20世纪以来，概率论逐渐渗入到自然科学、社会科学以及人们的日常生活中。无论是在研究领域，还是在教育领域，它愈来愈成为重要的学科之一。在概率论发展历史上，18、19世纪之交法国科学家拉普拉斯具有特殊的地位。 拉普拉斯在他的纯粹与应用数学的众多严格的学术著作之外，还出版了为普通读者写的两篇通俗文章，《关于概率的哲学随笔（双语版）》就是其中的一篇，它构成了《拉普拉斯全集》第7卷中的巨著《概率的分析理论》的引言。 《关于概率的哲学随笔（双语版）》的意图就是让读者不借助较深的数学知识就能了解概率的原理，作者本质上将数学对象以非数学的面貌呈现，用大众化的语言详细论述当时概率论的原理和一般结论。 拉普拉斯概率理论在19世纪的概率论发展史上占据了中心和统治地位，对19世纪的概率论的发展产生了
《统计学精品译丛：例解回归分析（原书第5版）》中文简体字版由约翰威利父子公司授权机械工业出版社独家出版。未经出版者书面许可，不得以任何方式复制或抄袭本书内容。 《统计学精品译丛：例解回归分析（原书第5版）》在探索性数据分析的思想和原则指导下组织材料，包括简单线性回归、多元线性回归、回归诊断、定性预测变量、变量变换、共线性数据分析和逻辑斯谛回归等13章内容。书中强调数据分析的技巧而不是统计理论的发展，几乎是手把手地教读者如何去分析数据、检验结论、改进分析。作者精心挑选了丰富的实例，形象生动而又系统详尽地阐述了回归分析的基本理论和具体的应用技术，还辅以启发式的推理和直观的图形方法。 《统计学精品译丛：例解回归分析（原书第5版）》既可以作为非统计学专业回归分析的入门教材，又可
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。
"本书是根据作者多年的全英文教学经验编写而成的，是与作者编写的《概率论与数理统计(英文)》相配套的学习辅导用书。 本书主要围绕概率与随机事件、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、大数定律和中心极限定理、参数估计、假设检验、线性回归分析设计问题，并通过系统、详尽的解答分析，以及对题目背后内涵和关系的深入挖掘来帮助读者进一步提高概率论与数理统计的基本理论水平和实践应用能力。在编写过程中，作者吸取了国内外优秀教材和辅导用书的优点，注重理论与实践相结合。本书系统性强，图例丰富，突出统计思想，着力培养学生分析问题和解决实际问题的能力。 本书可用作高等院校理工科各专业本科生 概率论与数理统计 课程全英文或双语教材的辅助用书，也可供工程技术人员、科技工作者参考。"
科学认为任何事情都有一定的几率，无论是彩票、赌博、选择伴侣、还是计算外星生命存在的可能性。《几率：运气、随机和概率背后的秘密（探索 新知）》是将美国科普杂志《进步科学人》中刊载的主题和内容相近的文章汇集而成，探讨了运气、随机、风险和概率背后的秘密。全书由六部分组成，每部分由4-6篇短文组成，从数学、物理学、哲学、进化生物学等学科的角度阐述了概率、运气在人类诞生、日常生活、科技发明、宇宙未来、物种演化等方面发挥的作用及其科学解释。这是一部有趣的作品，即使对物理学、数学不感兴趣的读者也都能有所收获，是一本让读者喜欢物理、数学、生物学的科普读物。
本书是国内全面讨论概率论发展与先进数学技术的学术专著，较全面、翔实地概述了概率论的发展历史。从初的博弈分析问题到现今方法论综合性学科，全书勾勒出概率论兴起、发展和壮大的清晰脉络，并简要介绍了当前概率论学科的主要研究方向和发展动态。本书也试图从概率论教学角度诠释概率思想，以期让更多的读者从中受益。
本书是为应用数学专业、数学专业、概率统计专业、信息与计算科学专业本科大学生和非数学专业的硕士生学习数理统计而编写的教材。主要内容有：抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与正交试验设计、线性回归模型。本书每章末附有习题，书后附有答案。
本书包括离散时间Markov链、Poisson过程、更新过程、连续时间Markov链、鞅和金融数学六章内容，涵盖了*过程的核心知识点，涉及大量较新应用。书中内容完全以应用为导向，不涉及高深的理论证明或数学推导，极富思想性作者力求通过展示*过程的实际应用来让学生学习这门学科，因此书中有大量的例子，还有200多道习题来加深读者对内容的理解。 本书可作为各专业本科生或研究生的*过程入门教材，也可作为相关老师和实际工作者的参考书。
本书基本内容是依据*的 经济和管理类本科数学基础课程教学基本要求 确定的。全书分为七章，内容包括概率论的基本概念、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、统计学基础、统计推断、方差分析、相关分析与回归分析等。 本书在保持内容的系统性和完整性的基础上，融入了R软件的有关内容，并以此为基础介绍概率统计的具体应用，使读者在学习相关理论的同时，可以轻松地完成概率计算与实验模拟、数据整理与统计分析，实现理论与实践的有机结合；同时，本书还为读者配备了数字化资源，包括相关命题证明、模拟实验、R软件应用程序、数据文件、习题答案与提示等内容，便于学生自主学习，提升学习效果。读者可通过扫描二维码或登录数字课程网站，方便地获取相应的资源。 本书可作为高等学校经济和管理类本科专业教材，也可作为其他非数学类
本书是MINITAB软件（中文版）的入门书，也是非统计专业大学生学习使用统计方法解决实际问题的敲门砖。本书主要介绍了使用MINITAB软件进行参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析/可靠性、类别变量（属性数据）分析、过程控制以及图表分析等内容。书中详述了如何通过MINITAB软件方便地实施多种实用的统计方法，包括：同时控制两类错误的概率条件下选取小样本量的方法、随机效应的方差分析、子集回归、广义Logistic回归模型的求解、多重对应分析、寿命回归等。为了适应非统计专业大学生的实际情况，本书先以通俗的文笔介绍每种统计方法，然后讲述用软件实施统计方法的要领，再通过实例演示实施统计方法的步骤，后通过练习题达到巩固所学知识的效果。由于本书避免理论推导，所用的中文版MINITAB软件通过菜单发布指令，尽量避开生僻的统计
这是一本内容丰富且可读性很强的科普书，作者言简意赅地为读者描绘了一个神秘的概率世界，书中避免了冗长的数学推导和复杂的公式，取而代之以妙趣横生的例子，为读者展示了概率在日常生活中所起的作用，这些例子在具备娱乐性的同时又富有代表性。比方说，其中有一些是我们生活中不易察觉但与概率密切相关的例子，如生日问题 购物的优策略 等车时间问题等；此外，还有一些违反直觉的例子，如蒙提霍尔悖论 辛普森悖论 决斗的策略等。同时书中也介绍了许多概率统计的应用及其原理产生的背景，如贝叶斯法则在医疗诊断中或法庭断案中能提供的帮助等。 本书既可作为学生提高学习兴趣的课外读物，又适合教师作为教学参考。同时，数学爱好者以及概率统计应用的科技人员也能从中获益。
概率论与数理统计是研究随机现象的统计规律性的一门数学学科，它是数学中与现实世界紧密联系且具有广泛应用的学科之一。随着大数据时代的到来，各个领域及行业所面临的问题都需要通过收集必要的数据，并用数据反映客观事物的本质，进而探究事物发展的客观规律，对未来的发展做出科学预测及决策。本书在内容安排、结构体系及例题和习题的选择上都充分考虑了应用型本科院校的人才培养需求，以适应该类院校本科学生学习概率论与数理统计课程的需要。希望通过本课程的学习，学生不仅能掌握处理随机现象的基本思想和方法，了解数据的基本概念及数据处理的常用方法以及几种具体的数理统计方法，还能够利用统计软件，结合问题的背景及意义，具备运用所学的概率统计方法分析和解决实际问题的能力。本书一共分为10章，其中第1章学习本书所应该具
1）第四章---第九章是本书的主体，讲述各种类型的回归方程，包括线性回归方程、拟线性回归方程、约束线性回归方程、非参数回归方程、半参数回归方程、函数系数回归方程（参数变量函数系数线性回归方程，参数变量函数系数半参数回归方程，回归变量函数系数线性回归方程，回归变量函数系数半参数回归方程）、随机过程回归方程（随机过程线性回归方程，Gauss--Markov线性回归方程，随机过程非参数回归方程）、逆回归方程（线性逆回归方程，线性逆回归方程组）以及随机向量密度函数（有文献已经指出，此问题可以化为回归方程的模式来解决）,其中有不少为首倡；（2）*章概率理论及附录B测度论，为统计回归分析理论的概率统计基础；（3）第二章Hilbert空间、第三章泛函逼近论，是统计回归分析理论的泛函分析基础，其中相当部分的内容是专为统计回归分
本书介绍了数理统计的经典内容与方法，内容涵盖了概率论预备知识、统计基础、参数估计、假设检验、区间估计及回归分析。为了适应应用统计专业硕士培养发展的新形式，在本书编写过程中我们强调方法的应用，淡化理论的证明。为开阔读者的应用视野，本书还在附录中介绍了R语言的使用、非参数密度估计及非参数回归等内容。书中很多例题都附有R软件实现，各章均配有一定数量的习题。本书可以作为普通高等院校应用统计专业硕士学习 应用数理统计 课程的教材，也可以作为非数学专业的研究生或高年级本科生学习 数理统计 课程的教材或参考书。
This book is primarily based on a one-year course that hasbeen taught for a number of years at Princeton University toadvanced undergraduate and graduate students. During the last yeara similar course has also been taught at the University ofMaryland. We would like to express our thanks to Ms. Sophie Lucas and Prof.Rafael Herrera who read the manu* and suggested manycorrections. We are particularly grateful to Prof. Boris Gurevichfor making many important sug-gestions on both the mathematicalcontent and style. While writing this book， L. Koralov was supported by a NationalSci-ence Foundation grant （DMS-0405152）. Y. Sinai was supported bya National Science Foundation grant （DMS-0600996）.
全书共分4章。章主要介绍集合论的基本知识、几个重要的集类。着重用势研究实函数。详细论证了Baire定理，并给出了它的应用。第2章和第3章比较完整地阐明一般测度理论和积分理论。突出描述了Lebesgue测度与Lebesgue积分理论，以及Lebesgue?Stieltjes测度与Lebesgue?Stieltjes积分理论。第4章引进了Banach空间（Lp,‖·‖p）（p≥1）和Hilbert空间（L2,〈,〉）并证明了一些重要定理。书中配备了大量的例题、练习题和复习题，可以训练学生分析问题和解决问题的能力，帮助他们打下分析数学和测度论方面扎实的数学基础。 本书可作为综合性大学、理工科大学和师范类院校的基础数学、应用数学、概率统计和计算数学专业的教材或自学参考书。
本书是概率论与数理统计（理工类?第五版）的教学参考书，根据高等院校理工类本科专业概率论与数理统计课程的教学大纲及考研大纲编写而成，并在第四版的基础上进行了修订和完善。包括概率论的基本概念、一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等内容的学习辅导与习题解答。
本教材是基础统计知识和Stata软件应用的入门教材。教材由浅入深、由易到难，包括定量分析研究过程与方法、数据处理技术、描述性统计分析和推断性统计分析四部分，共十章内容，详细介绍了基础统计的理论知识和Stata软件的应用。教材注重定量研究整体性与数据分析的统一、数据处理与数据分析的统一、统计理论与实际应用的统一、描述分析与模型分析的统一。它以社会科学研究领域定量分析过程与方法为基础，手把手地培养读者的数据处理能力这一定量研究的基本功；它介绍统计学的基本原理、数据处理的思路和缘由、研究方法等，帮助初学者既知道要怎么做，也知道为什么要这样做；它还详细讲解了描述性统计分析方法，如何利用图表展示变量分布及相互关系，以及参数估计、假定检验、方差分析、线性回归和logistic回归相关内容。本教材不仅适合作为社
本书为高等院校理工科教材，内容包括：*事件及其概率、*变量及其分布、*变量的数字特征、特征函数与概率母函数、极限定理等。本书内容丰富，有大量的例题和适量的习题，书后附有习题答案。 本书适于高等院校理工科的数学、应用数学、概率统计、信息与计算科学等专业的大学生、教师和研究生阅读。
