这本经典的概率论教材通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其应用，主要内容有组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等，内容丰富，通俗易懂.各章末附有大量的练习，分为习题、理论习题和自检习题三大类，并在书末给出自检习题的全部解答。 本书是概率论的入门书，适合作为数学、统计学、经济学、生物学、管理学、计算机科学及其他各工学专业本科生的教材，也适合作为研究生和应用工作者的参考书。 2步获取导学视频： ①微信视频号关注 IT阅读排行榜 ②点击 直播回放 栏，上滑寻找

本书是一本非数学专业主要是文科及艺术类专业的数学教材，讲述方式活泼，案例贴近生活，读者可以在轻松学习中体会数学乐趣和意义。全书分为三大部分：归纳和演绎、逻辑和数；代数和几何；概率统

道恩·格里菲思著的《深入浅出统计学》具有“深入浅出”系列的一贯特色，提供符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。从应对考试到解决实际问题，无论你是学生还是数据分析师，都能从中受益。本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关这门学科的所有基础，为这个枯燥领域的学习带来鲜活的乐趣，不仅让你充分掌握统计学的要义，更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。

本书作为第四版，在第三版的基础上增加了一些由新技术产生的新的分析计算方法，并加入了矩阵、线性代数等一些基础计算方法。内容上系统阐述了有限单元法的基本原理及其工程应用，包括杆系结构，弹性力学平面问题，单元分析，整体分析，平面问题高次元，弹性力学轴对称问题，弹性力学空间问题，形函数、坐标变换、等参数单元与无线单元，各种平面与空间单元的比较、应用实例，弹性薄板，弹性薄壳，轴对称壳，弹性厚板和厚壳，流体力学问题，热传导问题，非线性有限元分析方法，塑性力学问题，混凝土徐变、一般黏弹性及黏塑性问题，弹性稳定问题，大位移问题，断裂力学问题，结构动力学问题，岩石力学问题，土力学问题，混凝土与钢筋混凝土结构，工程反分析与数值监控，网络自动生成、误差估计与自适应技术，矩阵，线性代数方程组，变分

《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

线性和非线性代数方程组求解是众多科学与工程计算领域的基础共性任务，也是整体数值模拟的关键。本书系统而深入地介绍了迭代方法、预处理技术及其并行计算。迭代法涉及分裂方法、并行多分裂方法、Krylov子空间方法、并行Krylov子空间方法、Newton法及其变形；预处理技术涉及一般代数预处理、问题相关预处理、多层和多重网格预处理以及非线性预处理；为了方便实施，介绍了方法在诸多方面的应用，并用统一框架介绍了网上可得解法器和预处理软件包。

一本书如果没有作者自己的观点，而只是知识的堆叠，那么这类书是没有太大价值的。尤其在当前网络发达的时代，几乎任何概念和知识点都可以从网络上查到。但是有一点你很难查到，那就是统计分析的思路和观点。比如，你可以很容易地在网上查到什么是线性回归，但你却查不到怎么“做”线性回归分析，在你遇到实际数据时仍然不知道如何分析。在本书中，你可以获得这些思路和观点。尽管这些观点未必是所有人都认可的，但根据笔者多年的分析经验，它们在实践中通常是奏效的。 《白话统计》凝结了作者冯国双十多年来对统计分析的理解，对各种方法的介绍采用全新的理念和思路，不再是介绍方法本身，而是试图将各种方法之间的联系阐述清楚；不再是介绍方法如何计算出结果，而是尽量说明方法背后的思想。当然，本书同时提供了如何实现结果的软件（

《数学机械化（中文版）》是围绕作者命名的“数学机械化”这一中心议题而陆续发表的一系列论文的综述。《数学机械化（中文版）》试图以构造性与算法化的方式来研究数学，使数学推理机械化以至于自动化，由此减轻繁琐的脑力劳动。 全书分成三个部分：部分考虑数学机械化的发展历史，特别强调在古代中国的发展历史。第二部分给出求解多项式方程组所依据的基本原理与特征列方法。作为这一方法的基础，《数学机械化（中文版）》还论述了构造性代数几何中的若干问题。第三部分给出了特征列方法在几何定理证明与发现、机器人、天体力学、全局优化和计算机辅助设计等领域中的应用。 《数学机械化（中文版）》可供数学工作者，数学及计算机专业高年级大学生和研究生以及有关工程人员参阅。

本书中文简体字版由约翰威利父子公司授权机械工业出版社定制出版.未经出版者书面许可，不得用任何方式复制或抄袭本书内容. 本书从概率的角度而不是分析的角度来看待随机过程，书中介绍了随机过程的基本理论，包括Poisson过程、Markov链、鞅、Brown运动、随机序关系、Poisson逼近等，并阐明这些理论在各领域的应用.书中有丰富的例子和习题，其中一些需要创造性地运用随机过程知识、系统地解决的实际问题，给读者提供了应用概率研究的实例. 本书是随机过程的入门教材，没有用到测度论，仅以微积分及初等概率论知识为基础，适合作为统计学专业本科生以及其他理工和经管类专业研究生相关课程的教材，更值得相关研究人员和授课教师参考.

本书的主要内容包括：*事件与概率、*变量及其概率分布、多维*变量及其概率分布、*变量的数字特征、大数定理及中心极限定理、数理统计的基本知识、参数估计、假设检验。 本书以基本理论和方法为核心，在此基础上注重应用，从实际问题引入基本概念，选用大量有关的例题与习题，具有循序渐进、逻辑清楚、 结合实际等特点。

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。

《试验设计及其优化》从技术与应用观点出发，重点阐述了试验设计及其数据处理的优良化方法和各种分析技术，以进一步提升试验设计的水平及其优化的成效。 全书共分11章，除介绍试验设计的基本原理、常用方法外，还介绍了试验设计的全新方法、全新研究成果及应用实例。此外，还介绍了试验设计的常用统计软件。 《试验设计及其优化》可作为理、工、农、医、经济、管理等专业本科生的教学用书，也可供科研人员、工程技术人员、设计人员、实验人员、营销人员和管理人员参考。

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。

哥德巴赫猜想、孪生素数、素数分布、华林问题，除数问题、圆内整点问题、整数分拆及黎曼猜想等数论问题吸引了古今无数的数学爱好者。《解析数论基础》全面详细地讨论了迄今为止研究这些问题的重要的分析方法、理论和结果，介绍了它们的历史及新进展，是研究这些问题必不可少的入门书。

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。

本书针对学习过初级微积分以及概率论与统计学预备课程的高年级大学生或刚入学的研究生。不要求正式学习过概率论。章回顾了本书所需要的关于概率论和微积分的知识。 本书着重讲述了概念的开发，并通过生产、金融和操作领域的应用说明了这些概念。本书扩展了《运筹学——应用范例与解法》中所讲述的概率模型，并更加综合地介绍了一些流行的概念。本书应该适用于下列课程： 企业管理学系、运筹学系、数学系、商业学校，以及雇主财务计划中提供的概率论模型或过程中的课程。 运筹学系列中的第二门课程。 为导引性课程提供足够材料的财务工程学中的课程。

本书讲解概率论的基础内容, 包括组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等, 内容丰富, 通俗易懂, 并配有丰富的例子和大量习题, 涉及物理学、生物学、化学、遗传学、博弈论、经济学等多方面的应用， 启发性。