本书根据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的《大学数学课程教学基本要求（2014年版）》编写而成。全书分为概率论基础和数理统计两部分。有别于其他教材，本书力图通过实际问题引入基本概念和建立基本定理，增强学生对概率论与数理统计基本思想、基本方法的理解。同时，在语言叙述上，尽量用通俗的说法去阐述深奥的概念与定理。本书在例题和习题的选择上尽可能扩大范围，有针对性地选编了一些概率统计在农林、经济管理等方面的应用案例，帮助学生了解如何用概率统计知识建立数学模型，解决实际问题。本次修订采

本书写作的指导思想是：既要保持较为严谨的统计理论体系，又要努力突出实际案例的应用和统计思想的渗透，结合统计软件较全面地系统介绍回归分析的实用方法。为了贯彻这一指导思想，本书将系统介绍回归分析基本理论和方法，在理论上，本书叙述了经典的*小二乘理论，同时又结合应用中出现的一些问题给出了对*小二乘估计的改进方法。中心主题是建立线性回归模型，评价拟合效果，并且作出结论。与此同时，本书也尽力结合中国社会、经济、自然科学等领域的研究实例，把回归分析方法和实际应用结合起来，注意定性分析与定量分析的紧密结合，努

本书内容包括：随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、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、样本及抽样分布、参数估计、假设检验及历年考研题。

　　《应用概率与数理统计（第2版）》是按照高等院校教学指导委员会关于概率统计课程的教学基本要求编写而成的，全书共分8章，前3章为概率部分，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布以及数字特征；第4～7章为数理统计部分，内容包括抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析；第8章为Excel在统计分析中的应用。《应用概率与数理统计（第2版）》的编写从实际问题出发，引入基本概念，注重讲清楚概率与数理统计处理问题的思想和方法，强调方法的应用。例题和习题尽量来源于学生熟悉的题材，叙述力求通俗易懂、

本书注重阐明概率论的基本概念、基本理论以及数理统计常用方法的背景和思想。全书主要包括大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析等内容，并通过配套的例题和习题，加强读者对基本理论和公式的理解和应用。

全书共分10章。第1章对回归分析的研究内容和建模过程给出综述性介绍；第2章和第3章详细介绍了一元和多元线性回归的参数估计、显著性检验及其应用；第4章对违背回归模型基本假设的异方差、自相关和异常值等问题给出了诊断和处理方法，在这一章增加了BOX-COX变换；第5章介绍了回归变量选择与逐步回归方法；第6章就多重共线性的产生背景、诊断方法、处理方法等方面结合实际经济问题加以讨论；第7章介绍的岭回归估计是解决共线性问题的一种非常实用的方法；第8章介绍了主成分回归与偏最小二乘；第9章介绍了可化为线性回归的

本书共10章。内容包括：随机事件与概率、条件概率与独立性、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、大数定律和中心极限定理、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。

本书是与清华大学出版社2017年出版的《概率论与数理统计（第2版）》（张艳、程士珍主编）教材相配套的学习辅导书.内容包括该书各章的知识点、典型例题、习题与综合练习题全解，另外，还配有大量的训练题及参考答案，以供考研学生提升解题技巧.本书注重体现概率统计的思想方法与基本内容，强调对学生解题方法与能力的培养，力求做到深入浅出，通俗易懂，便于教学与自学. 本书既可以作为高等院校概率论与数理统计的教学参考书，也可以作为数学爱好者学习概率统计的补充读物.

我们所处的时代是一个大数据时代，数据无处不在，统计学是研究数据的科学，在数据分析中扮演了非常重要的角色。多元统计分析是统计学中应用最广的一个分支，在自然科学、社会科学、经济科学和管理科学等领域应用广泛。
作为国内多元统计分析的经典版本，第5版继续保持了案例应用与统计思想相渗透、结合软件详细介绍多元统计分析理论与方法的特色。全书共分11章。主要内容包括多元正态分布、均值向量和协方差阵的检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法，还参考国内外大量文

本书主要内容包括：随机事件的概率，一维和二维随机变量及其分布，随机变量函数的分布，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，统计量及其分布，参数估计，假设检验及随机过程的基本知识。