本书依据高职高专院校经管类专业线性代数和概率统计课程的教学大纲编写，系统涵盖行列式、矩阵、线性方程组、随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析与线性回归等核心内容，并特别强化了数学建模与数学实验环节。通过由浅入深的理论推导与案例剖析，读者可以更好地理解线性代数和概率统计在解决实际问题以及支撑现代技术中的关键作用。本书第5版在前四版基础上全面升级，依托AI大模型技术深度解析线性代数和概率统计的概念与定理的本质内涵.新增大量跨领域应用案例，覆盖经济、金融、市场营销、人工智能、生产运营等多个领域，并配套扩展习题模块.通过理论与现实场景的深度融合，帮助读者掌握线性代数和概率统计的核心规律，提升工程实践能力与数学建模思维。为了更好地适应现代教学与自主学习需求，作者团队在网络学习空间（系统支持公式编辑与AI互动）中配套建设了在线学习系统与习题辅导系统，并提供了手机端服务。书中各处设置的二维码为不同专业背景与基础水平的读者提供个性化的学习路径，可帮助读者随时随地在线学习，并针对性地进行在线训练与自主测评，显著提升学习效率与兴趣。本书既可作为高职高专院校经管类非数学专业的教材与教学参考书，也适用于对线性代数和概率统计感兴趣的其他专业的读者自主学习、综合训练与考研进阶。通过系统学习本书内容，读者不仅能掌握线性代数和概率统计的重要理论与方法，而且可以灵活运用这些知识在各自领域中拓展更广阔的应用空间。资源配备：教师资源（1）多媒体教学系统：包括教学课件和备课资源等，免费提供给选用本教材的院校的教师使用。（2）在线考试系统：融在线编辑工具、试题库、预约管理系统于一体，实现“多阶段、多目标”的教学测试。资源获取方式：移动设备扫描教材封面二维码或访问网页https:/www.Sciyard.com/dxsx/并登录使用。学生资源（1）在线学习系统：包括课程重点、动画演示以及模拟实验，利用更直观、更自主的方式实现对抽象概念的动态感知。（2）习题辅导系统：包括知识总结、典型例题与习题详解，以及基于题型考点的交互式查询分析，支持开通人工智能答疑交互。（3）自主测评系统：包括本课程各知识点的基础测评、进阶测评与综合测评等，并且支持人工智能改卷资源获取方式：移动设备扫描教材封面二维码或访问网页https://xxkj.sciyard.com/并登录使用。院校资源大学数学数字课程平台、大学数学习题辅导系统、大学数学试题库系统、大学数学在线考评系统等。主要供高等院校师生集体使用，有需要的用户请与数苑团队联系咨询。营销服务与技术支持中国人民大学出版社理工分社联系人：张颖 翟然联系电话：010_62511076，62511967电子邮箱：lgcbfs@crup.com.cn数苑团队联系人：数苑科技联系电话：0757_81019230在线客服：数苑网在线客服（www.sciyard.com）吴赣昌 ??先后在长沙理工大学、佛山大学与广东财经大学任教，曾担任中国工业与应用数学学会理事、广东省工业与应用数学学会副理事长。由于在科学研究中做出了突出贡献，吴教授自1995年起享受国务院政府特殊津贴。主要研究方向为应用数学与力学。1986—1998年，吴教授先后参与国家“六五”“七五”“八五”“九五”重点科技攻关项目以及交通运输部重点攻关项目中关于高等级公路力学设计的研究工作，尤其在高等级公路半刚性路面温度场和温度应力分析方面做出了显著贡献。除此之外，吴教授还曾受邀赴香港城市大学数学系和德国马格德堡大学力学研究所进行合作研究与学术访问。自2000年开始，吴教授将工作重点转向大学数学教育的信息化研究与建设。他带领专业团队在大学数学立体化教材建设、大学数学多媒体教学系统建设、大学数学精品课程网站建设、大学数学试题库系统建设等方面取得了一系列具有鲜明特色的成果。近年来，他在公式编辑与人工智能应用领域的探索与实践，进一步构建了大学数学学习、训练、测试与评价等系统，为人工智能技术在大学数学教学中的应用奠定了关键基础。第一部分 线性代数第1章 行列式§1.1 ?行列式的定义 §1.2 ?行列式的性质 §1.3 ?克莱姆法则 第2章 矩 ?阵§2.1 ?矩阵的概念 §2.2 ?矩阵的运算 §2.3 ?逆矩阵 §2.4 ?分块矩阵 §2.5 ?矩阵的初等变换 §2.6 ?矩阵的秩 第3章 线性方程组§3.1 ??消元法 §3.2 ??向量组的线性组合 §3.3 ??向量组的线性相关性 §3.4 ??向量组的秩 §3.5 ??线性方程组解的结构 §3.6 ??线性方程组的应用 第二部分 概率统计第4章 随机事件及其概率§4.1 ??随机事件 §4.2 ??随机事件的概率 §4.3 ??条件概率 §4.4 ??事件的独立性 第5章 随机变量及其分布§5.1 ??随机变量 ?§5.2 ????离散型随机变量及其概率分布 §5.3 ??随机变量的分布函数 §5.4 ??连续性随机变量及其概率密度 §5.5 ??随机变量函数的分布 第6章 随机变量的数字特征§6.1 ?数学期望 ?§6.2 ?方 差 第7章 数理统计的基础知识§7.1 ??数理统计的基本概念 §7.2 ??常用统计分布 ?§7.3 ??抽样分布 ?第8章 参数估计§8.1 ??点估计问题概述 §8.2 ??置信区间 第9章 假设检验§9.1 ??假设检验的基本概念 §9.2 ??单正态总体的假设检验 §9.3 ??双正态总体的假设检验 第10章 方差分析与回归分析§10.1 ??单因素假设检验的方差分析 ?§10.2 ???一元线性回归 附表 常用分布表附表1 常用的概率分布表 附表2 泊松分布概率值表 附表3 标准正态分布函数表 附表4 ?t分布表 附表5 ?x2分布表 附表6 ?F 分布表 习题答案第 1 章 ?答案 第 2 章 ?答案 第 3 章 ?答案 第 4 章 答案 第 5 章 答案 第 6 章 答案 第 7 章 答案 第 8 章 答案 第 9 章 答案 第 1 0 章 答案