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。

本书是一本非数学专业主要是文科及艺术类专业的数学教材，讲述方式活泼，案例贴近生活，读者可以在轻松学习中体会数学乐趣和意义。全书分为三大部分：归纳和演绎、逻辑和数；代数和几何；概率统

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

《好看的数学故事：概率与统计卷》以讲故事的方式介绍概率统计的概念和理论发展的历史。 从流传数千年的投币和骰子游戏到古老的八卦，从古印度《吠陀经》的韵律到希伯来字母排列的神秘咒语，古人们逐渐发现了排列与组合的基本规律。当阿拉伯的骰子游戏传入经过文艺复兴的欧洲，概率的概念开始明晰起来。 起初的概率，多半应用在赌博游戏上，不仅是投币和骰子，还有纸牌、赛马等等。这些东西在学术领域似乎不值一提，但古典概率理论一旦出现，立即在社会各个领域发现重要的应用价值。统计学随之而生。 通过字母分析破译密码，通过死亡记录探究传染病的危害，新生婴儿的性别比例，居民寿命的期望值和保险年金，统计学在人类社会从古典社结构进入现代结构的发展过程中发挥了极其重要的作用。天文学、实验物理学和数学的发展推动了概率统计

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。

《统计学精品译丛：*过程（原书第2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，不得用任何方式复制或抄袭本书内容。 《统计学精品译丛：*过程（原书第2版）》从概率的角度而不是分析的角度来看待*过程，书中介绍了*过程的基本理论，包括Poisson过程、Markov链、鞅、Brown运动、*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*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。 《统计学精品译丛：*过程（原书第2版）》是*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。

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

我们是不是比父母更聪明？开车时打电话与酒驾一样危险吗？坐飞机和开车，哪种方式更安全？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必不可少的技能。《妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维（第四版）》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。 如果你想更好地理解如经济学、心理学等课程中将会用到的统计学知识，如果你正在寻找提高统计分析能力的方

本书由一篇篇有趣的数学故事组成，这些故事把题目情景化，让读者觉得不是在做数学题，而是在处理身边的事儿，比如：有个同班同学恰好跟我同一天生日的概率是多少？做饭也用得上数学？等等。当孩子对数学感到恐惧的时候，这时候是不能强迫的，让孩子认识到数学不难，数学是和生活息息相关的，在生活的方方面面都有数学的“化身”。

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。

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。

"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。"

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。

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。

本书是结合作者多年的教学经验，根据理工科“数学物理方程”教学大纲的要求及大气科学等专业的需要而编写的。本书以方法为主线，内容包括典型模型的定解问题建立、方程的分类与标准型、行波法、分离变量法、积分变换法和格林函数法等。在此基础上，介绍了研究偏微分方程定性理论的极值原理和能量方法，探讨了贝塞尔函数及勒让德函数的应用。本书叙述注重启发性、系统性与应用性，把较难的概念与尽量浅显的例子适当结合，将方法运用于各种应用驱动的偏微分方程模型中，并补充和扩展了相关知识到交叉应用领域。书中配有较多的典型例题和习题，可供读者阅读与练习。

本书的主要内容包括：误差与范数，非线性方程（组）的数值解法，解线性方程组的直接方法，解线性方程组的迭代法，矩阵特征值与特征向量问题的计算，函数的插值方法，曲线拟合与函数逼近，数值微分，数值积分，常微分方程（组）求解，用差分法求偏微分方程数值解。本书可作为各类高等学校数学本科专业及非数学专业高年级学生数值分析教材及上机指导用书，也适用于教师及工程技术人员参考。

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。