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。

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。

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

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。

本书针对学习过初级微积分以及概率论与统计学预备课程的高年级大学生或刚入学的研究生。不要求正式学习过概率论。章回顾了本书所需要的关于概率论和微积分的知识。 本书着重讲述了概念的开发，并通过生产、金融和操作领域的应用说明了这些概念。本书扩展了《运筹学——应用范例与解法》中所讲述的概率模型，并更加综合地介绍了一些流行的概念。本书应该适用于下列课程： 企业管理学系、运筹学系、数学系、商业学校，以及雇主财务计划中提供的概率论模型或过程中的课程。 运筹学系列中的第二门课程。 为导引性课程提供足够材料的财务工程学中的课程。

《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。

伯特瑟卡斯、齐齐克利斯合著的《概率导论（第2版修订版）/图灵数学统计学丛书》是在MIT开设概率论入门课程的基础上编写的，内容全面，例题和习题丰富，结构层次性强，能够满足不同读者的需求。书中介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量以及极限理论等概率论基本知识，还介绍了矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、很小二乘估计等不错内容。 本书可作为所有高等院校概率论入门的基础教程，也可作为有关概率论方面的参考书。

本书是人民邮电出版社影印和翻译出版的《*过程初级教程》的姊妹篇，内容包括马尔可夫链的代数方法、转移概率的比定理及应用、连续时间马尔可夫链、扩散过程、复合*过程、独立同分布*变理部分和波动理论、排队过程等很多主题。本书将理论与应用有机地结合在一起，取得了完美的平衡。 本书适用而广，可供数学、物理学、生物学、社会学、管理学和其他工程领域的理论研究者和实践者学习。

本书系统讲述统计中多元分布的基本理论和常用的多元数据分析方法。多元分布理论包括Wishart分布、T2分布、A分布、多元Beta分布、多元正态的参数估计和假设检验及一般多元分布的参数估计和假设检验理论。多元数据分析方法包括多元线性回归模型、判别分析、主成分分析、因子分析、相应分析、聚类分析、典型相关分析和多维标度法。既强调作为一个学科分支的理论系统性，对一些基本定理给出了必要而简明的数学推导，又注重数据分析方法的多样性，对各方法从背景、数学工具的使用、计算步骤到应用技巧及各种方法之间的联系，都有较详细的阐述，包括近期的一些新发展。书中给出一些有启发性的实例和习题。书末附录给出一些代数补充知识。

本书章节安排与 概率论与数理统计 普通教科书中的章节安排基本平行.书中每章的各节有内容要点与评注、典型例题以及习题；各章都设有专题讨论，每个专题以典型例题解析的方式阐述了围绕该专题的解题方法与技巧，每章末附有补充题，是在前各专题的引领下，对知识点融会贯通、综合运用的体现，它包含客观题和主观题，客观题的设置意在考查对该章知识点全面而深入的理解，主观题的设置意在考查对该章知识点的综合运用能力与掌握.对于典型例题的讲解处理得非常细致，试图营造一对一辅导的氛围，以帮助读者理解和掌握.对于专题的处理，力图理清知识点之间的脉络与联系，实现对知识的系统理解.本书可作为学生学习 概率论与数理统计 课程时的同步学习辅导材料，也可作为考研复习的辅导教材.

本书可读性强，适合作理工科的双语教材或参考书，也可以作为科学和工程领域的决策人员、教师、工程师、技术人员的自学材料。本书在撰写上具有以下特点： （1）强调了概率模型和统计方法的应用。 （2）较好地处理了理论与方法之间的关系，既有直觉统计的形象思维，又有与之对比的形式统计，使读者更能洞悉和体会统计思维与统计方法的本质。 （3）附有大量习题，通过真实科学的模型方案和数据使读者掌握统计方法。 （4）习题并不仅限定在工程领域，还包括一些社会科学和生物医学的应用习题，以训练工科学生能够接受非传统意义下的工程环境，例如生物信息和生物工程环境。

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。

拟合优度检验不仅是统计基础的组成部分，而且和实际应用有密切关系，其内容讨论可用已知分布(或分布族)拟合现实数据以及评价拟合优劣的标准等。 《拟合优度检验》系统介绍拟合优度检验的理论、方法及其应用，其中包括作图法与回归方法、x2型检验、edf型检验、拟合优度检验中的变换方法、常见分布的拟合优度检验、多元分布的拟合优度检验等。 《拟合优度检验》可作高等院校概率统计专业研究生教材，亦可供相关专业研究生、教师、科研人员和统计工作者参考。

《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。

《现代数学基础丛书 典藏版11：分析概率论》在测度论与初等概率论的基础上，讲述了相互独立的*变量序列的强、弱极限理论，部分章节后附有习题。 《现代数学基础丛书 典藏版11：分析概率论》可供高等院校数学专业高年级学生、研究生、教师及科学工作者参考。

本书从工程应用的角度，全面阐述概率、统计与*过程的基本理论及其应用。全书共11章，首先简单介绍概率论，然后各章分别讨论*变量、*变量的函数、均值与矩、*矢量、统计（包括参数估计和假设检验）、*序列、*过程基础知识和深入探讨，后讨论了统计信号处理中的相关应用。书中给出了大量电子和信息系统相关实例，每章给出了丰富的习题，教材配套网站给出了大量自测题、多选题和试题。

本书阐述有不等式约束的参数估计和假设检验的方法和理论，及其在小一乘估计和随机序检验等方面的应用。本书把数学规划的方法和思想用到数理统计中，使得可解决的统计问题的范围进一步扩大。