本教材根据近年来工科数学改革的新成果，结合高等应用型本科院校的实际特点，以培养卓越工程师为目标，书中对传统的教学内容进行优化，在附注中对相关的历史进行了陈述并对新的思想方法进行了介绍。本书着眼于介绍概率论与数理统计中的基本概念、基本原理和基本方法，强调直观性，注重可读性，突出基本思想与方法。本书内容包括：随机事件与概率

本书作者基于其科研成果和公共调查项目的经验，聚焦人类生活中的不确定性，深入探讨了不确定性的本质和应对方法。作者引入了丰富的案例，通过广泛讨论个人故事、历史事件、科学探索和日常决策，揭示了不确定性是人类生活的基本组成部分，系统论述了从个人层面的微小决策到全球范围内的风险评估，从统计学和概率论的应用到贝叶斯定理的分析，以及

本书第一部分介绍了质量改进的理念、基本概念和发展历程，以及用于根本上解决质量问题的结构化工具-DMAIC。第二部分介绍了质量改进工作中统计工具和方法，及从质量工程角度呈现抽样、参数估计、假设检验和概率分布等重要概念。第三部分重点介绍统计过程控制(SPC)方法及过程能力分析的方法，以及休哈特控制图在现代商业和工业的应用。

本书紧密结合概率论与数理统计的核心内容，精选了一系列具有代表性的案例，通过系统的分析、建模、计算与推理，引导学生深入理解概率论与数理统计的基本概念、基本理论、基本方法以及广泛的应用价值，提高学生发现问题、分析问题与解决问题的能力，尤其是数据分析和统计推断的能力。全书分10章，共95份案例，内容包括随机事件与概率、随机变

本书内容涵盖了概率论基础、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计基础、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析初步等,并特别强调应用R语言计算及可视化,知识点结构清晰,内容丰富,概念引入形象,每节附有相应知识点的习题,每章附有知识点的梳理小结与章内容相应的习题,对书中每个非叙述性例题都给出

线性模型是统计学中的一个重要分支，本书从理论与实践相结合的角度，阐述了线性模型的基本理论、方法和应用。本书共分为八章，第一章通过各种案例引进各种线性模型，第二章和第三章介绍了一些基础知识，包括矩阵论和概率论的相关知识。第四章到第六章系统讨论了各种线性回归模型的估计及统计推断。第七章讨论了方差分析模型的统计推断，并在附录

本书是普通高等学校应用型教材《概率论与数理统计》(第3版)的配套辅导用书。全书分为三大部分，其中第一部分为对应教材的课后习题全解以及总复习题全解，有些题目给出了多种详细解法，便于读者自学参考，为了便于教师布置课后作业，课程教材的课后习题是按节配置的，且每一章的后面均附有总复习题，配套辅导用书的章节目录体系与课程教材完全

概率论与数理统计是大学数学的第三门课。本书针对理工专业编写，主要包括概率论的基本概念、一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等知识模块，并特别加强了数学建模与数学实验教学环节，可以通过扫描对应的二维码即可实现实验操作，且配有网络账号，学生可登录网络学习

本书特色：1.语言通俗，受众广泛：采用简单通俗的语言阐述多元统计分析的基本概念，便于非数学背景的读者理解。2.注重应用，结合案例：考虑到读者的应用需求，通过案例帮助理解各种方法的概念及计算，同时包含传统多元分析教材的多数内容及详尽数学公式，以满足不同读者需求。3.兼顾主流软件实现：基于数据驱动思维，正文中通过R软件解释

本书是《概率论与数理统计》的配套学习指导书，以大量典型习题的讲解，指导帮助读者学习与教材对应的知识点，包括随机事件及概率，随机变量及其数字特征，大数定律与中心极限，数理统计基本概念，参数估计，假设检验等内容。是教材内容的更进一步提高和拓展。主要解决四个层面的学习问题，包括基本概念、方法和理论学习；应用问题的解决；未经老