全书共十章，内容包括回归分析、变量选择、时间序列、非参数统计、聚类分析、判别分析、逻辑斯谛回归与支持向量机、主成分分析、因子分析、纵向数据分析。各章都有丰富的案例分析，为使书中案例贴近数据的应用实际，采用了方便获取的证券市场高频数据，并使用国际通用的R软件进行数据收集、处理、加工和分析，便于读者自己动手和实际应用。全书内容讲解简明扼要，注重应用，让读者从收集数据开始，掌握数据收集、整理和大数据统计分析的全过程。

　　《“十四五”规划教材：应用回归分析教程》在传统的应用回归分析教材内容框架的基础上，补充了回归分析的新模型。
　　《“十四五”规划教材：应用回归分析教程》的内容包括：古典回归分析模型（一元、多元）、违反古典假定的回归模型、非线性回归模型、拓展线性回归模型、概率线性回归模型、非参数回归模型和半参数回归模型等内容。
　　《“十四五”规划教材：应用回归分析教程》相对于其他教材其特点体现在：首先，在介绍基本的回归分析模型和方法的基础上，增加了在实践中应用比较广泛的拓展线性回归模型和概率线性

本书的内容按当前理工院校同名课程体系展开，涵盖概率论和数理统计的主要课题。全书共分为
8 章：前4 章系统介绍概率论的课题，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量、
随机变量的数字特征，为后4 章讨论进行统计推断的数理统计方法构建一个明晰且严格的语境。后4
章的数理统计内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和线性回归，形成统计
推断的基本结构。
本书选择Python 的科学计算应用包，包括用于快速数组处理的numpy、用于统计计算的<

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率统计实验的优势，将抽象难懂的概念和定理直观化、形象化，有助于读者掌握重点、突破难点，也可以提高教材的可读性、趣味性。本书融入了编者们多年从事概率论与数理统计教学实践的心得和体会，

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。本书可作为普通高等院校、高等职业院校工科类和财经类专业的应用数学课程教材，也可作为读者学习高等数学的参考用书。

本书主要内容包括概率论的基本概念、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、大数定律及中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验和回归分析。每章附章节思维导图，数学实验和软件求解。
本书适合应用型本科理工类，经管类和其它非数学专业教学用书，也可以作为工程技术人员的参考书。

本书共11章, 内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、Matlab软件应用、常见的概率论与数理统计模型。各章配有一定数量的习题, 书末附有习题选解与提示, 并提供预备知识及6种附表以备查用。本书的编写始终以强化理论学习为基础, 以应用为目的, 力求做到深入浅出、通俗易懂、便于自学、提高成效。

本书是《概率论与数理统计》的同步辅导书，集长期在教学科研第一线的专家的丰富教学经验，按照系统性、结构性、严谨性和简洁性原则进行编著。内容主要包括随机事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的数字特征、随机向量和极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。适用于普通高等教育概率论与数理统计相关专业的学生及自学本学科的社会人士。

全书共八章, 即随机事件与概率、随机变量及其分布、二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、统计量和抽样分布、参数估计、假设检验。每章均配有习题和单元测试, 书后附有习题参考答案。

本书共分为10部分，内容包括排列组合、随机事件与概率、随机变量及其概率分布、二维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、样本与统计量、参数估计、假设检验、Matlab在概率论统计中的应用简介。各章后选配了适量习题，并在书后附有习题答案。书末给出了泊松分布表、标准正态分布表、χ2分布分位数表、t分布分位数表、F分布分位数表5个重要分布表。