概率论与数理统计

本书是AI创新教材，适应职业本科教育发展及应用型人才培养需求，系统地涵盖了概率论与数理统计的核心内容。

本书构建了概率基础与随机变量、统计推断与决策分析，以及综合应用与实践创新三大模块的知识体系。主要内容包括绪论、随机事件及其概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、数字特征与极限定理、数据的收集（抽样方法、常用统计量及其分布等）、数据的处理（数据预处理、参数估计等）、数据的分析（假设检验、方差分析、线性回归分析等），最后通过五个典型综合实训项目，结合Python的实操应用，实现理论与实践的深度融合。

本书前两个模块每章均设有导读和知识框架图，便于读者系统地理解知识脉络；以生活实例和专业情景作为引例，对接学生的职业发展需求；融入思政元素，实现知识传授与价值引领同频共振；加人“小锦囊”栏目，便于读者理解基本概念和基本思想；增添知识拓展，满足不同层次需求；引入AI学习助手，匹配数字化时代发展需求；配套Python实操案例，培养读者将数学知识转化为实际解决方案的能力；章内各节配备知识闯关和章节测验，供读者检验学习效果。

本书可作为应用型本科院校、职业本科院校和高等职业院校各类专业的概率论与数理统计课程教材，也可作为相关领域从业者的参考用书。