"本书是根据作者多年的全英文教学经验编写而成的，是与作者编写的《概率论与数理统计(英文)》相配套的学习辅导用书。
本书主要围绕概率与随机事件、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、参数估计、假设检验、线性回归分析设计问题，并通过系统、详尽的解答分析，以及对题目背后内涵和关系的深入挖掘来帮助读者进一步提高概率论与数理统计的基本理论水平和实践应用能力。在编写过程中，作者吸取了国内外优秀教材和辅导用书的优点，注重理论与实践相结合。本书系统性强，图例丰

相依混合随机变量是现代概率统计中的重要概念, 它具有非常直观的实际应用背景, 如时间序列数据、空间数据、网格数据和高频数据等都具有相依性, 且呈现渐近独立的特征. 因此, 近几十年来一直都吸引了众多学者的关注与研究, 获得了丰硕的研究成果. 本书主要介绍混合随机变量的基本理论, 内容包括混合随机变量的定义与性质、随机过程的混合性质、混合随机变量的不等式、混合随机变量的中心极限定理和相依随机变量的强大数律. 作为应用, 书中介绍了混合高频数据的非参数估计和混合样本下回归模型的小波估计, 其中混合高

?介绍 R 和 R Commander
?介绍如何下载和安装软件
?演示将 R Commander 应用于一个简单的数据分析问题，从数据输入到报告撰写
?解释如何在 R Commander 中输入和操作数据
?描述了 R Commander 中许多常用统计方法的实现
?展示如何对概率分布进行计算以及如何进行简单的模拟
?演示 R Commander 插件包的使用，它扩展了 R Commander 接口的功能

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
习兴趣，又考虑内容的全面性与深度。本书在内容取舍、习题选择等方面依据作者的教学经验做了仔细
考虑，同时参考国内外的经典教材与文献，力求做到与时俱进，能够与前置和后续课程很好地衔接。 书

线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法，但它的局限性是要求因变量是定量变量（定距变量、定比变量）而非定性变量（定序变量、定类变量）。但在许多实际问题中，经常出现因变量有两个或三个分类的情况，此时就需要应用logistic回归分析。本书系统地把logistic回归与线性回归模型的OLS的R2、估计标准误差、t比率和斜率做比较，全面解释了logistic回归模型的估计、解释和诊断结果。传统回归诊断和学生化残差、杠杆、dbeta都包括在创新的logistic诊断法内。最后详细说明了多选项

在经济学、政治学、社会学、心理学和教育学等学科领域，因子分析法应用广泛。本书作者用明确的数据分析例子，详细介绍了因子分析的不同方法，以及它们在何种情况下最有用。更深入探讨了验证性和探索性因子分析的差别和因子旋转的各种标准。特别值得一提的是对不同形式的斜交旋转的讨论，以及如何解释从这些分析中得到的各项系数。此外，作者也回答了在探索性因子分析中抽取出来的尺度得分，并讨论了分析它们时会遇到的一些问题。

本书以集员估计理论为基础，围绕有界干扰系统信息融合滤波开展研究。首先，提出一种输入-状态稳定的定界椭球自适应滤波算法，提高滤波的收敛性和跟踪性能，并针对不同的精度和实时性要求进一步提出固定滞后区间平滑算法和基于次优定界椭球的有界干扰系统滤波算法。其次，为解决非线性有界干扰滤波算法存在的线性化误差大、线性化过程复杂，以及边界存在保守性等问题，提出基于中心差分的非线性有界干扰滤波算法。再次，对有界干扰下的融合滤波方法进行研究，提出相应的融合算法。最后，考虑实际应用中噪声的复杂性，提出具有双重不确定性

本书充分考虑了人文社科、财经管理类专业的学科特征及学生进行量化分析的实际需求，同时兼顾理论、方法、应用和计算机软件操作，从现实经济问题、理论基础、学科拓展、方法前瞻、应用案例五个方面出发，设计了相关内容，筛选了相关案例资料。通过分类应用举例，概括性阐述了多元统计分析常用方法体系架构，具体内容包括数据分析的图示方法、多元正态总体的统计推断、多元线性回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、路径分析，以及函数性数据的多元统计处理方法。书中融入了思政元素，并以现实经济、金融、管理、社会等领域

本书深入全面地讲解了现代推荐算法，同时兼顾深度和广度，介绍了当下较前沿、先进的各类算法及其实践。本书从总览篇开始，介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中，除了梳理推荐系统的发展史，本书还重点讲解面向工业实践的选择及改进，为读者打下推荐系统的算法基础；进而带着读者进阶到前沿篇、难点篇，面对推荐系统中的各式问题，给出解决方案；最后在决策篇中，从技术原理和用户心理出发，解释一些常见决策背后的依据，从而帮助读者从执行层面进阶到决策层面，建立大局观。本书力求用简洁易懂的语言说清核心原理，对已经有一定

本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分分析和因子分析理论。整书内容简明，易上手，实用性强。本书不需要读者有良好的数学基础，4个附录提供了Python基础知识、微积分与线性代数的必要基础，可满足不同层次的读者需求。