本书共分10章，第1章为绪论，包括多元统计分析的发展历史、多元数据的组织及可视化；第2章为矩阵代数基础，包括矩阵的Kronecker乘积和拉直运算，以及矩阵的分解和微分等；第3章和第4章介绍多元统计推断的基本理论，包括多元抽样分布、参数估计和多元正态总体的假设检验等；第5章至第10章介绍常用的多元统计分析方法，包括判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析和典型相关分析等。

本书为高等学校的《应用数理统计》教材，主要内容包括抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析，共五章。每章含有常用统计软件数据分析操作简介，章末附有知识小结、疑难公式的推导与证明、有关数理统计发展史的课外读物、章节练习及习题讲解。本书包含教育、生物、经济等专业所需的数理统计知识，以及常用统计软件分析操作简介。

本书是数学、计算机相关专业高年级本科生专业主干课程或理工类专业研究生的公共基础课程教材，其理论性强，应用广泛。本书内容共分为6章，包括数理统计基础、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析、多元统计分析。
本书在编写时特别注重概念发现和理论形成的介绍，既注重理论的严谨性，又注重知识的应用性； 同时，还介绍了各种统计方法的Excel软件实现过程，提升了课程的应用性。部分节后编写了配套练习题，方便读者自我检测。

本书针对概率论与数理统计实践课程设计了概率统计基础实验、应用案例分析、演示验证实验，编撰了典型应用案例。本书注重内容的知识性、启发性、可探索性和素材新颖性，实验基于MATLAB平台和GeoGebra平台开展，附有所有实验程序、案例求解程序和演示验证实验GGB脚本程序文件，可通过扫描二维码获取。

本书内容包括概率论、数理统计和R语言初步知识等。

全书共有8个章节，内容覆盖了概率论的基本概念、随机变量、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、大数定律及中心极限定理、参数估计、假设检验等，本书语言通俗易懂，逻辑清晰，结构严谨。全书微视频资源，围绕重难点及典型例题进行视频讲解，线上线下相结合，有助于学生更好的理解内容。章末均配有不同难度的课后习题，适配不同层次学生的需求，同时还设置拓展与提高板块，便于学生拓展延伸。

本书是作者长期在高等院校从事概率统计教学经验的总结和升华。本书紧密结合目前学生的数学基础现状，遵循学习概率统计的认识规律性，提炼出本门课程对学生的基本要求、中等要求和高级要求，分别形成基础篇、中级篇和高级篇。将概率统计的难点分散，对基本概念和基本理论和方法进行重点讲授，使学生在学习过程中易于理解，此种起点低，循序渐进，小步快跑，从零起点走向精通的编写方法在国内还是一种新的尝试。

本书主要介绍了基于线性系统控制器设计理念的非线性系统控制器的设计思想和基于李雅普诺夫稳定性理论的直接非线性系统控制器的设计思想，共9章，覆盖了关于非线性系统和非线性控制发展的主要成果，并且结合作者的工程实践经历，在第9章给出关于飞行器、船舶等非线性系统控制器的设计案例。

本书的特色在于其将R语言的实践应用贯穿于概率论与数理统计的各个知识点的教学中，帮助学生摆脱烦琐的数学计算，从而有更多时间深入理解概率论的抽象概念及统计学的基本原理和方法.R软件部分的教学可以穿插于理论教学中，也可以单独安排在上机实验室. 值得一提的是，本书并不要求学生具备高级的R语言编程技能，只需掌握基础入门知识即可，具体内容详见本书第1章. 该章主要介绍R语言在概率论与数理统计领域常用的程序包和函数，旨在激发学生的学习兴趣,并帮助他们更好地理解相关概念和原理.
本书共10章，

全书共10章，第1～4章
是概率论部分，包括随机事
件与概率、一维随机变量、
二维随机变量、大数定律与
中心极限定理；第5～9章是
数理统计部分，包括数理统
计基础、参数估计、假设检
验、方差分析、回归分析；
第10章介绍了R语言软件在
数理统计中的应用。