本书根据教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“大学数学课程教学基本要求”，并参考教育部考试中心制定的“全国硕士研究生招生考试数学考试大纲”，在2020年第二版的基础上修订而成。全书内容包括随机事件及其概率、随机变量的分布及其数字特征、多维随机向量的分布及其数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、

教材，本书分上、下两篇，各包括5个章节，共计10章。上篇为R语言基础，目的是介绍R语言在传统低元数据中的统计分析和可视化应用。下篇着重介绍R语言在多元统计中的应用。本书以统计学的惯用逻辑顺序，系统而全面地介绍R语言的使用方法。无论是对于R语言初学者还是具有一定编程经验的读者，本书都能提供深入浅出的指引和详细的实例说明，

本书共分为9章，首先介绍了R软件中处理时间序列数据的方法以及如何进行时间序列数据的可视化，然后介绍了ARIMA模型及其相关扩展形式的原理、建模方法和应用，以及GARCH模型、VAR模型、VARX模型等，最后介绍了基于机器学习的时间序列预测方法、混沌时间序列的概念与特性，并提供了2个综合案例分析。

本书主要介绍了数据分析的基础知识和实操过程。全书共7个单元，第1单元为数据分析概述，第2-6单元以MicrosoftExcel2019软件为例，从数据收集、数据分析常用函数、数据加工与处理、数据分析、数据展示等方面切入，结合具体的案例进行数据剖析；第7单元将理论与实践结合，以某新零售企业的销售数据为例，展现了数据分析完

本书内容包括概率论、数理统计和R语言初步知识等。

本书针对概率论与数理统计实践课程设计了概率统计基础实验、应用案例分析、演示验证实验，编撰了典型应用案例。本书注重内容的知识性、启发性、可探索性和素材新颖性，实验基于MATLAB平台和GeoGebra平台开展，附有所有实验程序、案例求解程序和演示验证实验GGB脚本程序文件，可通过扫描二维码获取。

本书内容涵盖了概率论的基础知识，如随机事件及其概率、随机变量及其分布，深入浅出地解析了各类常见分布的特点及其应用背景；同时，本书也对多维随机变量及其分布进行了详尽的介绍，使读者能够深刻理解随机现象的内在联系。本书不仅注重理论知识的传授，还强调了理论与实践相结合的重要性，帮助学生更好地把握随机变量的本质属性及其在实际问题

本书以专题形式，将博弈论划分为博弈与均衡、非合作博弈、合作博弈、演化博弈四篇专题，由浅入深地介绍博弈论基本知识、数理逻辑和现实应用。在博弈与均衡专题，首先梳理博弈论基本概念、起源、范式，为后续专题的展开奠定理论基础；在非合作博弈专题，重点围绕经典零和博弈，以及对称信息动态及重复博弈展开讨论，对非合作博弈的经典模型、均衡

本书是数学、计算机相关专业高年级本科生专业主干课程或理工类专业研究生的公共基础课程教材，其理论性强，应用广泛。本书内容共分为6章，包括数理统计基础、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析、多元统计分析。本书在编写时特别注重概念发现和理论形成的介绍，既注重理论的严谨性，又注重知识的应用性；同时，还介绍了各种统计方法的Ex

本书主要内容分为八章，包括误差的基本概念和数值计算的原则，非线性方程求解，线性方程组解法，插值法，曲线拟合和函数逼近，数值积分与数值微分，常微分方程数值解法，矩阵特征值计算等。绝大多数算法提供了详细的计算流程图，对于较难或典型的算法分别附有C语言程序和MATLAB程序。每章都包含一节典型例题分析，每章末有小结，并配有复