本书根据作者多年的教学改革实践修订而成，内容包括*事件与概率、离散型*变量及其分布、连续型*变量及其分布、*变量的数学特征、*变量序列的极限、现代概率论基础简介、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析。书中各章附有相当数量的习题，书末附有习题的参考答案，供读者查阅。本书在*制定的教学大纲的基础上，紧扣硕士研究生入学考试大纲，并以此规范概率统计中的术语与记号。
本书共分六章。章介绍了*事件的概念与运算、概率的定义、古典概型、条件概率、全概率公式与贝叶斯公式、事件的独立性与伯努利概型等内容；第二章介绍了*变量及其分布的概念、*变量的数字特征以及常见的离散型和连续型分布；第三章将*变量的概念扩展到二维*变量，介绍了二维*变量的分布、独立性及其数字特征；第四章简要介绍了切比雪夫不等式、大数定律和中心极限定理；第五章介绍了总体、样本和统计量等统计学的基本概念以及X’分布、t分布和F分布等内容；第六章介绍了参数的点估计和区间估计以及正态总体参数的假设检验的方法与步骤。
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
本书是福建省 高等学校教学改革研究项目 的研究成果。本书介绍概率论与数理统计的思想与方法，要求学生在掌握概率论与数理统计的基本概念和理论的同时，初步掌握处理*现象的基本思想与方法，培养他们运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力，实现课程应用型人才的培养目标。全书共九章，主要包括*事件及其概率、*变量及其分布、*变量的函数及其分布、*变量的数字特征、中心极限定理、统计量与抽样分布、点估计、区间估计和假设检验、R在概率统计中的简单应用等。每章前有教学目标，后有实用案例，既保证理论体系严密，又注重可读性。书后附有习题答案，登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn可下载教学课件、R源代码。本书可作为地方本科院校的概率论与数理统计教材，也适用于高职专科院校的概率论与数理统计课程的教学需要。
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。
《*过程》是高等院校*过程课程的教材。全书共分七章，内容包括：概率统计、泊松过程、更新过程、离散时间马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、布朗运动和应用举例。每小节配有练习题，每章配有总习题，书末附有习题答案或提示，供读者参考。本书对实际应用中常见的*过程作了较为系统的介绍，有许多新的简明讲法，方便读者更好地理解*过程的概念和主要定理。 《*过程》可作为综合大学数学、统计学专业本科高年级*过程课程的教材或教学参考书，也可作为综合大学、高等师范院校、理工科大学和财经院校研究生*过程课程的教材或教学参考书。学习本书的先修课程是高等数学、概率论与数理统计。
《统计学基础习题集(财会专业高职高专十三五 规划教材)》是根据周礼艳、李畅主编的《统计学基础 》一书编写而成，共包括9套习题、1套期中测试模拟 试题及2套期末测试模拟试题。其中，9套习题分别对 应九大项目，即统计概述、统计调查、统计整理、统 计指标、时间数列、统计指数、抽样推断、相关分析 和回归分析、EXcel在统计中的应用。期中测试模拟 试题设置在统计指标习题之后，对前4个项目的内容进 行总结和复习。2套期末测试模拟试题对9个项目的内 容进行了概括和梳理，对重点和难点部分进行着重练 习。习题集内容丰富全面，理论与实际紧密结合，难 易程度搭配合理，具有较强的实用性。 本书可以作为高职高专经济、管理类专业的辅助 教材，也可以作为经济管理工作者和研究人员的参考 读物。
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
本书主要介绍概率论与数理统计的基本概念、基本原理和基本方法,注重可读性,突出基本思想,适当淡化技巧,力求简明清晰.内容包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析,其中标星号的章节可根据实际需要选学.
《概率论与数理统计习题册》参照普通高等院校工科类、经管类概率论与数理统计教材的基本内容，分7章给出了配套习题。包括随机事件及其概率，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，数理统计的基础知识，参数估计，假设检验。 《概率论与数理统计习题册》与现行的大部分概率论与数理统计教材同步，可作为教材的同步练习。书末附有习题参考答案，便于练习巩固。 《概率论与数理统计习题册》可作为普通高等院校工科类、经管类学生作为学习课程的训练用书，也可作为研究生入学考试的备考训练用书。
本书是根据《高等学校工科本科概率论与数理统计课程教学基本要求》及硕士研究生入学考试大纲编写的教学辅导教材，内容以相关配套教材章节为基础，各章包括基本要求、内容提要、典型例题分析、练习与测试及参考答案。其中基本要求和内容提要有助于读者明确学习目的、理清基本概念；书中例题选材针对性强，既有基础题又有综合题，并有分析、多种解答法及注意点。全书能帮助读者理解概率论与数理统计课程的基本概念，提高分析问题和解决问题的能力。本书可作为工科类、经济管理类及非数学类的理科的学生学习辅导教材，也可作为考研的强化训练指导书。
本书内容包括事件与概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析九章。并附有统计分析常用软件SAS及若干概率论与数理统计的实验。教材选例典型，与日常的生产与生活密切相关，有助于提高读者学习兴趣并寓学习理论于实践运用当中。书中习题难易结合，有助于读者开拓思路加深理解。本书可作为高等学校工科类、经济管理类及非数学类的理科专业的教材或参考用书，也可供工程技术人员或科技人员学习参考。
本书是一本统计学入门教科书，阐述如何通过统计调查，搜集和整理统计资料进行统计研究分析。其主要内容包括统计概述、统计调查、统计整理、综合指标、动态数列、抽样推断、相关与回归分析、统计指数、国民经济核算以及EXCEL统计实践10个项目。本书紧密结合我国高等职业教育的特点，突出了学生实践操作能力的培养，体现 实用、适用、先进 的编写原则和 通俗易懂、精练、可操作 的编写风格，在适度的基础知识与理论体系覆盖下，注重理论指导下的实践技能操作，培养学生使用统计理论和统计方法解决实际问题的能力。本书既可作为职业教育院校经济、管理、人文社科等相关专业的基本教材，又可作为自学考试、网络教育、成人教育的统计入门教材，也可作为广大统计工作者及有关人员学习统计基本理论和方法的基本读物。
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。
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。
由于 概率论与数理统计 既有明显而广泛的应用背景，又有严密的理论分析，初学者往往难以理解和掌握，诸如互不相容、独立和等可能性等条件往往都隐含在问题的叙述中，导致学生往往觉得掌握了基本理论和方法，但解题时又觉得无从下手.本书与《概率论与数理统计》（何春雄等编，2012年2月版）的教材配套，每章都分基本内容、基本要求、基本知识提要、疑难分析、典型例题选讲及习题详解等6部分编写，以期帮助学生既掌握基本概念、基本理论和方法，又具有运用该课程知识解决有关实际问题的能力。主要内容包括：事件与概率；变量与概率分布；向量及其分布；变量的数字特征；大数定律与中心极限定理。
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。
