《贝叶斯统计（第二版）》共六章，主要内容包括绪论、先验分布的选取、常见统计模型参数的后验分布、贝叶斯统计推断、贝叶斯统计决策和贝叶斯统计计算方法。《贝叶斯统计（第二版）》中各章配有大量的例题和习题，书末附有常用的几个概率分布表和部分习题参考答案供读者查用。《贝叶斯统计（第二版）》可作为高等学校统计学专业及相关专业本科生

本书是统计学专业的非参数统计教材，相比其他教材，本书有如下特点：1．内容全面，结构合理。本书内容包括基于秩的经典非参数统计方法、列联分析方法、基于经验分布函数的方法以及现代非参数统计方法，从秩方法开始逐步过渡到现代非参数方法，由浅入深，较为全面地介绍了非参数统计的思想和应用。2．例题丰富，讲解清晰。本书强调理论联系实际

本书根据概率论与数理统计课程的教学要求及全国硕士研究生招生考试的数学考试大纲编写而成，对各章知识进行系统总结，基本概念理解到位、理解原理和性质的内涵及使用方法，清晰易懂，层次分明。关键知识点后加必要的注解，使重点更加突出，提高相应知识的深度和广度。此外，本书对各章基本题型及重要考点进行分类。与高等数学和线性代数相比，概

本书共五章，内容包括随机事件及其概率、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、数理统计初步等。本书取材合理，深度适宜，所选例题、习题针对性强，并且注重强化基本概念、基本理论、基本计算，有助于培养学生的逻辑思维能力、运算能力和应用数学知识解决实际问题的能力。 本书可作为高职高专院校工科各专业学生的

本书介绍概率论与数理统计的基本概念、基本理论和方法，并结合MATLAB数学软件解决一些简单的概率统计问题.内容包括概率论的基本概念、随机变量与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、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、数学软件与应用实例等.每章均配有习题，书后附有习题答案，

本书着重讨论经典的ARMA模型，同时又对最新的时间序列模型加以介绍，如ARCH模型族（自回归条件异方差模型）、ECM模型（误差修正模型）和处理高频数据的ACD模型（自回归条件持续期模型）等。教材编写简明，内容通俗，公式表述严谨，既保证了较为完整的统计理论体系，又努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透。章后有相关的统计软

本书共10章，对数据统计与分析理论进行了较为全面的介绍。具体内容包括：数据统计基础、常用描述性统计分析、参数估计、假设检验、多元正态分布统计基础、方差分析、相关分析与回归分析、主成分分析与因子分析、聚类分析与判别分析、时间序列分析。全书论述严谨，行文深入浅出，注重实用性。本书可作为数据科学与大数据技术专业的本科生、研究

本书可配套高等院校教材《概率论与数理统计》(浙大·第五版),按照教材的章节顺序进行编排,并对概率论与数理统计教材的课后习题进行全解,其中教材第10章、第11章与第15章课后习题未涉及,同时每章增加了在硕士研究生入学考试时与该章节有关的典型例题及详解。本书旨在帮助读者提高分析问题的能力、掌握解题方法和技巧,以加深对教材基

本教材以十分细致和深入浅出的方式阐述了多元统计分析的基本概念、统计思想和数据处理方法，在充分考虑到适合财经院校学生使用的前提下进行了严谨的论述。全书共分十章。章介绍了多元分析中常用的矩阵代数知识，这是全书的基础。第二章至第四章介绍的基本上是一元统计推广到多元统计的内容，主要阐述了多元分布的基本概念和多元正态分布及其统计

《张宇概率论与数理统计9讲》主要介绍考研数学中概率论与数理统计的全部知识，并将其分为9讲。有三大特色如下： 第一个特色，是每一讲开篇列出的知识结构.这不同于一般的章节目录，而是科学、系统、全面地给出本讲知识的内在逻辑体系和考研数学试题命制思路，是我们多年教学和命题经验的结晶.鉴于有不少读者对线性代数、概率论与数理统计