本书为普通高等教育 十二五 *规划教材。全书八章，前四章为概率论部分，主要叙述各种概率分布及其性质，后四章为数理统计部分，主要叙述各种参数估计与假设检验。 本书编写从实例出发，图文并茂，通俗易懂，注意讲清楚基本概念与统计思想，强调各种方法的应用，适合初次接触概率统计的读者阅读。全书插图100多幅，例题250多道，习题近500道。 本书可供高等学校数学类专业和统计学专业作为教材使用，亦可供其他专业类似课程参考，也适合自学使用。

本书是数理统计入门级的教材，作为基础课的教材，本次修订我们修改了版中的不当之处，删去了U统计量、线性估计、构造置信限等内容，选择点估计、区间估计、参数检验和分布检验4个基本的统计问题作为本书主要内容，中间插入贝叶斯统计的一些观念和方法。全书5章内容，把统计量和抽样分布等基本概念归入第1章，为年轻读者进入统计学的研究和应用打下扎实的基础

本书并不假定在任何概率论的先修知识。通过正文与习题旁征博引，引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不能见而广为使用的分布。其内容包括工科概率论入门又包括了经典统计和现代统计的基础部分。其理论较为现代化、难度适中，覆盖面远比国内教材大，而在体系结构与内容安排上富于新意。本书可以作为工科、管理类学科专业本科生、研究生教材，也可供教师、工程技术人员自学之用。

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。

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

本书介绍概率论、数理统计、*过程三部分内容。第1章至第6章为概率论，包括：*事件的概率；*变量及其分布；二维*变量；*变量的函数的分布；*变量的数字特征；大数定律和中心极限定理。第7章至第11章为数理统计，包括：统计量及其分布；参数估计；假设检验；方差分析；回归分析。第12章至第14章为*过程，包括：*过程的基本概念；平稳过程；马尔可夫链。书中配置了相当数量的例题和习题，便于读者自学，并且配置了适量应用性的例子。 全书内容丰富，深入浅出，在满足理工科大学基本教学要求的基础上，选编了部分具有广阔应用领域的内容，使得本书既可作为理工科大学的本科教材，又可作为研究生参考书，也可作为有关专业的教师和工程技术人员的参考书。

本书阐述了半参数回归模型的统计理论和方法，所考虑的模型包括部分线性模型、单指标模型、变系数模型和可加模型等，这些模型对复杂数据分析起着重要作用。本书在取材上侧重内容的科学性和应用性，体现学术思想；在写作上注重阐述方法论、模拟计算和实例分析：在结构上安排每个模型为一章，本书的内容不仅为从事该领域的科研人员提供了尽可能全的资料，又为实际应用者提供了一些数据分析的方法，同时也为想全面了解现代统计模型的读者提供参考读物。

本书源自的哈佛统计学讲座，介绍了帮助读者理解统计方法、随机性和不确定性的基本语言和工具，并列举了多种多样的应用实例，内容涉及偶然性、悖论、谷歌的网页排名算法（PageRank）及马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC）等。本书还探讨了概率论在诸如基因学、医学、计算机科学和信息科学等领域的应用。全书共分13章，分别介绍了概率与计数、条件概率、随机变量及其分布、期望、连续型随机变量、矩、联合分布、变换、条件期望、不等式与极限定理、马尔可夫链、马尔可夫链蒙特卡罗方法、泊松过程等内容。用容易理解的方式来呈现内容，用实例来揭示统计学中基本分布之间的联系，并通过条件化将复杂的问题归约为易于掌控的若干小问题。书中还包含了很多直观的解释、图示和实践问题。每一章的结尾部分都给出了如何利用R来完成相关模拟和计算的方法。

由夏宁茂等编著的《概率论与数理统计》是培养学生利用*思维模式看待和处理*现象的一门重要数学基础课程。 通过模拟、函数计算及程序调用，把Excel工具广泛使用于概念的引进和数值计算，帮助学生形象理解新概念，直达核心处理思想；现代概念的描述性融入，现代概率论中的基本概念，例如：“可测性”、“概率空间变换”、“条件数学期望”、“期望积分平均”等科普描述性的引进，可使学生缩短与近代概率论之间的距离；教材重视基本概念与方法，又强调*处理的思想，通过借用MBA的案例分析方法，引导学生灵活运用所学知识，掌握*处理的基本过程；概率统计前后呼应、相互融合，兼顾传统理论与时代精神。

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。

本书是一部介绍渐近统计经典教材，内容实用而且数学理论论述严谨。书中除了介绍介绍渐近统计的核心内容 似然推断，M估计，渐近效率，U统计和秩过程，书中还涉及该领域的新研究论题，如半参数模型，自助法，经验过程，等其他应用。本书各章有习题。

该书稿是《概率论与数理统计（经管类 第五版）》配套的辅导书。该系列教辅书均根据教材章节顺序建设了相应的学习辅导内容，其中每一节的设计中包括了该节的主要知识归纳、典型例题分析与习题解答等内容，而每一章的设计中包括了该章的教学基本要求、知识点网络图、题型分析与总习题解答，有助于学生巩固教材知识并拓展应用。

无

本书系统论述多元统计分析的基本理论和方法，力求理论与实际应用并重。只要具有一元统计的知识就可阅读本书。《BR》 本书主要内容是：多元正态分布、方差分析、回归分析、因子分析与线性模型、聚类分析和统计量的分布附录中列出了常用的多元分布表。

概率论与数理统计是从数量方面研究随机现象的统计规律的一门课程，它是高等院校经济管理类专业的基础课之一。它是在经济管理、质量控制、数量经济学、信息论、预测理论和*理论中有着广泛应用的基础课程。 本书系上海财经大学数学学院编写的经济数学系列教材之一。全书共十章,内容包括事件与概率、条件概率与独立性、随机变量及其分布、随机向量及其分布、数字特征与特征函数、极限定理、统计量与抽样分布、参数估计、假设检验、线性统计推断等。每章均配有不同难易程度的适量习题,书末附有习题答案或提示,供读者参考。 本书坚持理论联系实际，取材新颖，注重科学性、现实性、趣味性，努力使学生从教材中深切地感知概率论与数理统计知识在实际工作与生活中的广泛应用。本书在编写中力求内容完整，做到重点突出、联系实际、由浅入深、通俗

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。

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.

本书用测度论的观点论述概率论的基本概念，如概率、随机变量与分布函数、数学期望与条件数学期望和中心极限定理等。本书特点是把测度论的基本内容与概率论的基本内容结合在一起讲述，论述严谨，条理清楚，便于自学，凡学过概率论基础课的读者都能阅读本书。每节后面附有习题，以便加深理解书中的内容。

Peter B hlmann在ETHZ是高维统计、因果推断方面的知名专家。《高维数据统计学》统计学的前沿之作。这本书所针对的高维数据，是理论研究的热点，在实际中也有着广泛的应用。这本书重点阐述了Lasso和其他L1方法的变体，也有boosting等内容。

《概率论札记》是作者的 工程数学系列札记 的第四本。前三本分别是《矢算场论札记》（2007）、《复变函数札记》（2011）、《矩阵论札记》（2014）。尽管四本书所涉及领域完全不同，但却有着完全一致的目标，即想建立某种工程数学类型，使读者能自如跨越数学与工程之间的桥梁。 《概率论札记》的核心主题是概率，研究的目标是*事件的统计规律。用一句话概括，即*事件反映单体的不可预洲性，而统计规律反映群体的频率稳定性。 《概率论札记》包括慨率论基础、*量分布和数字特征、大数定律、抽样分布到统汁回归等。书中讨论了慨率论的应用实例，丰富的附录可以给广大工程技术人员带来很大的方便。 《概率论札记》适合广大理工科本科生、硕士和博士研究生学习使用。还可以作为相关专业科技与工程技术人员的入门读物和工具书。

本书比较全面系统地介绍蒙特卡罗方法的理论和应用.全书15章,前8章是蒙特卡罗方法的理论部分,包括蒙特卡罗方法简史、随机数产生和检验、概率分布抽样方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法、基本蒙特卡罗方法、降低方差基本方法、拟蒙特卡罗方法和序贯蒙特卡罗方法.后7章是蒙特卡罗方法的应用部分,包括确定性问题、粒子输运、稀薄气体动力学、自然科学基础、数理统计学和可靠性、金融经济学及科学实验模拟.