全书共有9章内容。包括绪论、线性回归模型与正则化方法、广义线性模型和变量选择、稳健的变量选择方法、超高维模型的变量筛选方法、协方差矩阵和精度矩阵的估计、多重假设检验与错误发现率控制、高维测量误差模型、高维回归模型的迁移学习等内容。除了深入讲解高维统计的思想、方法与理论，书中还精心编排了大量习题，供读者巩固练习。

本书共分9章，内容包括绪论、数据的收集、数据的整理与显示、数据分布特征的描述、统计量及其抽样分布、参数估计、假设检验、相关分析与回归分析、时间序列分析。本书在章节导入、案例使用、习题编写等方面充分融入思政元素，并结合应用软件Excel提供了丰富的实践应用案例。构建了多层次的习题体系，强化知识理解与运用。创新教材形态，融

本书共9个任务，包括认知统计学和统计数据、统计数据收集、统计数据整理、总量分析和相对分析、总体分布分析、动态分析、指数分析、抽样推断、相关分析与回归分析。

本书是“十三五”职业教育国家规划教材、高等职业教育财经商贸类专业基础课“经典传承务本维新”新形态一体化教材《统计学概论》（第八版）的配套习题集。本书内容包括两部分。第一部分是各章内容提要及习题。各章内容提要为学生在练习之前复习主教材内容提供帮助，各章习题的安排则遵循循序渐进的原则，一般有填空题、是非题、单项选择题、多项

本书特色鲜明：一是突出应用导向，案例均选自产业实践，强调“做中学”，提升学生解决实际问题的能力；二是结构科学合理，采用活页化、项目化设计，方便教学灵活选择，支持学生自主建构知识体系；三是注重方法与新技术融合，结合大数据、人工智能等发展趋势，拓展统计学的应用边界；四是引入“智能体”辅助功能，打造“纸质教材+智能助手”的融

本书系统介绍了统计学的基本理论、方法与应用。共十四章，在保留经典统计学核心知识的基础上，紧密结合大数据与人工智能发展趋势，新增了数据伦理、机器学习、深度学习、因果推断、高维数据分析等前沿内容，并配以基于Python语言的应用案例，注重理论与实践相结合，构建了数智时代下“基础-应用-前沿”的完备统计学知识体系。

本书在介绍实用统计学基本概念、基础理论、基本问题处理方法的基础上，分别在SPSS和Python上对照处理实用统计问题。 本书内容共分为9章，涵盖了概率论基础、统计学基本概念、参数估计、参数假设检验、回归分析、方差分析与协方差分析、非参数假设检验、相关与秩相关分析、分类数据分析。 本书可作为非数学类专业本科高年级学生的选

本书以统计学描述统计与推断统计方法体系为线索确定内容框架，包括统计与统计数据、数据的搜集、数据的可视化基础、数据的描述统计、推断统计导论、参数估计、假设检验、列连分析、方差分析、相关关系与回归分析、主成分分析与因子分析等十一章。基本涵盖了统计设计、统计调查、统计整理、统计分析各环节的内容。

本书是在统计模型与统计软件课程教学内容改革和教学方法改革的基础上凝练而成的，将理论、统计模拟、软件实操等环节进行了有机整合。教材的编写目的是，通俗易懂地把现代统计学代表性模型的建模思想、理论基础、适用条件讲清楚，并紧密结合学科特色提供应用背景和应用案例，为学生理解大数据、应用大数据打下坚实基础。教材的主要内容包括:纵向

本书构建了“基础理论—核心方法—高级应用”的递进式体系。基础理论模块聚焦 统计学核心原理，涵盖描述性统计分析、抽样分布与统计推断等基础内容，奠定方法论基 础。核心方法模块深入解析变量之间的独立性分析、非参数统计、相关与回归分析等关 键方法，通过阶梯式案例设计，实现从单一变量分析到复杂系统研究的能力进阶。高级 应用模块结