本书全面地介绍了各种常见统计应用场景下的样本量确定方法，重点讨论了样本量确定的原理，弥补了已有统计学在这方面的不足。特别地，在统计学领域内首次介绍了分布估计和建模等应用场景中的样本量确定方法，填补了空白。

"多元统计分析在多个领域展现广泛的应用价值。本书主要介绍多元统计分析的相关内容，包括随机向量、多元正态分布、统计推断、多元线性回归、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、分类神经网络、路径分析和结构方程等。书中主要的多元统计方法都以常用的统计软件SPSS和JMP作为求解运算与分析工具。本书既可作为高等院校工科类和经

概率论与数理统计是统计学及数据科学专业的一门基础课程，在自然科学和社会科学的诸多领域中都有很重要的应用。对于该课程的教材来讲，除了能够让读者掌握最基本的理论和方法之外，也需要对其在实践中如何应用有所指导。因此，本书首先详细介绍了概率论的基本内容，包括随机事件，随机变量的定义、分布函数、矩，大数定律和中心极限定理等，并引

本书是在第二版（四川省“十二五”普通高等教育本科规划教材）的基础上修订而成的，是为了适应新工科人才培养而编写的创新性概率论与数理统计教材，为高等学校大学数学教学研究与发展中心（项目编号CMC20240602）资助成果。本书含概率论部分以及数理统计部分，力求做到两部分内容并重且有机结合,尽量做到概念准确、理论系统、解析完

本书是作者对近几年在区间函数型数据评价方面所取得的研究成果进行的系统整理与归类。全书共九章内容，可以分为四部分：第1部分为区间函数型数据评价理论体系构建，主要讲述区间函数型数据评价的基本步骤、赋权方法、评价结果处理等；第2部分为区间函数型主成分评价方法研究，主要阐述单变量和多变量区间函数型主成分评价方法、一般分布下的区

本书是科学出版社“十四五”普通高等教育本科规划教材，系统地介绍贝叶斯统计的概念、方法和实践案例，旨在培养学生的贝叶斯统计思维和统计建模能力，以及将理论知识运用于实践的能力。本书结合丰富的实际案例和计算机实验，帮助学生深入理解贝叶斯统计的原理，并强调贝叶斯统计在不同领域中的应用价值。本书共九章，涵盖贝叶斯统计的基础知识和

本书前四章取材于1987年Stroock在麻省理工学院的演讲。它们构成了对大偏差理论基本思想的介绍，并为具有较强分析和概率论背景的高年级研究生提供了一个学期的课程基础。最后两章介绍了各种不一致的结果(第5章)，并概述了允许测试和比较前几章中使用的技术的分析方法(第6章)。本书适合对大偏差感兴趣的研究生和数学研究人员阅读

本书是以教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“大学数学课程教学基本要求”为指导，结合应用型本科院校数学教学的特点编写而成。全书结构严谨、理论系统、举例丰富、实用性强。全书以通俗易懂的语言，系统地讲解了随机事件及其概率、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、大数定律及中心极限定理、数理统计

本书根据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“大学数学课程教学基本要求”，并参考教育部考试中心制定的“全国硕士研究生招生考试数学考试大纲”，在2020年第二版的基础上修订而成。全书内容包括随机事件及其概率、随机变量的分布及其数字特征、多维随机向量的分布及其数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、

本教材共10章.第1章介绍随机事件的概率与性质，第2章介绍一维随机变量及其分布，第3章介绍多维随机变量及其分布，第4章介绍随机变量的数字特征，第5章介绍大数定律和中心极限定理，第6章介绍样本及其抽样分布，第7章介绍参数估计，第8章介绍假设检验，第9章介绍方差分析和回归分析，第10章介绍Excel软件在概率统计中的应用.