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。

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。

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。

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

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。

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。

《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。

本书在讲述一阶大样本理论方面比较独特，讨论了大量的应用，包括密度估计、自助法和抽样方法论的渐进。本书的内容比较基础，适合统计专业的研究生和有两年微积分背景的应用领域。每章末有针对本章每节的问题和练习，每节末都附有小结。

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。

作为数学工具书，这部巨型手册要求具备哪些特呢？在编写过程中，出版社负责人和我们达成了一项共识，即手册应具科学性、先进性、实用性、规范性与简明性。200余位撰稿人与审稿人按照这些特点和要求会出了艰辛的劳动，我们要感谢他们的通力合作与努力，使手册基本上体现了上述所希冀的特点或特色。 本丛书为国家“九五”重点出版项目。为了读者选购和使用方便，本手册分5卷出版，分别名为“经典数学卷”、“近代数学卷”、“计算机数学卷”、“*数学卷”和“经济数学卷”。需要指出的是，各个分支（篇目）的归属是相对的，这里考虑了各分卷篇幅大小的平衡问题。例如，“蒙特卡罗法”这一篇也可归入“计算机数学卷”。

概率论与数理统计是高等院校本科各专业普遍开设的一门从数量方面研究*现象的统计规律的数学课程。进入信息社会，*现象的大量存在，数据处理的应用之广，使这门课程越来越受到重视。 本书的编写，突破了传统观念的束缚，在深刻领会国家非数学类数学课程教学指导委员会的教学基本要求前提下，具有下列特点： 1.淡化理论推导过程，重在思想方法的介绍。 2.减弱技巧性训练，重在使学生理解、掌握这门科学的基本概念、理论和方法。 3.以案例引出，重点强调概念、方法的引入背景和应用意义，增强学生驾驭方法的能力。 本书的编写得到沈阳建筑大学、沈阳工业大学、沈阳化工学院等院校的许多同行和朋友的大力支持，另外，书中也引用了许多参考文献，在此一并表示衷心的感谢！ 由于编者水平有限，难免有错漏不妥之处。恳请随时批

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。

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。

卢黎霞、董洪清主编的《统计学(第3版21世纪普通高等院校系列规划教材)》在构架和内容与原教材保持一致的基础上，对第二章统计数据的搜集与整理、第九章相关与回归分析进行了重新编写，并对其他章节的内容、数据、思考与练习、案例讨论等进行了补充、*新、删减与订正。 本书包括绪论、统计数据的搜集与整理、统计数据的简单描述、统计数据分布特征的描述、抽样及抽样分布、抽样估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析、统计指数、常用的经济统计指标十二章内容。每章内容后有小结、中英文对照专业术语、思考与练习，便于读者学习与巩固，以及对重点和难点的把握；还有案例讨论，以加深读者对相关统计理论的理解和统计方法应用的认识。

概率论与数理统计课程是高等学校学生重要的数学基础课之一，具有理论性强和应用广泛的特点。概率论与数理统计课程概念抽象，理论严谨，学生解题较难以入手，而且计算题步骤多，过程中计算错误难以避免，因此学生希望有一本配套的学习参考书，可以从中获得更多的例题和更详尽的分析，使得所学的知识更加扎实和系统。为了帮助学生更好地学好这门课程，解答学生在学习过程中碰到的疑难问题，我们结合教师多年教学中积累的经验，编写了这本《概率论与数理统计辅导》教材。 本书的主要内容包括：*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、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、方差分析和回归分析。 本书可作为高等院校工科类以及经济管理类各专业概率论与数理统计课程的配套教材，也

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。

《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。

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。

《数学圈1》包括从懂数学的乌鸦到个女数学家、从阿育王的石柱到费马的笔记、从小人物到拿破仑、从集邮上的阿贝尔到课堂上的维纳等章节。