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

本书是一本关于可靠性的入门书，讲述可靠性的基本概念，并对常用的寿命分布下的各种可靠性特征的点估计、区间估计、假设检验和加速寿命试验作出较为详尽的叙述，对*近国际上兴起的退化数据处理和贝叶斯分布两个专题作了较多的介绍。读完本书可转入可靠性专业文献阅读。 本书适用于相关专业的研究生和教师，对于可靠性工作者也有着重要的参考价值，本书前五章部分内容可作为本科生选修课教材。

本书是应用型本科经管类专业基础课教材，以*统计法规、政策以及报表制度为依据进行编写。内容包括统计总论、统计调查、统计整理、综合指标、抽样推断、相关分析、指数分析、时间序列分析和统计综合评价方法等，并介绍了目前常用的统计软件及数据挖掘新技术在统计中的应用。

c德拉歇利和P·A梅耶的五卷本巨著《概率与位势》是*分析领域中的经典著作。 本书为《概率与位势》的第1卷。前两章包含了完整的积分理论及概率论工作者所需要的该理论的各种变体；章三章介绍了解析集和Choquet窖度的理论：第四章介绍了*过程理论。 本书可作为概率及*分析等相关专业本科生、研究生的教学参考书．也可供概率、金融等领域的科研工作者参考。

在数学科学的几乎所有的分支中，不等式常常起着重要的甚至是关键的作用。本书搜集整理了概率论中一批常用的基本不等式，并对其中的绝大多数不等式给出了证明。除了一些熟知的不等式以外，书中对某些不等式还提供了相关的参考文献。

本书是“All of Nonparametric Statistics”的中译本，源于作者为研究生开设的课程讲义，包括了几乎所有的现代非参数统计的内容。这种包罗万象的书不但国内没有，在国外也很难找到本书。主要包括10章内容，主要讲述非参数delta方法和自助法之类的经验CDF，覆盖基本的光滑方法和正态均值、利用正交函数的非参数推断、小波和其他的适应方法等。 本书是“All of Nonparametric Statistics”的中译本，源于作者为研究生开设的课程讲义，包括了几乎所有的现代非参数统计的内容。这种包罗万象的书不但国内没有，在国外也很难找到本书。主要包括10章内容，主要讲述非参数delta方法和自助法之类的经验CDF，覆盖基本的光滑方法和正态均值、利用正交函数的非参数推断、小波和其他的适应方法等。

本书主要介绍了处理反问题(不适定问题)的统计方法，尤其侧重于建模与计算这两大问题。与经典文献中处理反问题的方法不同，本书立足于Bayes统计学的框架，将所有变量都视作随机变量，并把反问题的解以概率密度函数的形式给出。同时，对于数学模型本身存在的误差和数值离散导致的额外误差，本书还创造性地进行了源自建模误差的统计分析。 本书详细讨论了先验模型的构造、测量噪声建模、Bayes估值以及非静态统计反演方法等，并引入Markov链Monte Carlo方法以及最优化方法来探究概率分布。另外从Bayes统计学的角度重新研究了经典正则化方法，揭示了两者之间的关系。对于书中得到的结论和涉及的技法，作者还佐以易懂但深刻的例子帮助读者理解。本书将统计方法应用到一些较为前沿的问题中，例如离散误差分析、模型降阶等。在书中，这些统计方法还被

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

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。

本书是为经济管理类本科人才培养而编写的教材。全书共八章，第1章至第5章是概率论部分，内容包括：随机事件与概率，随机变量与分布函数，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；第6章至第8章是数理统计部分，内容包括：数理统计的基本概念，参数估计，假设检验。本书简明易懂，概念引入自然。为了便于读者理解和掌握书中的内容，书中例题和习题题型丰富，包括大量的应用题，注重与经管类专业交叉融合。

统计学教学对老师来说是一个挑战，尤其是针对来自非统计专业且要将这门课作为必修课的学生，统计学教学更是一门艺术。本书提供了数据处理的各种方法，希望能够帮助老师面对这个挑战并实现自己风格的艺术性的教学。 本书是在以色列人民大学统计学网络系列课程的基础上写成的，目标读者为需要学习统计学的大学生。本书不要求读者在数学上有多强的背景，但要求有基本的计算机使用技巧。本书使用 R语言编程，利用计算机实现统计方法及其模拟，以加深读者对概率和统计概念的理解。 作者Benjamin Yakir为耶路撒冷希伯莱大学统计教授，虽居住在以色列但是对中国文化非常着迷，正在努力学习中文。

本书讲解概率论的基础内容, 包括组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等, 内容丰富, 通俗易懂, 并配有丰富的例子和大量习题, 涉及物理学、生物学、化学、遗传学、博弈论、经济学等多方面的应用， 启发性。

本书内容主要集中在概率论和数理统计方面，包括它是作者近30年在概率论和数理统计方面的主要工作，解决了概率论和数理统计中五个难题，给出了十多个新概念和十多个行之有效的新方法。

本书中文简体字版由约翰威利父子公司授权机械工业出版社定制出版.未经出版者书面许可，不得用任何方式复制或抄袭本书内容. 本书从概率的角度而不是分析的角度来看待随机过程，书中介绍了随机过程的基本理论，包括Poisson过程、Markov链、鞅、Brown运动、随机序关系、Poisson逼近等，并阐明这些理论在各领域的应用.书中有丰富的例子和习题，其中一些需要创造性地运用随机过程知识、系统地解决的实际问题，给读者提供了应用概率研究的实例. 本书是随机过程的入门教材，没有用到测度论，仅以微积分及初等概率论知识为基础，适合作为统计学专业本科生以及其他理工和经管类专业研究生相关课程的教材，更值得相关研究人员和授课教师参考.

本书为高等学校非数学专业的概率论与数理统计教材。教材以全国硕士研究生入学考试数学一和数学三中概率论与数理统计考试大纲为编写大纲，全书分上下2编共8章，第1编概率论基础包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、随机向量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理；第2编数理统计基础包括：样本与抽样分布、参数估计、假设检验。 本教材具有实用性、基础性、趣味性的特色，可作为高等学校经济、管理、工科、农林、医药、教育、传媒等专业概率论与数理统计课程的教材，也可作为考研（数学一和数学三）学生的自学参考书。

本书是“现代数学基础”系列中的一本。 随着概率论与图论、计算机科学、疾病传播学、物理学、化学等学科的交叉， 产生出了许多复杂的*结构，传统的概率方法很多时候很难发挥效力。自20世纪90年代以来，在对复杂*结构中*量极限性状的研究中，产生出了许多全新的理论和方法，也深化和发展了一些原有的理论。这些理论与方法目前还散见于各种学术刊物， 虽然已经涌现出不少综述性的文章，介绍其中的一些理论与方法，但是仍然缺乏一本较为全面系统介绍它们的专著。 本书填补了这样的空白，在简略介绍概率论与经典极限理论基本内容的基础上，介绍一些典型的*结构，介绍概率距离理论，并逐一剖析在*结构研究中为广泛使用的压缩法、Polya罐方法、生成函数法、矩方法、stein方法等，它们都是现行*结构研究领域中能发挥能量的方法。作者结合了近年来

本书主要介绍随机矩阵谱理论及大维数据分析、大规模数据分析及降维技术、变系数模型、纵向数据模型的稳健推断、测量误差模型及其统汁分析方法、缺失数据回归分析、复杂疾病的基因关联分析、因果推断与图模型、复杂疾病的基因关联分析、生物医学等价性评价问题的统计推断、约束下的统计推断方法、现代试验设计与抽样调查等研究领域。不仅介绍进入这些前沿研究领域所的基础知识，而且介绍这些前沿研究领域的**发展状况及有关重要成果，探索有关领域的科学研究发展规律与发展方向。

邰淑彩编著的《概率论与数理统计同步学习辅导(工科类本科21世纪高等学校数学系列教材)》是与《概率论与数理统计》配套使用的同步辅导教材。内容涉及概率论的基本概念，*变量及其分布，二维*变量及其分布，*变量的数字特征，大数定律及中心极限定理，数理统计的基本概念，参数估计与假设检验等。各章内容包括：内容提要、重点难点、疑难解答和习题详解四部分。《概率论与数理统计同步学习辅导(工科类本科21世纪高等学校数学系列教材)》可以供高等院校（非数学专业）本、专科生使用，对报考硕士研究生的考生也具有重要的参考价值。

本书系统介绍概率计量逻辑的基本理论及其应用,主要是作者十余年来研究工作的系统总结,同时也兼顾国际上有关此领域中的主要研究成果.全书共十章,具体内容包括逻辑公式的概率真度理论、逻辑公式的Choquet积分真度理论、概率计量逻辑推理系统、逻辑理论的相容度及程度化推理方法、极大相容逻辑理论的结构及其拓扑刻画、R0-代数中的三值Stone拓扑表示定理、逻辑代数上的态理论、逻辑代数上的内部态理论与剩余格上的广义态理论等.

本书旨在系统论述数理统计的基本理论，并在论述中尽可能反映这一学科的近期发展。全书内容包括点估计、假设检验、区间估计和Bayes 统计决策的基本理论和方法，并用较大篇幅论述了包括大样本估计和大样本检验在内的统计渐近理论，其中涉及经验过程的一些初步知识及其在渐近分布理论中的应用。 本书第五章讲述了一个用经验过程方法构建的大样本分布理论的完整事件，系统、简洁而又不失严谨，是本书*特色的章节之一。 本书可作为数理统计和相关专业研究生的教科书，也可用作相关专业人士的教学、研究参

《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.