现代非参数统计方法是统计学方法论的一个重要组成部分，本书主要介绍若干经典的现代非参数统计方法，包括非参数密度估计、非参数回归方法、分位数回归和非参数似然方法(经验似然)。密度估计方面介绍一元和多元核密度估计；非参数回归方面介绍局部多项式估计的构造、理论性质和应用，样条函数的基本理论、样条估计理论；分位数回归方面介绍分位

本书的主要内容是概率论和统计学，包括随机事件和概率、随机变量及其分布、数字特征和大数定律、统计学概论、统计资料的搜集与整理、统计资料分析所需要的基本指标和统计资料分析方法共7个模块。每个任务后配有能力训练，可帮助学生及时巩固所学知识，同时配有拓展延伸阅读材料，通过数学文化、时事案例等内容的渗透，落实立德树人的根本目的。

新闻媒体经常报道哗众取宠的数据，它们既不真，也不假。牛津大学首席经济学家与知名记者联手出击，通过日常生活中妙趣横生的故事和数字常识，拆穿统计学常用的唬人伎俩；利用普通人所具备的常识、经验与能力，还原事件的真相，使读者在轻松愉快的阅读中直捣数字的核心与背后的意义，练就一生受用的数字透视力。

我们的生活中充满了各种不确定性，这导致很多事情并不能完全被人为控制。这种不确定性时而让人感到惊慌、焦虑，时而又令人喜出望外。本书以案例分析的方式，解释概率、随机性和不确定性等数学概念，揭开概率事件背后的数学原理。本书案例丰富，深入浅出，充满知识性、趣味性。适合作为学生的课外读物，拓展学生的知识面，教育人们运用概率论的方

本书是岭南师范学院2022年筑峰计划专项项目资助的研究成果，是一本集理论方法、实践案例及实验应用为一体的概率论与数理统计教材。全书注重介绍概率论与数理统计的思想与方法，适当减少数理论证的过程，强调随机思想与方法的应用，书中选用大量有实际应用场景的案例及例题，有利于培养学生的实践应用能力。同时，本书还充分利用数据图表及概

本书对现代统计推断的基本概念进行了严谨而全面的阐述，对基本概念进行了清晰的阐述。具体内容包括：二项假设检验、多元假设检验、复合假设检验、信号检测、凸统计距离、假设检验的性能界限、假设检验的大偏差和误差指数、随机过程检测、贝叶斯参数估计、zui大似然估计、信号估计等。本书的一个显著特点是大量精心构造的例子，有助于读者理解

本书稿用图表法进行的Ｅ-Ｇ筛选，使人们可以对前面得到的给出偶数的Ｇ-素数对成员的数目的上下限值的公式的由来有更深刻的理解。清楚地知道数轴上那一范围内的自然数的行为是可以确切知道，那一范围内的自然数的行为是不能确切知道，这些不能确切知道的自然数的数目，正是公式所给出的上下限值的范围，以期对在校师生进行科研和学习提供参考和

本书从高等教育的实际出发，在教材体系和章节的安排上，严格遵循循序渐进、深入浅出的教学规律，难易适度；注重案例的引入，通过案例教学对课程重点和难点进行深化分析和训练，加强学生对知识点的理解和记忆，从而提高学生分析问题、解决问题的能力；内容叙述的组织方式易于学生接受，重视对数学概念的分析；加强知识发生过程的探索，对得到的重

本书分为基础篇和提高篇两篇，内容包括：随机事件和概率、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、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、随机事件和概率、多维随机变量及其分布等。

本书是编者根据多年的教学实践，按照新形势下高等教育改革的精神，结合财经类高校本科专业概率论与数理统计的教学大纲和考试大纲编写而成。内容包括：随机事件与概率、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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等章节的练习题和自测题