"本书以主流时间序列分析为主要内容，涵盖线性、非线性时间序列分析，线性时间序列分析包括单变量平稳时间序列分析以及多变量非平稳时间序列分析，非线性时间序列分析包括常用的平滑转换自回归模型、阈值自回归模型、自回归条件异方差模型。本书内容阐述清晰、逻辑性强，突出时间序列分析方法思想的讲授，并辅以案例及软件实现过程、阅读材料、习题、原始数据等，便于读者掌握知识、学会应用。本书可以作为经济类、管理类本科生和研究生教材，也可作为教师及经济管理工作者的参考用书。"

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本书的编写具有以下特点：（1）言简意赅，省略了一些烦琐的理论证明和公式推导；（2）强调应用，采用生动具体的例子来讲解多元统计分析方法，便于读者学习；（3）与R密切结合，采用R软件来实现多元统计的计算和分析，并解读R软件的分析结果；（4）使用方便，本书所有例题、案例和习题的数据文件以及相应的R代码都放在中国人民大学出版社网站上供读者下载使用；（5）内容丰富，本书共包含13章，除了多元正态分布经典内容之外，还包括多元线性模型和广义线性模型两章内容，方便教师根据授课课时灵活选择；（6）教辅材料齐全，本书的所有数据文件、R代码、习题参考解答和课件PPT都提供给授课教师，方便教师使用。

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本书是高等学校概率论与数理统计课程教材。前5章是概率论基本内容,包括概率论的基本概念、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、极限定理等,为接下来学习数理统计准备必要的理论基础;后3章是在概率论基础上介绍数理统计方法,内容包括数理统计基础知识、参数估计、假设检验等,以帮助学生分析解决实际问题。每章后均附有R实验,方便读者实践练习。本书可作为普通高等院校理工、经管类各专业本科生的概率统计教材,也可作为相关科研人员的参考书。

本书是高等学校概率论与数理统计课程教材。前5章是概率论基本内容,包括概率论的基本概念、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、极限定理等,为接下来学习数理统计准备必要的理论基础;后3章是在概率论基础上介绍数理统计方法,内容包括数理统计基础知识、参数估计、假设检验等,以帮助学生分析解决实际问题。每章后均附有R实验,方便读者实践练习。本书可作为普通高等院校理工、经管类各专业本科生的概率统计教材,也可作为相关科研人员的参考书。

本书较系统地介绍了数理统计的基本内容，内容丰富，富有时代特色。书中有许多新的简明讲法，帮助学生更好地理解所学的内容和加深对问题本质的理解。 本书以讲授数理统计的基本思想方法为主，同时介绍数理统计的诸多应用举例。本书介绍的经验似然方法是近年来新发展的统计推断方法，在生物统计、可靠性分析、信号处理和不完全数据的统计推断方面有众多的应用，比现有教材中的似然比方法有计算简便，适用性更加广泛的优点。 为了帮助读者更快地掌握计算机的使用，本书以工程技术和科学研究中普遍使用的MATLAB为例，在相关章节后面介绍有关的MATLAB调用命令。 本书的内容和习题难度适中，适合作为理工科大学、师范和财经院校数学类专业和统计学专业本科生数理统计课程的教材或教学参考书。学习本书的先修课程是数学分析、高等代数和概率论。

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本书较系统地介绍了概率论的基本内容，内容丰富，富有时代特色。书中有许多新的讲法，帮助学生更好地理解所学的内容和加深对问题本质的理解。 本书以讲授概率论的基本思想方法为主，同时介绍概率论的诸多应用背景。本书讲授的微分法是计算随机变量和随机向量函数分布的简洁方法。条件分布和边缘分布的计算也都简单易行，较大程度地降低了数学难度。在判断随机变量的独立性方面，也有十分简单的新方法。 本书有许多反映现代科技和现代生活特点的举例。特别对赌博问题、运气问题、求职问题、医药疗效问题、敏感问题调查等分析得较为彻底。为了帮助读者更快地掌握计算机的使用，本书以工程技术和科学研究中普遍使用的MATLAB为例，在相关章节后面介绍有关的MATLAB调用命令。 本书的内容和习题难度适中，适合作为理工科大学、师范和财经院校数学类专业和统计学类专业本科生概率论课程的教材或教学参考书。学习本书的先修课程是数学分析和高等代数。

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