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。
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。
《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。
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。
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
关静、张玉环、史道济主编的《应用数理统计( 第2版普通高等教育十一五***规划教材)》是普通 高等教育 十一五 ***规划教材，共分7章，系统 介绍数理统计的基本内容。**章阐述数理统计的基本 概念；第2～4章是数理统计*基本内容；第5、6章是 非参数统计和统计判决函数；第7章是选学内容，包括 异常值、统计诊断及自助法、刀切法等数据处理方法 。其他各章也有一些供选学的内容，如广义*小二乘 估计、广义线性模型、多重比较等。 本书的主要特点是突出统计方法与统计软件包R 的结合。R语言简单易学，R软件免费使用，源代码完 全开放，是培养学生创新能力的工具之一，附录是对R 的简单介绍。此外，构造置信区间的差异度函数也是 国内同类教材中不多见的。 本书可作为数学与应用数学专业本科生的数理统 计教材，由于其不拘泥于数学上的细节，因此也
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。
本教材自2012年12月出版发行以来，受到了使用本教材的广大教师与学生的较好评价，同时也提出了个别问题，我们在教学中也发现了一些值得改进的地方．为了使本书更加有利于教师讲授和学生学习，我们在广泛征求使用者意见、虚心吸纳同行建议的基础上，对本教材进行了一些修改． 再版教材保留了版的基本体系，在内容上作了一些局部调整和增减改进．其中变动较大的是删掉了第四章中矩母函数的有关内容，增加了条件数学期望这一节的内容，这主要是考虑到本教材的适用对象是经济管理各专业的本科生，而在学生学习金融、保险精算、经济管理等理论时会接触到有关条件数学期望的概念．另外，我们也对个别例题与习题作了一定的调整，目的是使得例题、习题与学习内容更加匹配． 本教材的修订，得到了使用本教材的广大教师与学生的关心、
本书共9章，内容包括：*事件及其概率、*变量及其分布、多维*变量及分布、*变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析等。 本书在编写思路、体系安排和内容取舍上，*限度地适应各专业学生学习该课程和后续课程的需要；遵循“应用为主，够用为度”的原则，重点放在对概念、定理和方法的直观解释和数学表达上，力求用较少的篇幅使学生了解并掌握概率论与数理统计中的重要概念、理论和方法以及它独有的思维方式，进而为今后在实际问题中的应用打下良好的基础。本书由王波、韩兆秀主编。
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”。
统计稀疏学习是计算机科学、统计学和认知科学的交叉领域，是一个新兴的统计学习研究方向，而贝叶斯非参数方法对统计稀疏学习中问题的研究有重要的作用。何岩所著的这本《统计稀疏学习中的贝叶斯非参数建模方法及其应用研究》对贝叶斯非参数方法的构造方法、表达能力和推理机制进行了研究和讨论。在此基础上，研究了贝叶斯非参数方法对统计稀疏学习中稀疏表示、稀疏建模和稀疏降维问题的建模方法和推理过程，并将其应用于具体视觉任务，例如手写数字识别、图像降噪、视频背景剪除等，同时也利用这些视觉任务验证了方法的可行性和有效性。
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。
