本书是由数学天元基金和高等教育出版社共同推出的《俄罗斯数学教材选译》中的一本。 本书是俄罗斯著名数学家A.H.施利亚耶夫的力作。施利亚耶夫是现代概率论奠基人、前苏联科学院院士、著名数学家A.H.柯尔莫戈洛夫的学生，在概率统计界和金融数学界影响极大。 本习题集是作者在长期积累的基础上精心编写而成的，共收集了1500 余道习题（包括子题），它们与作者的《概率》（2004版）二卷本联系紧密，并按照同样的顺序编排。除了用来检查对二卷本中的概念、结论掌握情况的习题外，习题集中还包括需要较大创造性来解答的中等和高等难度的习题，以及作为二卷本内容补充的习题。大部分习题都附有提示。在附录中还解释了本书所用到的基本符号。并对与本书内容有关的概率论、组合论以及位势理论的基本概念作了简要的介绍。 本书适合概率统计、数学
我们是不是比父母 聪明？开车时打电话与酒驾一样危险吗？坐飞机和开车，哪种方式 安全？钻石越重，价格就越高吗？小学四年级的学生可以用统计学做什么？……如果你想知道这些问题的答案，就来阅读本书吧。大数据时代，统计学是读懂、听懂和看懂事情真相的基础，数据挖掘与统计分析已成为现代人 的技能。杰弗里·班尼特、威廉·L.布里格斯、马里奥·F.崔奥拉著的《妙趣横生的统计学（培养大数据时代的统计思维第4版）》是一本美国流行的统计学应用入门书。它通过生活中有趣的案例、直观的图表阐述了各种统计概念与统计技术的应用，没有枯燥乏味的理论知识、生涩难懂的理论证明，只有日常生活所需要的统计思想、正确分析数据的基本路径，真正做到了通俗易懂、深入浅出。如果你想 好地理解如经济学、心理学等课程中将会用到的统计学知识，如果
西蒙·N.伍德著的《统计学核心方法及其应用/图灵数学统计学丛书》主要介绍了统计模型及统计推断中的问题，并引入极大似然法和贝叶斯方法水解答这些问题；概述R语言；简括极大似然估计的大样本理论，然后讨论应用该理论所涉及的数值方法；讲述贝叶斯计算所需的数值方法——马尔可夫链蒙特卡罗方法；介绍线性模型的理论及其应用。 本书适合具有数理知识基础、想要了解统计学核心方法和应用的读者阅读。
《概率论与数理统计（含练习册）》是《概率论与数理统计》(主编于惠春, 郭夕敬, 科学出版社)的配套练习册, 《概率论与数理统计（含练习册）》分两部分, 部分为“内容篇”, 依照主教材的章节顺序依次编排, 按章编写, 每章又分“本章教学要求及重点难点”和“内容提要”两个模块, 对每章内容进行了系统归纳与总结, 便于读者学习. 第二部分为“测试篇”, 共有八套单元自测题, 分别对应每一章内容, 另有三套综合训练题, 方便读者进行自我测试.
本书根据现代大数据时代的发展状况和经济发展对数据统计人才的需求状况，在 版的基础上进行了修订，适度调整了教材知识体系，引入了适用经济发展所需的新理论、新方法、新知识、新技术。 本书主要内容包括概论、统计调查、统计资料整理、总量指标和相对指标、平均指标和标志变异指标、时间序列分析、抽样调查、统计推断、方差分析、统计指数、相关与回归分析。本书对练习题和答案进行了补充和完善，对教材配套PPT课件和在线教学网站的内容进行了同步 新，确保教材 加适合 线下混合式教学。 本书适合本科院校经济管理类相关专业师生使用，也可供社会相关从业人员参考。
概率论与数理统计的任务就是要揭示*现象内部存在的统计规律性。概率论的特点是根据问题提出相应的数学模型，然后去研究它们的性质、特征和规律性；数理统计则是以概率论的理论为基础，利用对*现象的观察所获得的数据资料，来研究数学模型。 概率论与数理统计的发展历史悠久，其任务是提示*现象内部存在的统计规律性。当今，概率论与数理统计已成为重要和活跃的数学学科之一，它即有严密的数学基础，又与各学科联系紧密，在自然科学、社会科学、管理科学、技术科学和工农业生产等各个学科和领域中都得到了广泛的应用。本书通过对*事件及其概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、多维*变量及其分布、大数定律和中心极限定理、马尔可夫链等方面的阐述，对概率论与数理统计进行了系统的描写。
本书主要介绍统计学的基本原理和常用的统计方法，内容包括绪论、数据来源与数据质量、定量数据的统计描述、定性数据的统计描述、随机变量与概率分布、统计量抽样分布、参数估计、参数假设检验、非参数检验、方差分析与正交实验设计、相关与回归分析、时序分析与动态预测和风险决策分析。
