庄楚强、何春雄编*的《应用数理统计基础（第4 版）》介绍经典的数理统计理论与方法，内容包括初等概率论知识的复习、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析和试验设计，还简要介绍数据挖掘及统计学习、R软件等较为现代的统计方法和工具。书中有较多例题并附有例题求解的R软件参考程序，各章配有习题，书末附有习题答案。 《应用数理统计基础（第4版）》适用于了解概率论基础知识和具有使用计算机软件基本经验的读者阅读。可作为高等院校非数学专业硕士研究生数理统计课程的参考教材，也可供在自然科学、管理科学、社会科学、经济与金融科学等诸多研究领域中用到统计科学的科研工作者参考。
本书是剑桥大学统计实验室的戴维 威廉姆斯教授在为剑桥大学三年级大学生所开设课程的讲义的基础上写成的 , 是一本基于测度论的方法来介绍概率论的严格理论的入门书。 该书的*特点与新颖之处是用了近三分之一的篇幅来介绍先进的鞅的理论与方法（这一点连作者本人也颇为自许）； 此外，还有如从第 4 章 独立性 开始便引入 - 代数化的表达方式 , 将 - 代数视为总结、综述信息的一种自然的工具 , 这对于后面条件期望概念的一般化与鞅的理论的叙述都是至关重要的。 再如将某些定理的叙述、阐释与定理的证明分开进行（将定理的证明放在附录中） , 这样更便于读者自学。作者学养深厚、涉猎广博、文笔生动 , 书中内容涉及概率论的众多分支领域 , 信息量巨大 , 且不乏一些有趣并富于启发性的例子 , 相信读者阅后定能获益良多。
由于 概率论与数理统计 既有明显而广泛的应用背景，又有严密的理论分析，初学者往往难以理解和掌握，诸如互不相容、独立和等可能性等条件往往都隐含在问题的叙述中，导致学生往往觉得掌握了基本理论和方法，但解题时又觉得无从下手.本书与《概率论与数理统计》（何春雄等编，2012年2月版）的教材配套，每章都分基本内容、基本要求、基本知识提要、疑难分析、典型例题选讲及习题详解等6部分编写，以期帮助学生既掌握基本概念、基本理论和方法，又具有运用该课程知识解决有关实际问题的能力。主要内容包括：事件与概率；变量与概率分布；向量及其分布；变量的数字特征；大数定律与中心极限定理。
《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
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。
《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。
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。
本书用较多的篇幅详细地叙述了概率统计中的一些主要概念及方法产生的背景和思路，从直观入手逐步过渡到数学表述；坚持数学理论的完整性和严谨性，对基本的概念、定理和公式作严格、准确和规范的叙述，并尽量阐述其实际意义；本教材的重点放在对基本概念的准确理解、对常用方法的熟练掌握上；本书不仅从实例出发引入基本概念，还精选了大量能够加深理解基本概念、定理和公式的例题和习题，目的在于使学生对实际事物中的*性产生敏感、培养学生的概率统计直觉能力。
内容提要本书以适应统计学教学与统计实践为宗旨，系统地阐述了统计的基本理论、基本知识和基本方法。本书系统性强，结构严谨、布局合理、统计理论与统计实践紧密结合；力求简明易懂，使读者易学易用；力求体现统计知识的整合性、综合性、系统性；力求体系和内容有所突破和创新。全书共15章，包括总论、统计计量、统计资料搜集、统计资料整理、统计比较分析、数据分布特征测度、时间数列分析、统计指数、概率与概率分布、抽样推断、假设检验、方差分析、相关与回归分析、平衡数列分析和空间数列分析等，基本上涵盖了统计学学科体系的主要构成要素。
非帕斯卡概率逻辑是美国逻辑学家乔纳森 柯恩 创立的、有别于帕斯卡概率逻辑的一种新型逻辑，该 逻辑系统的*大的特征是不满足帕斯卡公理系统的否 定互补性原理和乘法法则。沈振东*的《非帕斯卡概 率逻辑的哲学基础与应用研究》立足于三个研究视角 ：一是在传统的归纳逻辑理论的演化序列中探寻该逻 辑系统的哲学基础的合理性；二是从可能世界语义学 角度对该种逻辑进行形式刻画，并建立逻辑系统；三 是该逻辑系统以相关变量等概念为工具尝试性地对帕 斯卡概率不解释的领域进行解释，或者对应用帕斯卡 概率而导致悖论性的结论进行消解。
本书内容按现行较为通行的该课程大学教材知识范围分章设练习题、习题解答两部分，练习题分为解答题、选择题与填空题三种题型（部分章节除外）。 习题编选力求由浅入深、典型，解答力求简洁，不刻意追求解答的完整。并精选在科学技术和生产上应用性较强的相关问题。 本书可作为高职高专学生和本科学生学习本课程之用，亦可作为教学参考之用。
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。
????由陈晓龙等人编著的《概率论与数理统计(第2版)》是21世纪高等学校教材。教材共分9章，内容包括：事件与概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等。全书结构严谨、逻辑清晰、概念准确、语言通俗易懂、叙述详细、例题较多、便于自学。?
《蜗牛科学系列》丛书从基础入手，遵循循序渐进的原则，深入浅出地解说基本的科学原理和*的科学知识，注重学习方法与兴趣的培养。带着身边的问题走进它，不用死记定理，也不用硬背公式，不再乏味，不再费解，轻松步入神奇有趣、绚丽多姿的科学世界。本书是其中之一。 本书是写给觉得“我知道概率统计这个词，就是和现实事物对不上，不理解”，或常常想“我要学习概率统计，可是从哪里开始学呢”的读者。我们的目标是把概率的基本知识解释得通俗易懂，并且尽量具体说明。其中所举事例也尽量争取从我们周围的事情和日常的生活中选取。数学看起来复杂，归根究底，审一个“简单事实的积累”。概率统计也是如此。希望本书能够帮助读者理解概率统计，或者使各位读者燃起学习的兴趣。
本书是高等院校本科生数学公共基础课程“概率论与数理统计”的学习参考书，全书根据教材章节顺序共分九章，每章按五部分撰写，分别为内容精要（知识归纳）、典型例题、习题详解、自测题及自测题答案等内容.内容精要是对内容和方法进行归纳总结，方便学生自学，对概率论与数理统计的知识体系有一个详细认识，并为下一步的专业学习奠定良好基础；典型例题是把基本理论、基本方法、解题技巧等方面的教学要求融于例题之中，从而达到举一反三、触类旁通的效果；习题详解给出了较详细的分析与解答，有助于学生在课后自主学习；自测题大多选自于各章相关的历年考试典型试题，并给出了相应的参考答案，供学生复习和自测使用.
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。
本书根据“工科本科数学基础课程教学基本要求”并结合精品课程建设的需要，集编者多年工科概率论与数理统计的教学实践经验编写而成。 本书分三大部分，共10章。其中第1章至第5章为概率论部分，包括概率论的基本概念、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征和大数定律与中心极限定理。第6章至第9章为数理统计部分，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验和线性回归分析。第10章为数学实验部分。前9章均配备了适量的习题，书后附有各章习题的参考答案及简明提示，第10章为学生提供了自己动手探索式的实验平台，通过实验和回答每个实验结论部分的有关问题，巩同加深对有关理论和方法的理解，这不失为一种有益的探索。 本书体现了“多统计、少概率、重应用”的基本精神，全书结构合理、逻辑清晰、例题习题丰富，
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
