《贝叶斯统计学及其应用》系统地介绍了贝叶斯统计学的基础理论以及在一些领域中的应用。全书共16章，内容分为4个部分：部分，介绍贝叶斯统计学的发展和应用概况，包括第1章（绪论）；第二部分，介绍贝叶斯统计学的基础理论，包括第2-6章；第三部分，介绍贝叶斯统计学在一些域中的应用，包括第7-15章；第四部分，介绍贝叶斯计算方法及有关软件，包括第16章。另外，《贝叶斯统计学及其应用》还有两个附录，附录A:贝叶斯学派开山鼻祖——托马斯·贝叶斯小传，附录B: WinBUGS软件及其基本使用介绍。《贝叶斯统计学及其应用》中的一些例题、应用案例，采用R软件，并给出了相应的代码。 《贝叶斯统计学及其应用》注重可读性，力求图文并茂；既有继承国内相关教材的传统部分，又有汲取国外相关教材中流行的直观、灵活的风格。在介绍贝叶斯
微分方程在数学以外的许多领域有着广泛的应用，它对数学领域中的许多分支起着有效的联结作用。本书是《Universitext》丛书之一，是一部理想的研究生教材。我们曾影印出版了第2版和第4版，第6版与第4版相比，内容做了较大的修改和补充，增加了90页的篇幅(近1／3内容)，包括鞅表示论、变分不等式和控制等内容，书后附有部分习题解答和提示。
《论概率》迄今为止，代数沿袭已超过哲学家对其发展过程更深刻的探索，以至于概率往往被人认为是数学而不是逻辑。因此，《论概率》就概率的逻辑性展开阐述，书中有很多新颖的、创造性的理论，并有针对性地提出概率的系统性理论，以希望得到得到大家的指正和补充。
《救命的数学》由詹姆斯·D·斯坦因所著，即使你上学时讨厌数学，你也会喜欢上《救命的数学》这本书。我真希望当年我的老师能像詹姆斯·斯坦因那样给我们上数学课：把数学作为解决现实世界中的日常问题的实用工具来介绍。斯坦因用朴实的语言和来自现实生活的例子，向大家演示了最基本的数学如何能帮助我们避免代价高昂的错误。斯坦因撰写的这本数学书简明易懂，轻松活泼，可以说他给大家表演了一场有关数学的文学帽子戏法。许多学生在学数学的时候都会问：“我什么时候才会需要这些东西？”本书就是这一问题的答案。
韩明编著的这本《概率论与数理统计教程》共分十章，前五章是概率论部分，内容包括*事件及其概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征及特征函数与极限定理；后五章是数理统计部分，内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析。 本书既有继承国内相关教材传统的部分，又有汲取国外相关教材中流行的直观、灵活的风格，本书图文并茂，注重可读性，着重讲解基本概念、统计思想，强调理论与方法的应用，并把数学实验与数学建模的思想方法融入教材中。 《概率论与数理统计教程》可供高等院校数学类、统计类等有关专业作为本科生教材使用，也可供相关专业的高年级本科生及研究生作为教材使用，还可供相关专业研究者和广大自学者参考。
杨宏等编著的《工程数学--线性代数与概率统计(第2版）》是在高等教育大众化和办学层次多样化的新形势下，结合工科学生工程数学的教学基本要求，在独立学院多年教学经验的基础上编写而成。 《工程数学--线性代数与概率统计(第2版）》系统地介绍了工程数学的基本理论，内容包括线性代数、概率论、数理统计等。本书保持了对数学基础课程的较高要求，同时力争适应工科学生的应用性特点，在内容和结构的处理上尽量削枝强干、分散难点，力求结构严谨、逻辑清晰、通俗易懂，并附有大量的例题和习题。 《工程数学--线性代数与概率统计(第2版）》适合高等院校工科各专业本科学生使用，也可供教师、工程技术人员参考。
本书是在贯彻落实*“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”要求和第2版的基础上，按照工科及经济管理类“本科数学基础课程教学基本要求”并结合当前大多数本专科院校的学生基础和教学特点进行编写的．全书以通俗易懂的语言，深入浅出地讲解了概率论与数理统计的知识．全书共分9覃，第15章是概率论部分，内容包括*事件与概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征、大数定律及中心极限定理；第6—9章是数理统计部分，内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验及回归分析．各章节均配有习题，书末附有参考答案，附表中列有一系列数值用表．本书在编写中注重渗透现代化教学思想及手段，切合实际需求和加强学生应用能力的培养，并附录有数学建模及大学生数学建模竞赛、概率论与数理统计实验的相关内容。
该书介绍了求解数学物理反问题的一些基本理论和方法，尤其是正则化方法的若干理论，主要限于对线性不适定问题的正则化方法的介绍。该书包含了求解不适定问题需要的各类数学理论，如紧算子理论、积分方程理论、逼近论等。
本教材是在贯彻落实*“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”要求和第1版的基础上，按照工科及经济管理类“本科数学基础课程教学基本要求”并结合当前大多数本专科院校的学生基础和教学特点进行编写的。全书以通俗易懂的语言，深入浅出地讲解了概率论与数理统计的知识。全书共分9章，第1-5章是概率论部分，内容包括*事件与概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征、大数定律及中心极限定理；第6-9章是数理统计部分，内容包括数理统计的基本概念、参数干占计、假设检验及回归分析，各章节均配有习题，书末附有参考答案，附表中列有一系列数值用表，本教材在编写中注重渗透现代化教学思想及手段，切合实际需求和加强学生应用能力的培养，并附录有数学建模及大学生数学建模竞赛、概率论与数理统计实验的相关内
概率论与数理统计是大学理工科的主要基础课程之一，也是硕士研究生入学考试的一门重要课程。编写本书的目的是帮助读者正确理解和掌握一些基本概念与解题方法以提高学习效率，并为学生提供一份课外复习资料。蒋家尚主编的这本《概率论与数理统计习题课教程》的内容体系参照了浙江大学盛骤等编写的《概率论与数理统计》，适用于各类各层次的概率论与数理统计学习者，对报考硕士研究生的读者亦有的帮助，也可作为教师的教学参考用书。
本书在原《概率统计( 工程数学)》第三版的基础上，根据作者多年的教学改革实践修订而成，内容包括*事件与概率、离散型*变量及其分布、连续型*变量及其分布、*变量的数字特征、*变量序列的极限、现代概率论基础简介、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析·书中各章 附有相当数量的习题，书末附有习题的参考答案，供读者查阅。本书在教育 部制定的教学大纲的基础上，紧扣硕士研究生入学考试大纲，并以此规范概 率统计中的术语与记号。 《概率统计(第4版)》以提高读者解题能力与解决实际问题能力为基本出发点，从实例引入抽象的基本概念，从抽象的数学定理又回到具体的应用 问题，有助于读者较快地掌握近代的概率统计知识。本书可作为高等院校本 科生(包括理工类与经济类)概率论与数理统计课程的教材或参考书
本书是专为高等院校学生学习概率论与数理统计课程编写的教材，也可作为有关专业的参考书与从事概率论与数理统计相关工作的科研与工程技术人员的参考书。 本书分为上、下册，共10章，上册包括概率论的基本概念；*变量及其分布；多维*变量及其分布；*变量的数字特征；大数定律与中心极限定理及概率论的简单应用等知识。下册包括数理统计的基本概念；样本分布；参数估计；假设检验；线性统计推断以及常用的多元统计方法。 本书每章节末都配有大量的思考题、基本练习，综合练习与自测题，帮助读者循序渐进地牢固地掌握概率论与数理统计知识。
本书与浙江大学盛骤、谢式千、潘承毅编写的《概率论与数理统计》（第四版）配套。全书共分十四章，每一章又分为若干节，按照教材顺序对每个章节内容进行清晰梳理、深入讲解，每一章内容讲完后，再对整章内容重点进行回顾和加深，然后设计该章同步自测题。全部十四章教材内容辅导完毕后，还给出了教材上所有习题的详细解答。 讲解结构三大部分： 一、教材内容讲解这部分由两块组成：教材知识全解、典型例题解析。 1.教材知识全解包括两部分：本节知识结构图解、重点及常考点突破 （1）本节知识结构图解这一部分用直观、形象的图表形式，将该节知识结构、相互联系、 逻辑关系清晰地展示给读者。便于读者对比各个概念、性质和定理，在比较中加深理解，使知识更加系统化。 （2）重点及常考点突破这一部分将该节
统计计算是数理统计、计算数学和计算机科学的交叉学科。《统计计算》系统地介绍了统计计算的基本方法，并给出各种算法的统计原理和数值计算的步骤，以及部分例子，使读者掌握用统计方法解决具体问题的全过程. 《统计计算》内容包括误差与数据处理、分布函数和分位数的计算、随机数的产生与检验、矩阵计算、无约束很优化方法、多元线性和非线性回归的算法及随机模拟方法等.各章内容丰富，并配有适量的习题和上机实习题. 《统计计算》可作为理工科院校概率统计、数学、应用数学、计算机科学等系大学生的教材，也可作为教师、研究生以及从事统计、信息处理工作的有关工程技术人员的参考书。
本书论述了马尔可夫过程的分析理论。马尔可夫过程是随机过程中研究比较久远的一个分支，也是发展较为迅速的一个分支。本书主要内容有：讨论时齐的转移函数及其所产生的算子半群的性质，讨论时齐的q过程的构造理论，以及讨论非时齐的转移函数的各种分析性质。本书主要是作者在马尔可夫过程的分析理论方面研究工作的总结。
本教材的主要任务是帮助大家学习概率论与数理统计的基本概念，熟悉概率论与数理统计的思维：方式，学会分析与解决实际问题的基本方法。 本教材是在多年教学经验的基础上编写而成的，与其他教材相比，主要有以下特点： 1.遵循认识规律。揭示数学背景 教材中主要概念的介绍大多采用直观引入法，注重概念背景知识介绍。比如，*事件的独立性、两个*变量的独立性、置信区间与假设检验等。 2.加强应用意识的培养，提高综合应用数学知识的能力 例题、习题的选取不仅密切联系生活、生产的实际，而且尽量照顾到各应用学科，使得这些题目不再是纯粹的数学问题，而是工程应用与基本方法的运用并重。 3.注重数学兴趣的培养 避免纯粹的数学推导，把概率论与数理统计写得有用、有趣、有知识。如教材中给出了关于全概率公
