本书包括随机事件及其概率、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、抽样及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、线性回归分析等十章，各章后选配了适量习题，并在书后附有部分习题参考答案。本书在编写上力求使用较少的数学知识，强调对概率统计的基本概念、基本理论和统计思想的阐释，强调

在经济学、政治学、社会学、心理学和教育学等学科领域，因子分析法应用广泛。 《格致方法·定量研究系列因子分析：统计方法与应用问题》作者用明确的数据分析例子，详细介绍了因子分析的不同方法，以及它们在何种情况下最有用。更深入探讨了验证性和探索性因子分析的差别和因子旋转的各种标准。特别值得一提的是对不同形式的斜交旋转的讨论，

本书在跟踪可靠性研究前沿的基础上，以航空、航天与民航为背景，结合数理统计和工程设计原理，系统地阐述了可靠性理论与工程应用方法。全书包括可靠性基本概念、可靠性统计原理、可靠性建模方法、复杂系统可靠性分析方法、关联系统可靠性原理、面向过程的系统可靠性、可靠性预计与分配、机械可靠性设计原理、制造过程可靠性分析、可靠性试验与评

本书在跟踪可靠性研究前沿的基础上，以航空、航天与民航为背景，结合数理统计和工程设计原理，系统地阐述了可靠性理论与工程应用方法。全书包括可靠性基本概念、可靠性统计原理、可靠性建模方法、复杂系统可靠性分析方法、关联系统可靠性原理、面向过程的系统可靠性、可靠性预计与分配、机械可靠性设计原理、制造过程可靠性分析、可靠性试验与评

《线性代数、概率论与数理统计习题解答》是作者编写的大学数学系列教材之《线性代数》《概率论与数理统计》的配套习题解答。按照主教材的内容框架，线性代数分为行列式、矩阵、n维向量、线性方程组、矩阵的特征值和特征向量、二次型共六章；概率论与数理统计分为随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、样本及抽样分布、参数

《概率论与数理统计》是与“爱课程”网上国防科学技术大学吴翊教授主讲的“概率论与数理统计MOOC”课程配套使用的教材。全书内容包括事件与概率、变量、多维变量、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、回归分析与方差分析、模拟，涵盖了“概率论与数理统计MOOC”的第1讲至第47讲的内容

本书主要内容包括：随机事件与概率、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等。

本书参照教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“工科类本科数学基础课程教学基本要求”及“经济和管理类本科数学基础课程教学基本要求”编写而成。包括概率论的基本概念、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、大数定律和中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等内容，书末

《空间回归模型》主要解决线性回归分析中空间依赖关系的相关问题，为社会科学家完备地介绍如何将空间依赖性的分析纳入回归框架。本书作者向读者介绍了两种应用最广泛的空间回归模型：空间定距因变量和空间性误差模型。此外还补充了空间分析中的疑难问题。

线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法。本书全面解释了logistic回归模型的估计、解释和诊断结果，详细说明了多选项和不排序多分类因变量的问题，并更新了现今应用的计算机软件，深入评论了不同的拟合优度。作者还提出了令人信服的论据去说明R2L的优势，并增加了分组数据、预测效率和风险比等新内容。