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本书系统地介绍了双重广义线性模型等异方差回归模型的理论、方法和应用。内容主要包括：高维数据下双重广义线性模型的变量选择研究,纵向数据下均值-协方差模型的变量选择和贝叶斯分析,半参数异方差模型的变量选择和贝叶斯分析,偏正态异方差模型的异方差检验和贝叶斯分析,半参数混合效应双重回归模型的贝叶斯分析,以及双重Logistic

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

本书试图较全面地介绍大数据技术的基本原理和方法，包括以统计模型为主的各类数据模型以及它们的计算方法，同时还将介绍这些方法在一些领域(如人工智能)中的应用。

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本书介绍了数理统计的基本原理及重要的统计方法，内容包括：数理统计思想方法综述及重要分布、参数估计思想方法及其实践应用、非参数检验思想方法及其实践应用、方差分析思想方法及其实践应用等。

概率论基础

本书主要内容包括随机事件及其概率，随机变量及其概率分布，多维随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定理与中心极限定理，数理统计的基本知识，参数估计，假设检验。本书强调概念和内容的直观引入及知识间的相互联系；在注重理论与实际应用背景相结合的基础上，强调随机性思维和应用能力的培养。书中按章设置了适量的习题，并在书后附有

自从2011年教育部将统计学提升为一级学科以来，国内许多高等院校的统计学及相近专业都将概率论与数理统计拆分为两个学期的课程。为适应新形势下概率论课程教学的需要，编者集多年教学经验和教学实践编写成《概率论》。全书分五章介绍了概率论的基础知识，内容包括：事件与概率、随机变量、随机向量、数字特征和概率极限理论。该书既是一本完

《概率论与数理统计（第3版）》是由2016年出版的《概率论与数理统计》第2版修订而成。本次修订对第2版的习题配置予以进一步充实、丰富，对少量习题作了更换和调整；对于个别内容安排进行了适当调整；结合学生学习方式改变的新趋势，以“纸质教材+数字化资源”的方式将传统的纸质教材与数字化媒体进行有机结合。教材得到进一步完善，更加