本书根据高等学校工科数学课程教学指导委员会拟定的《概率论与数理统计课程教学基本要求》和《全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲》编写而成。本书以培养学生运用概率论与数理统计的思想和方法解决随机问题的能力为出发点，科学系统地介绍了概率论与数理统计的基本概念、原理和方法。本书内容分为10章：第1章至第5章为概率论，包括随机

本书是数理统计方面的经典教材，从数理统计学的初级基本概念及原理开始，详细讲解概率与分布、多元分布、特殊分布、统计推断基础、极大似然法等内容，并且涵盖一些高级主题，如一致性与极限分布、充分性、最优假设检验、正态模型的推断、非参数与稳健统计、贝叶斯统计等.此外，为了帮助读者更好地理解数理统计和巩固所学知识，书中还提供了一些

本书的第1~5章集中于概率论,涵盖条件概率、独立性、贝叶斯定理、离散和连续分布、某些数学期望（包括矩生成函数）、二元分布、边际分布和条件分布、相关性、随机变量的函数及其分布、中心极限定理和切比雪夫不等式，以及超几何分布等内容；本书其余四章(第6-9章)集中在统计推断,包括描述性和顺序统计、点估计（包括*大似然和矩估计的

本书为中国人民大学“十三五”规划教材——核心教材。非参数统计是统计学和数据科学的重要分支领域，本书作为该领域的基础教材，在内容上尽可能涵盖非参数统计基础知识的各个方面。为了使尽可能多的读者通过本书对非参数统计和稳健统计有所了解,作者尽可能多地从方法的背景、原理、R使用和案例四个方面进行详细介绍。本书内容主要包括基本概念

本书根据作者主讲该课程二十多年来的教学经验，并参照教育部对该课程的教学基本要求以及全国硕士研究生入学统一数学考试要求而编写。本书内容理论联系实际，强调概念的自然引入，结合生活中的实际例子，深入浅出介绍基本概念、原理与方法；通过典型例题的设计、分析与总结，帮助读者达到举一反三、触类旁通的功效；对于难点可通过扫二维码获取作

本书在简要介绍所需的概率论知识的基础上，分两篇着重介绍常用的应用数理统计方法和常见的随机过程.其中，数理统计部分包含数理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析与正交试验设计；随机过程部分包含随机过程的基本概念及类型、泊松过程、马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、随机分析、平稳过程.这些内容可为高等

本书内容包括概率论和数理统计两大部分，第1至5章介绍概率论的基本知识，包括随机事件与概率、随机变量及分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等；第6至9章介绍数理统计的基本知识，包括数理统计基础知识、参数估计、假设检验、回归分析等。

本书共分十一章：第一章为绪论；第二、第三章介绍了多元统计分析的理论基础——多元正态分布及其参数的估计和检验问题；第四章重点介绍了多因变量的多元线性回归的有关问题，包括模型、参数的估计及其性质、假设检验、变量筛选，以及双重筛选逐步回归问题；第五、第六章介绍了分类问题(判别与聚类)；第七到第九章介绍了降维的多变量方法(主成

贝叶斯计量经济学

概率论基础