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。
该卷是第2版，第1版条理地介绍了渐近统计学近50年来的发展。第2版与第1版的不同之处在于它对读者更加“友好”。其中也包括一个新的章节，第4章，关于Gaussian 和Poisson试验，它在统计学的研究领域发挥着越来越重要的作用，尤其在非参数和半参数学中。接下来的大部分章节全部都重写了，对第7章中的非参数学进行了更详细的叙述。
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
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。
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
《概率论和数理统计》是大学理工类本科生必修的数学基础课。近年来经济、金融和管理领域对定量分析的需求越来越多，要求学生强化数学基础，但国内适用于经济、金融和管理类的《概率论和数理统计》专用教材偏少，且内容相对陈旧，没有反映出近一二十年来经济数学、金融数学和管理数学的新进展。 这次应北京大学出版社之邀，新编一本适用于经济学、管理学专业的《概率论与数理统计》，对全书的内容、例题和习题等的选择作了新的编排，特别是将近一二十年来经济数学、金融数学和管理数学的一些新成果融入教材，使之适用性更加广泛。上海交通大学设有国家工科数学教学基地，《概率论与数理统计》已入选上海市精品课程，本教材是该课程拟编写的系列教材之一，将面向全国各高校经济、金融和管理类专业的同名课程使用。 本书的编排分两部
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。
《代数几何》使用概型和上同调等现代数学的方法讲述代数几何学，章给出代数簇的基本概念和例子；第二、三章讨论概型和上同调方法，最后两章研究代数曲线和代数曲面。
《科学版研究生教学丛书：过程与应用》共7章，包括概率论补充知识、过程的概念与几类重要的过程、Markov过程、平稳过程、鞅、时间序列分析及小波与时间序列简介等内容。 《科学版研究生教学丛书：过程与应用》广度和深度适宜、论述清晰、深入浅出、循序渐进、便于教学。书中配有数量的典型例题和习题，并给出时间序列分析中若干典型问题的计算机模拟和相应的C语言程序，书后附有习题答案，可供读者参考。 《科学版研究生教学丛书：过程与应用》不仅为不同层次的研究生提供了适应性强且内容具有“弹性”的教科书，还可作为理科本科生的专业课教材，同时也可供广大科技工作者和工程技术人员参考。
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
这本经典的概率论教材通过大量的例子介绍了概率论的基础知识及其应用，主要内容有组合分析、概率论公理、条件概率、离散型变量、连续型变量、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.各章末附有大量的练习，分为习题、理论习题和自检习题类，并在书末给出自检习题的解答. 本书是概率论的入门书，适合作为数学、统计学、经济学、生物学、管理学、计算机科学及其他各工学本科生的教材，也适合作为研究生和应用工作者的参考书.
《重温微积分》根据作者多年来为各种不同程度的大学生和研究生讲课及讨论班上报告的内容整理而成。章对极限理论的发展作了历史的回顾。以下六章分别讨论函数、微分学、积分学、傅里叶分析、实分析与点集拓扑学基础以及微分流形理论。每一章都强调有关理论的基本问题、基本理论和基本方法的历史的背景，其与物理科学的内在联系，其现代的发展与陈述方式特别是它与其他数学分支的关系。同时对一些数学和物理学中重要的而学生常常不了解的问题作了阐述。因此，它涉及了除微积分以外的许多数学分支：主要有实和复分析、微分方程、泛函分析、变分法和拓扑学的某些部分。同样对经典物理学-牛顿力学和电磁学作了较深入的讨论。其目的则是引导学生去重新审视和整理自己已学过的数学知识，并为学习新的数学知识——例如数学物理做准备。 《
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。
《计算方法丛书·典藏版（17）：双曲型守恒律方程及其差分方法》系统地论述了解双曲型守恒律方程的理论及方法，介绍了古典解、弱解、分片光滑解，以及典型的差分格式，其中包括单调格式和TVD格式。对于上述内容，车书均作了严格而又详细的讨论，突出了它们的特点及重要性质。 《计算方法丛书·典藏版（17）：双曲型守恒律方程及其差分方法》读者对象为高校数学系和有关专业师生，以及计算数学工作者。
《线性代数学习指导（科学版）》是为正在学习线性代数（高等代数）的高等院校理工科学生，正在复习线性代数准备报考研究生的读者，以及从事这方面教学工作的教师编写的。 《线性代数学习指导（科学版）》全面、系统地总结和归纳了线性代数问题的基本类型和每种类型的基本方法，再选择典型的例题加以分析讲解，然后再配备相应的习题自我测试。夯实基础，启发思路，培养独立思考能力。此外，《线性代数学习指导（科学版）》还对现行教材中相对薄弱的部分做了必要的补充。
本书研究了马尔科夫的过程的一般性质，齐次马尔科夫过程的半群理论，过程的可乘泛函和可加泛函以及各种重要的马尔科夫过程类：跳跃过程、半马尔科夫过程、分枝过程、独立增量过程和有离散分量的过程。
《线性混合效应模型引论》系统阐述了线性混合效应模型的基本理论、方法和应用，全书共12章。章通过实例引进各种线性混合效应模型。第2章讨论矩阵论方面的补充知识和线性模型的相关重要定理。第3章讨论线性混合效应模型的固定效应的估计。第4章讨论预测问题。第5～9章系统讨论混合效应模型的方差分量的基本方法与相关理论，包括：方差分析估计、极大似然估计、限制极大似然估计、范数二次无偏估计、谱分解估计。0章讨论估计的性问题。1章讨论平衡数据情形下的混合效应模型的各种估计的统计性质。2章给出了混合效应模型下的假设检验。 《线性混合效应模型引论》可作为高等学校数学科学系、数理统计系或统计系、生物统计系、计量经济系等有关专业的高年级本科生及研究生的学位课或选修课教材。同时可供数学、生物、医学、工程、经济、金融等
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。
本书主要包括教学设计总论和20节课程教学设计。每节课程教学设计包括：教学目的、教学思想、教学分析（教学内容、教学重点、教学难点、对重点难点的处理）、教学方法与策略（课堂教学设计思路、板书设计）、教学安排（教学进程框架、教学进程详细内容）和教学评价六个部分。本书适合高校教师参考，或作为学生学习的辅助材料。
全教材共分为10章内容。其基本任务是：研究怎样运用科学的方法去搜集、整理、分析国民经济和社会发展的真实数据，采用统计独特的指标及其体系，表明所研究的客观社会规模、水平、比例和效益，用来反映客观现象在一定时间、地点条件下，数量之间的关系及发展变化的规律，为进一步学习其它相关学科打好基础。
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。
This edition contains four new sections on the following topics: the BDDC domain decomposition preconditioner (Section 7.8), a convergent adaptive algorithm (Section 9.5), interior penalty methods (Section 10.5) and Poincare-Friedrichs inequalities for piecewise Wp1 functions (Section 10.6).We have made improvements throughout the text, many of which were suggested by colleagues, to whom we are grateful. New exercises have been added and the list of references has also been expanded and updated.
