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

本书是高等学校非数学专业的概率论与数理统计课程的教材。全书共11章，内容包括随机事件及其概率，随机变量及其分布，随机向量及其分布，随机变量的函数及其数值模拟，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，样本与抽样分布，参数估计，假设检验，回归分析和概率统计的MATLAB命令实现 本书简明易懂，概念引入自然实用，易于教学。在讲述随机变量的概率分布以及数理统计的内容时，还尽量采用图、表、公式相结合的方式，既减少篇幅，又易于学生理解和掌握。

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，它愈来愈成为很重要的学科之一。在概率论发展历目前，18、19世纪之交法国科学家拉普拉斯具有特殊的

作为数据分析的一种有效的科学工具，统计方法与技术已被广泛应用于理论与实践的各个领域，是各领域理论研究者和实际工作者的知识与技能。本书在《统计学》（第二版）的基础上，充分听取专家与读者的意见之后重新编写，并对有关内容和体系进行了调整，对数据进行了更新。本书内容主要包括描述统计（数据的收集、数据整理与显示、数据分布特征的测度）、推断统计（抽样与参数估计、假设检验、方差分析）、社会经济中常用的统计方法与技术（列联表、相关与回归分析、时间序列分析与预测、统计指数、统计综合评价）三部分内容。

本书的编写体现了以下特色： ，强调基本概念、基本思想和基本方法，便于教，利于学。在叙述上力求简明扼要，并用大量的例题说明该课程各部分的内容，并配有的应用题。每章起首提出 教学内容 、 基本要求 、 关键词和主题 ；每章结尾给出精练的 小结 ，概括 内容提要 、 重点 、 难点 和 深层次问题 ；大多数小节后还加了 说明 ，指出学习该节时应特别注意的问题及与该节有关的较深层次的内容。这样做的优点是既便于在教的过程中有的放矢，又有利于在学的过程中提纲挈领。 第二，浅入深出，通用性强，梯度大。能较广泛地满足多种专业、不同层次的教学要求，让不同需求的学生都能 吃好、吃饱 。本书涵盖了本科生 概率论与数理统计 课程教学大纲和全国研究生统考考试大纲的内容，除基本知识外，在内容的叙述、例题和习题的配置上，具有相当

本书是为了配套由高等教育出版社出版，同济大学数学系主编的《工程数学 线性代数（第六版）》和浙江大学盛骤等主编的《工程数学 概率论与数理统计（第四版）》教材而编写的测试卷合订本。本书立足教材，并配合教学实际情况分别增加了上、下册期末测试卷，便于学生阶段性测试。每套试卷包括试题和解析两个部分。本测试卷可作为本科生学习高等数学课程的课后练习，也可作为教学及考研复习的阶段测验卷。本书特点每一章以及期末试题都提供了A、B两套试卷，A卷注重基础知识能力的考查，适合学生作为平时作业或考前自测；B卷则提高了要求，题目有较强的综合性，适合准备考研或参加数学竞赛的同学使用。（2）每套试卷都参照 全国硕士研究生入学考试的试题模式进行编排，使得试题的顺序和形式 加合理化、科学化。（3）透彻解析每道题目，层层深入

本书是高等学校经管类专业概率论与数理统计教材，它涵盖了经济管理专业有关教学大纲的全部内容与基本要求，主要包括：随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、一元回归分析等，在本次修订中增加了数量化方法的有关内容，可以定量地对评价对象的每一个影响因素进行分析，研究各个因素之间的数量关系，为制定措施和选择 方案提供依据。

本教材包含统计学的基本概念、基本原理和基本方法，力求体现以下特点： ，在教材选择上，主要面向经济类统计学专业。该教材并不求大求全，而是力求精选。第二，教材的内容和写作注意广泛吸收 外 教材的成果。教材力求简明易懂、内容系统和实用，注重对统计方法思想的阐述，并结合大量实际数据和高阶案例说明统计方法的特点及应用条件。第三，强调与计算机的结合。为着力提高学生运用统计方法分析解决问题的能力，教材所涉及的统计计算，要求运用目前已有的统计软件。

本书是将概率论与数理统计用于非数学专业类学习分析风险和经济决策的入门教材。全书自始至终倾力向读者阐明，如何在复杂的现实情形中运用概率论，并将概率论晦涩的数学运算融入生动有趣的现实经济生活中。全书的分析性工作大部分都是在Microsoft Excel电子表格、SPSS统计软件和Pytlaon算法中进行的，这些方法有助于读者处理 为复杂的问题。强调电子表格、SPSS统计软件和Python算法在概率论与数理统计课程中应用的结果是，阅读完本书的读者可从中学到精妙的电子表格、SPSS统计软件和Python算法技巧，轻松获得统计分析的应用能力。 本书适用于非数学专业类(理科、工科、经济管理类专业)本科生和专科生，也可作为从事慨率论、经济决策或数据建模等研究人员的参考读物。

本书系统介绍概率论与数理统计的基本内容，包括事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定理与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等。本书侧重基本概念、基本理论和方法，叙述翔实严谨，语言通俗易懂；内容紧扣研究生入学考试大纲，配有适合各层次要求的丰富习题。

1.本书作为医学统计学教学配套用书，参考医学院校医学统计学教材各章节相关内容编写。 2.各章均结合医药研究的实例，体现中医药研究特色。 3.按照统计思维的步骤介绍相关的统计分析技术。 4.突出简单实用的特点，大大降低了学习的难度，使读者能以较短的时间轻松掌握常用的统计分析技术。 5.较 版增加了网络增值服务内容，提升学生的练习体验，方便反复练习，提高学习效率。 6.除了讲解例题，还设置练习题，供学生参照练习、实战演练。既加深了学生对有关统计方法的理解，又可通过具体的练习题切实锻炼提高学生对不同数据类型、不同统计目的统计方法正确选择的能力。

本书是一部英文版的泛函分析学著作，中文书名或可译为《经典分析和泛函分析的应用：分析学的应用》。

全书分为九个学习情境，分别为统计基础知识、统计设计和统计调查、统计整理、总量指标和相对指标、平均指标和变异指标、动态数列分析、统计指数、抽样调查、相关和回归分析。情境开篇有“学习目标”，设置了“案例导学”，情境末还有“情境小结”和“同步训练”等栏目，目的是帮助使用者巩固所学内容，达到学以致用的效果。

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本教材主要内容包括：第1章，概率论的基本概念；第2章，随机变量；第3章，多维随机变量；第4章，随机变量的数字特征；第5章，数理统计的基本概念；第6章，参数估计；第7章，假设检验；第8章，方差分析与回归分析基础。同时，本教材中还设置了拓展知识、引申阅读等模块，并通过大量案例来辅助讲解知识要点。

本书是将概率论与数理统计用于非数学专业类学习分析风险和经济决策的入门教材。全书自始至终倾力向读者阐明，如何在复杂的现实情形中运用概率论，并将概率论晦涩的数学运算融入生动有趣的现实经济生活中。全书的分析性工作大部分都是在Microsoft Excel电子表格、SPSS统计软件和Pytlaon算法中进行的，这些方法有助于读者处理 为复杂的问题。强调电子表格、SPSS统计软件和Python算法在概率论与数理统计课程中应用的结果是，阅读完本书的读者可从中学到精妙的电子表格、SPSS统计软件和Python算法技巧，轻松获得统计分析的应用能力。 本书适用于非数学专业类(理科、工科、经济管理类专业)本科生和专科生，也可作为从事慨率论、经济决策或数据建模等研究人员的参考读物。

本教材是“普通高等医学院校护理学类专业第二轮教材”之一，按照编写的基本原则和要求，基于OBE理念，突出护理学专业的人才培养需求，在 版的基础上完善、 新、补充教材内容。内容主要包括医学统计学的基本知识、单变量资料的统计分析、双变量的直线相关与回归分析及多变量的回归分析、研究设计、SPSS软件等内容。每章包括学习目标、案例引导、知识链接、章节小结、目标检测等内容；突出专业性和实用性，注重实践能力和思辨能力的培养。本教材为“书网融合”教材，即纸质教材有机融合数字化教学资源，包括习题、PPT及SPSS软件操作视频等。 本教材供护理学类专业师生参考使用。

邱望仁主编的《概率论与数理统计》是依据*对本课程的基本要求，以“应用为目的，理论是根基”为指导思想编写的。主要内容包括概率论和数理统计，每章节后附有习题，书末附有参考答案。《概率论与数理统计》由具有丰富教学经验的骨 编写，深入浅出，通俗易懂，便于自学。 全书共八章， 章至第四章为概率论部分，包括概论率的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、大数定律与中心极限定理；第五章至第八章为数理统计部分，包括样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析。 《概率论与数理统计》可作为高等院校工学类、经济类、管理类本科“概率论与数理统计”教材，也可作为报考工学类、经济类、管理类研究生的复习参考书。

本教材主要内容包括：第1章，概率论的基本概念；第2章，随机变量；第3章，多维随机变量；第4章，随机变量的数字特征；第5章，数理统计的基本概念；第6章，参数估计；第7章，假设检验；第8章，方差分析与回归分析基础。同时，本教材中还设置了拓展知识、引申阅读等模块，并通过大量案例来辅助讲解知识要点。