本书适应了大数据时代对人才培养的需求，通过将数据处理技术与传统的统计学知识相结合，在内容上设置了大数据概述与SPSS基础知识、数据文件的建立与数据处理、数据的描述性分析、抽样推断与参数估计、数据可视化分析、假设检验、相关分析、线性回归分析、时间序列分析与统计预测、编制数据分析报告十个项目。本书将理论知识与实操能力的培养相结合，同时每个项目的结尾加入了课程思政的案例，并配有微课、课件、教案、习题、数据等教学资源，能够满足课堂教学的需求。本书既可以作为高职高专财经类专业数据分析课程的教学使用，也可以

本书按照党的二十大报告的要求，加入了相关的思政教学元素。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等内容。注重基本概念，突出概率的直观、严谨性，同时坚持应用导向、提升学生的创新能力。本书突出直观的概率理论知识，注重基本概念的表述，坚持应用导向，培养学生的学习兴趣，提升其创新能力。适合数学、统计、计算机、信管、数据科学与大数据技术等对数学要求较高的专业的学生作为教材或参考书。

本书是一本应用多元统计教材，是多元统计分析的实践指南.书中介绍了各类多元统计分析方法，并结合SAS、SPSS和SYSTAT给出了各分析方法的实现.本书主要侧重于应用，通过使用现实数据集的丰富实例，阐明了何时、为什么以及如何使用数据集，便于读者学习理解.
本书条理清晰，内容精练，言简意赅，可作为高等院校数学与应用数学、信息与计算科学等专业学生的教材，同时也可作为数学工作者和科技人员的参考书.

本书通过三大部分的内容对教材进行补充: 第一部分为对应教材的课后习题全解和每章总复习题全解; 第二部分是试题选编, 精心编排了与学期对应的期末模拟试题八套; 第三部分是高校期末试题选编的全解。本书对原书习题给出了详细解法, 还增加了高校典型期末试卷, 让学生提前巩固所学知识点, 同时本书给出多种解题方法引导学生举一反三, 充分调动学生学习数学的积极性。

本书是作者编著的教材《概率论与数理统计》（第二版）的配套辅导用书，是教材的重要补充，供师生教学和学习参考使用。全书共分八章：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，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验。每章内容由三部分组成：第一部分是对全章知识点的归纳总结；第二部分是典型例题，为了复习和巩固好本章知识点，精选和自编了部分题目，为了满足考研同学的需要，精选了部分全国硕士研究生入学统一考试数学试题；第三部分是教材全部习题的详细解答。本书和

本书是编者在多年概率论与数理统计教学实践基础上，根据高等学校工科各专业的“概率论与数理统计课程基本要求”编写的，共十一章，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与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、概率论与数理统计在Python中的实现.书中内容注重提高学生的学习兴趣和应用能力.随书通过二维码配有数学家故事、本书的拓展内容等，同学们可课下扫码阅读.部分习题配有答案，同学们可在验证时参考.