理论和主要方法。全书共分为九章。*章讨论了回归模型的主要任务和回归模型的建模过程；第二、三章详细地介绍了线性回归模型；第四章以残差为重要工具，讨论了回归模型的诊断问题；第五、六章讨论了多项式回归模型和含有定性变量的回归模型；第七章讨论了多元线性回归模

本书研究了拟似然非线性模型中参数估计的渐近理论。拟似然非线性模型按照设计变量来分，可以分为三类：带固定设计的拟似然非线性模型、带随机回归的拟似然非线性模型和自适应拟似然非线性模型。本书主要研究了这三类拟似然非线性模型中参数估计的大样本性质。此外，还研究了带随机效应的拟似然非线性模型中参数估计的大样本性质。

《概率论与数理统计》全面、系统地介绍了初等概率论和数理统计的主要内容，包括事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其联合分布、随机变量的数字特征、极限理论初步、数理统计基础,参数估计和假设检验等。 《概率论与数理统计》注重对基本概念和基本原理的把握和理解；注重对基本方法的讲解和运用；以大量的例题和注记帮助读者理解基

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.

《概率论与数理统计解题秘典》是李裕奇等人编写的《概率论与数理统计（第5版）》的配套教学用书，内容包括教材中全部基本练习、综合练习与自测题，10套期末用模拟试题，以及最近7年的考研概率统计真题的完全解答。将之分别编入萌动篇、筑基篇、初成篇与破关篇四篇中，意在引导读者走过对概率论与数理统计的接触、初学、逐步熟练到精深的过程

本书是根据高等院校概率论与数理统计课程的教学大纲以及考研大纲编写而成，系统地介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与方法。本书主要内容包括：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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等。每章均配有大量的典型例题、习