本书共有11章，第1章至第5章是概率论部分，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、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理；第6章至第8章是数理统计部分，包括样本及抽样分布、参数估计、假设检验；第9章至第11章是随机过程部分，包括随机过程引论、马尔可夫链、平稳随机过程.各章均选配了适量的习题，并附有参考答案.此外，本书还提供了三个附录，包括重要分布表、几种常用的概率分布、2011年至2023年全国硕士研究生入学统一考试真题. 　本书可作为工科、理科(非数学)、经济、

从古到今，人们经常会深陷占卜带来的虚幻的错觉，低估巧合事件的发生概率因而以为有神秘力量在起作用，将事物复杂的发展规律简单化、线性化，进而做出与实际情况相去甚远的预测。数学可以在非线性发展的世界中充当向导的作用。有了数学的帮助，我们就可以通过理性和逻辑思考，避免直觉所犯的一系列错误。但即使是数学，在处理这个复杂世界的各种问题时，也做不到面面俱到，游刃有余。这本书介绍了本福德定律、贝叶斯定理、博弈论、正反馈回路等数学知识，帮助我们戳穿流传多年的民间经验法则，辨别常见的认知错误，发现毫无意义

时间序列分析是统计学科的一个重要分支，它主要研究随着时间的变化，事物发生、发展的过程，寻找事物发展变化的规律并预测未来的走势。在日常生产和生活中，时间序列比比皆是，所以目前时间序列分析方法广泛应用于经济、金融、天文、气象、海洋、物理、化学、医学、质量控制等诸多领域，成为众多行业经常使用的统计方法。
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《互联网大厂推荐算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法，并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。 《互联网大厂推荐算法实战》总计10章，内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块（包括召回、粗排、精排与重排）所使用的算法技术、推荐算法实践中经常会遇到的难题以及应对之道（其中涉及多任务推荐、多场景推荐、新用户冷启动、新物料冷启动、评估模型效果、定位并解决问题等），最后还用一章的篇幅介绍了推荐算法工程师在工作、学习、面试时

本书为开放教育教材，涉及：统计与数据，数据整理，数据可视化，数据分布特征的概括性度量，样本推断总体，对比分析与统计指数，相关分析与回归分析，时间序列分析。

本教材从实际数据应用角度出发，结合实际生活、经济、金融等方面数据，将非参数统计方法与实际应用相结合，强化理论知识及R软件的应用，提出解决相关问题的具体步骤，从而使读者能够理解常用非参数统计方法的思想，并通过R软件实现应用非参数统计方法分析数据需求。本书的目的是希望用简明的语言，完整的案例分析来直观的介绍非参数统计方法的基本应用，对方法的介绍仅仅围绕软件结果的的输出，目的是使读者真正了解计算机输出结果以及它们对分析结论的重要性，以此作为非参数统计课堂理论教学的一个有益补充。学习本书的所需

时间序列模型广泛应用于计量经济学、金融学、生物统计学、工业计量学等领域。本书主要研究了复杂时间序列的理论性质和实际应用，包括对时间序列的分布函数、函数型时间序列，以及局部平稳时间序列多步向前预测区间的统计推断。本书可作为统计学、数据科学等相关专业本科生或研究生的选修课教材，也可作为统计
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本书是多元数据分析的基础教材，内容涵盖方差分析、总体分布和独立性检验、矩阵的奇异值分解、
多元线性回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、多维标度分析、判别分析、逻辑回归分析、典
型相关分析等多元数据分析的核心内容。写作上力求深入浅出、循序渐进，既照顾学生的理解能力与学
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本书适用于大学本科或研究生阶段的概率统计和多元统计分析课程的教学,也可供统计专业本科生做毕业设计参照使用,还可供相关应用领域从业人员参考。
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本书为应用统计硕士专业学位研究生及相关专业高年级本科生教材，主要介绍了常见的随机过程(离散时间马氏链、泊松过程、更新过程、连续时间马氏链、布朗运动、鞅)的基础知识及其应用。为适应应用统计硕士专业学位研究生和相关专业高年级本科生自学的需要，本书在介绍随机过程基础理论的过程中，尽量回避晦涩难懂的定理证明过程，着重于定理结论在解决实际问题中的应用介绍。为帮助学生更好地学习随机过程的基础知识，本书对全部习题还提供了详细的参考答案。