这本经典的概率论教材通过大量的例子系统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.各章末附有大量的练习，分为习题、理论习题和自检习题三大类，并在书末给出自检习题的全部解答。 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专业本科生的教材，也适合作为研究生和应用工作者的参考书。 2步获取导学视频： ①微信视频号关注 IT阅读排行榜 ②点击 直播回放 栏，上滑寻找

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。

《试验设计及其优化》从技术与应用观点出发，重点阐述了试验设计及其数据处理的优良化方法和各种分析技术，以进一步提升试验设计的水平及其优化的成效。 全书共分11章，除介绍试验设计的基本原理、常用方法外，还介绍了试验设计的全新方法、全新研究成果及应用实例。此外，还介绍了试验设计的常用统计软件。 《试验设计及其优化》可作为理、工、农、医、经济、管理等专业本科生的教学用书，也可供科研人员、工程技术人员、设计人员、实验人员、营销人员和管理人员参考。

《现代统计研究基础》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。

本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来解答这些问题；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。

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This revised and updated second edition.of a, highly successful book is the only text at this level to embrace a universai approach to three major developments in classical physics; namely nonlinear waves, solitons and chaos. The authors now include new material on biology and laser theory, and go on to discuss important recent developments such as soliton metamorphosis. . A comprehensive treatment of basic plasma and fluid configurations and instabilities is followed by a study of the relevant nonlinear structures. Examples of these are coherent entities like nonlinear waves and solitons, as well as the incoherent structures associated with chaos. The first part of the book is a self-contained introduction to general topics associated with nonlinear graduate physics, and would be accessible to final-year undergraduates and beginning graduate students. The remainder of the book, for example the treatment of cylindrical solitons, is more advanced and will have a wide appeal to specialists in a number o

《保险经济学》全面论述了风险决策经济分析，风险管理和个体及公司的保险需求，目标追踪和保险公司用的管理工具，保险监管，以及个人保险和社会保险之间的分工。本书是一部教科书，书中提供了理解本书内容所必需的背景知识。各章有习题，适用于经济、管理和金融专业的高年级本科生和低年级研究生。

本书主要包含两部分。部分是马尔可夫系统的渐近性质。首先回顾了已有的关于双时间尺度、有限状态马尔可夫系统的结果，然后集中讨论了在双时间尺度框架下，具有可数状态空间的马尔可夫系统和切换扩散系统的渐近性质。同时考虑了具有广泛应用背景、其生成算子也依赖于系统状态本身的此两类系统的渐近性质。书中第二部分集中讨论了这两类系统在*制造业、排队网络、金融工程、保险与风险管理等领域的应用。为了便于阅读，书中每个章节相对独立。本书致力于对以*制造业、排队网络、金融工程、保险与风险管理、过程控制的Wonham滤波等不同领域的实际应用为背景、具有双时间尺度这一共同特性、大规模复杂*系统的优化与控制问题的理论研究。希望本书对马尔可夫系统的建模、分析、优化、仿真和控制有一定的参考价值。 本书可作为应用数学

《概率论（第3版牛津大学研究生教材）》编著者H.杰弗里斯本书对公设一致性的证明做了很大改进，包括乘积规则和逆概率原理。书中说明了收敛原则以及初始概率简单公设可以满足的条件；论述了对于给定的合适的观测数据，公理可以被非常准确地阐述。和前一版相比，本版数学证明更加完善，详细论述了Pitman－Koopman定理证明中涉及到的充分统计量；阐述了Huzurbazar提出的初始概率的相关不变性理论；建立了修改后的先验概率和类型理论的联系。

哈罗德·杰弗里(SirHaroldJeffreys，1891～1989年)，是英国剑桥大学已故著名物理学家兼应用数学家，他在20世纪30年代相继写出两本著作，即《科学推断》和《概率论》，它们对近几十年来贝叶斯学派的重新兴起有重要作用，值得一读。这本《概率论》侧重对科学方法论主要原则的阐述，旨在为读者提供一种在实践中可以应用、能根据观测数据进行推断而自洽的推理方法。为发展概率论，杰弗里在书中提出六条公理(公理7实为定理9所述乘积规则的推广)、三条约定；还为归纳推理中重要的部分，即根据过去的经验预测未来，提出了八条管辖原则，由此深刻论证了“从经验和数据中获取知识”乃是贝叶斯分析的实质这一观点；杰弗里在本书中还发展了K.皮尔逊的思想，强调“科学的一致性在于其方法而非其内容”，在当代各种新知识、新学科层出不穷的背景下，坚持这一

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.

本书旨在帮助对多层资料(multilevel data)分析感兴趣的学生，教员和科研人员了解多层模型的基本概念、理论框架和分析方法。本书着重介绍各种多层模型的方法和应用，以及如何处理社会科学研究领域中的实际问题。本书不但用多层横断面资料讨论常用的多层模型，且讨论纵向研究资料的多层模型分析;不但讨论线性多层模型，且讨论非线性多层模型，包括二分类因变量、顺序因变量、多分类因变量, 及计数因变量等。另外，还讨论如何使用某些特殊的多层模型分析方法来处理多层分析中常见的问题，如多层资料中宏观层单位样本量较小的资料、非正态分布资料、多零因变量测量资料、及非*缺失值资料的多层模型。后、本书还将介绍生存和事件史(survival and event history)资料的多层模型分析，以及多层结构方程(multilevel structural equation models)等当今先进统计模型。 本书

《信息观下的数学教学》的宗旨是建立新视野下的信息观理论，审视数学课程的教与学。首先用信息效应的观点解读信息概念，接着建立诸如附信息、信息效应区域、信息模块、模块信息等相关的信息基本理论，然后用相关的理论进一步解读数学教学中的若干现象。《信息观下的数学教学》的特色是换一个视角看数学教育，意在开阔数学教学理论的学习者与研究者的视野。《信息观下的数学教学》可作为师范院校数学教育专业学生的教材或课外读物，也可以作为研究生的研究性读物，并希望成为一线数学教师开阔数学教学视野的一本具有良师益友性质的教学理论研究读本。

本书介绍非线性时间序列理论和方法的一些*研究成果，尤其以近十年来发展起来的非参数和半参数技术为主。本书不仅对这些技术在时间序列状态空间、频域和时域等方面的应用给出了详细的介绍，同时，为了体现参数和非参数方法在时间序列分析中的整合性，还系统地阐述了一些主要参数非线性时间序列模型（比如ARCH/GARCH模型和门限模型等）的近期研究成果。此外，书中还包含了一个对线性ARMA模型的简洁介绍。为了说明如何运用非参数技术来揭示高维数据的局部结构，本书借助了很多源于实际问题的具体数据，并注重在这些例子的分析中体现部分的分析技巧和工具。阅读本书只需要具备基础的概率论和统计学知识。本书适用于统计专业的研究生、面向应用的时间序列分析人员以及该领域的各类研究人员。此外，本书也对从事统计学的其他分支以及经济计量学、

这是一套公认的概率论经典教科书，可供高年级大学生和研究生使用，同时也是概率论和统计学方面的专家，学者经常使用的参考书。在这套书的第4版中增加了距离空间测定，*游动，布朗运动及不变原理，后两部门尤为精彩。

《时间序列与预测(英文版)(第2版)》是时间序列领域的名著。特色在于注重实际应用。深浅适中，适用面广，示例和习题丰富，有微积分、线性代数和统计学基础知识即可阅读。书中全面介绍了经济、工程、自然科学和社会科学中所用的时间序列和预测方法，核心内容是平稳过程、ARMA模型和ARIMA模型、多元时间序列和状态空间模型、谱分析。书中配有时间序列软件包ITSM2000学生版，更加方便读者学习。