本書是專門為在此領域基礎薄弱的同學提前復習概率論而編寫的。概率論相關題目在考研數學試卷中的比例占22%左右，出題重點主要是對研究隨機現象規(guī)律性的基本概念、基本理論和基本方法的理解，以及運用概率統(tǒng)計方法分析和解決實際問題的能力。對多數考生來說，概率論與數理統(tǒng)計部分是其在數學科目上的弱項，提前復習很有必要。本書提出在學習方

本書共9章內容，包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律與中心極限定理、數理統(tǒng)計的基本概念、參數估計、假設檢驗以及回歸分析與線性模型。

本書講述人類在16-19世紀這300年間探索概率統(tǒng)計的歷程，力圖展現從會計學之父盧卡·帕喬利的賭金分配問題，到天才高爾頓的以統(tǒng)計學為紐帶的科學王國之間，前輩先賢們所在概率統(tǒng)計思想、理論與方法上的貢獻。本書內容大抵涵蓋以下三個方面：一是統(tǒng)計思想、理論與方法本身；二是前輩們的工作在后世的直接延伸，本書企圖以管中窺豹的方式，

本書較系統(tǒng)地介紹了概率論的基本內容，內容豐富，富有時代特色。書中有許多新的講法，幫助學生更好地理解所學的內容和加深對問題本質的理解。本書以講授概率論的基本思想方法為主，同時介紹概率論的諸多應用背景。本書講授的微分法是計算隨機變量和隨機向量函數分布的簡潔方法。條件分布和邊緣分布的計算也都簡單易行，較大程度地降低了數學難度

本書較系統(tǒng)地介紹了數理統(tǒng)計的基本內容，內容豐富，富有時代特色。書中有許多新的簡明講法，幫助學生更好地理解所學的內容和加深對問題本質的理解。本書以講授數理統(tǒng)計的基本思想方法為主，同時介紹數理統(tǒng)計的諸多應用舉例。本書介紹的經驗似然方法是近年來新發(fā)展的統(tǒng)計推斷方法，在生物統(tǒng)計、可靠性分析、信號處理和不完全數據的統(tǒng)計推斷方面有

本書是高等學校概率論與數理統(tǒng)計課程教材。前5章是概率論基本內容,包括概率論的基本概念、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、極限定理等,為接下來學習數理統(tǒng)計準備必要的理論基礎;后3章是在概率論基礎上介紹數理統(tǒng)計方法,內容包括數理統(tǒng)計基礎知識、參數估計、假設檢驗等,以幫助學生分析解決實際問題。每章后

本書的編寫具有以下特點：（1）言簡意賅，省略了一些煩瑣的理論證明和公式推導；（2）強調應用，采用生動具體的例子來講解多元統(tǒng)計分析方法，便于讀者學習；（3）與R密切結合，采用R軟件來實現多元統(tǒng)計的計算和分析，并解讀R軟件的分析結果；（4）使用方便，本書所有例題、案例和習題的數據文件以及相應的R代碼都放在中國人民大學出版社

"本書以主流時間序列分析為主要內容，涵蓋線性、非線性時間序列分析，線性時間序列分析包括單變量平穩(wěn)時間序列分析以及多變量非平穩(wěn)時間序列分析，非線性時間序列分析包括常用的平滑轉換自回歸模型、閾值自回歸模型、自回歸條件異方差模型。本書內容闡述清晰、邏輯性強，突出時間序列分析方法思想的講授，并輔以案例及軟件實現過程、閱讀材料、

本書分為三大部分，共計14章，主要內容包括：探索性數據分析入門、概率論基礎、推斷統(tǒng)計基礎、相關性和回歸、數據分析棧、R中的數據結構、使用R進行數據處理與可視化、使用R進行數據分析、Python中的數據結構、使用Python進行數據分析等。

本書歸納了計數一次、二次和多次抽樣檢驗的理論與方法，在計量抽樣檢驗中，除單側限外，本書主要介紹了作者多年獨創(chuàng)的雙側限，包括方差已知和未知兩種情形。全書以概率統(tǒng)計為工具，將抽樣檢驗的基本原理、方案設計和應用示例按梯度依次展開，使讀者在通曉原理的基礎上，準確地把握方法，科學地選擇抽樣方案。本書可供大中型企業(yè)質檢處的技術管理