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本书是多元数据分析的基础教材，内容涵盖方差分析、总体分布和独立性检验、矩阵的奇异值分解、多元线性回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、多维标度分析、判别分析、逻辑回归分析、典型相关分析等多元数据分析的核心内容。写作上力求深入浅出、循序渐进，既照顾学生的理解能力与学习兴趣，又考虑内容的全面性与深度。本书在内容取舍、习

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、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，书中还提供了一些重

相依混合随机变量是现代概率统计中的重要概念,它具有非常直观的实际应用背景,如时间序列数据、空间数据、网格数据和高频数据等都具有相依性,且呈现渐近独立的特征.因此,近几十年来一直都吸引了众多学者的关注与研究,获得了丰硕的研究成果.本书主要介绍混合随机变量的基本理论,内容包括混合随机变量的定义与性质、随机过程的混合性质、混

试验设计与数据统计分析

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。本书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，以及如何解释从这些分析中得到的各项系数。此外，作者也回

随机过程在经济、统计、金融、工程、管理等领域具有广泛的应用价值。新时代急需多样化人才和创新性人才。本教材内容紧跟时代前沿，覆盖统计、金融科技、金融、保险精算等方面的应用，让读者了解随机过程在众多交叉领域中的应用前景，激发创新潜能。例如关于MCMC、机器学习等算法在统计、金融等领域的深入讲解。

本书定位于应用型本科人才培养的概率论与数理统计课程教材,注重交叉学科人才培养的特点,以必需、够用为度,兼顾学生考研需求.本书精心设计应用性例题,并利用常用的Excel和R软件实现,锻炼学生的实际动手能力;通过相关数学历史文化知识的介绍,拓宽学生的知识面和视野.《BR》本书内容分为初等概率论、基本统计方法、Excel在概

本书是全国高等教育自学考试“概率论与数理统计（工）”指定教材，本次改版是根据自考办在规划课程时，重新设置了本课程的名称，进行的改版。本书内容的修订，主要根据《概率论与数理统计（工）自学考试大纲》，对例题、习题等再进行优化，对知识点的讲解再突出重点，更好地适用于参加自学考试的学生。同时将建设本教材配套的数学资源。数字资源

线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法，但它的局限性是要求因变量是定量变量（定距变量、定比变量）而非定性变量（定序变量、定类变量）。但在许多实际问题中，经常出现因变量有两个或三个分类的情况，此时就需要应用logistic回归分析。本书系统地把logistic回归与线性回归模型的OLS的R2、估计标准误差、t比率