本书是一本以介绍现代概率论基础理论和方法为主的概率论教材。共分三部分。第1章和第2章为测度论，用较短的篇幅完整地叙述了测度与积分的一般理论，包括了一般测度、Lebesgue-Stieltjes测度、Lebesgue测度、积分与期望的定义及单调收敛定理、Fatou引理、Lebesgue控制收敛定理、Fubini定理等主要

本书从应用角度简要地阐述了试验设计、现代统计、数据挖掘，以及各专业领域试验统计等600多种统计分析技术。这一版新增加的主要内容有折线回归、高维数据Lasso回归、有序序列聚类分析、水文频率分析、向量自回归、格兰杰因果检验、协整检验和误差修正模型等功能。DPS数据处理系统软件试用版可从网站的下载中心下载、试用。

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

高级运筹学在学界是相对于基础运筹学而言的说法，重点是非线性优化理论，高级运筹学是很多高校管理及规划等专业本科生和研究生的核心课程，也是很多理工类专业研究生的专业基础课程。本书采用系统论的思想，通过建立数学模型，寻求解决方案，支持并达成最佳决策的学科。本书是面向工程类和管理类专业本科及硕士开设的课程。与基础运筹学相比，本

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。

《概率论与数理统计（第4版）：习题与解答》是《概率论与数理统计（第四版）》的配套教学参考书，包含随机事件及其概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析七章内容，每节分概要、例题、习题与解答三部分。

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。

试验设计是统计学应用广的分支之一。《试验设计（第三版）/“十三五”规划教材》主要介绍多种试验设计方法的设计思想及其实践过程，主要内容包括：试验设计概要；单因子试验的设计分析；区组设计；正交设计；参数设计；回归设计；计算机试验设计；优设计；饱和与超饱和设计；均匀设计；混料设计等。这些方法有共同点，也有不同点。只有懂得多种