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。
道恩·格里菲思著的《深入浅出统计学》具有“深入浅出”系列的一贯特色，提供符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。从应对考试到解决实际问题，无论你是学生还是数据分析师，都能从中受益。本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关这门学科的所有基础，为这个枯燥领域的学习带来鲜活的乐趣，不仅让你充分掌握统计学的要义，更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。
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。
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。
本书作为第四版，在第三版的基础上增加了一些由新技术产生的新的分析计算方法，并加入了矩阵、线性代数等一些基础计算方法。内容上系统阐述了有限单元法的基本原理及其工程应用，包括杆系结构，弹性力学平面问题，单元分析，整体分析，平面问题高次元，弹性力学轴对称问题，弹性力学空间问题，形函数、坐标变换、等参数单元与无线单元，各种平面与空间单元的比较、应用实例，弹性薄板，弹性薄壳，轴对称壳，弹性厚板和厚壳，流体力学问题，热传导问题，非线性有限元分析方法，塑性力学问题，混凝土徐变、一般黏弹性及黏塑性问题，弹性稳定问题，大位移问题，断裂力学问题，结构动力学问题，岩石力学问题，土力学问题，混凝土与钢筋混凝土结构，工程反分析与数值监控，网络自动生成、误差估计与自适应技术，矩阵，线性代数方程组，变分
线性和非线性代数方程组求解是众多科学与工程计算领域的基础共性任务，也是整体数值模拟的关键。本书系统而深入地介绍了迭代方法、预处理技术及其并行计算。迭代法涉及分裂方法、并行多分裂方法、Krylov子空间方法、并行Krylov子空间方法、Newton法及其变形；预处理技术涉及一般代数预处理、问题相关预处理、多层和多重网格预处理以及非线性预处理；为了方便实施，介绍了方法在诸多方面的应用，并用统一框架介绍了网上可得解法器和预处理软件包。
本书用较多的篇幅详细地叙述了概率统计中的一些主要概念及方法产生的背景和思路，从直观入手逐步过渡到数学表述；坚持数学理论的完整性和严谨性，对基本的概念、定理和公式作严格、准确和规范的叙述，并尽量阐述其实际意义；本教材的重点放在对基本概念的准确理解、对常用方法的熟练掌握上；本书不仅从实例出发引入基本概念，还精选了大量能够加深理解基本概念、定理和公式的例题和习题，目的在于使学生对实际事物中的*性产生敏感、培养学生的概率统计直觉能力。
《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。
本书由刘保相所著，全书共8章，主要内容包括集对分析理论、粗糙集理论、信息系统基本理论、不完备信息系统的集对粗集模型、SPA模糊聚类与决策、SPA格序决策模型、粗糙概念格扩展模型和动态粗决策模型。 本书可供从事粗糙集理论、集对分析理论、信息科学、决策系统和模式识别的相关研究人员及高等院校相关专业的师生参考。
本书论述了马尔可夫过程的分析理论。马尔可夫过程是随机过程中研究比较久远的一个分支，也是发展较为迅速的一个分支。本书主要内容有：讨论时齐的转移函数及其所产生的算子半群的性质，讨论时齐的q过程的构造理论，以及讨论非时齐的转移函数的各种分析性质。本书主要是作者在马尔可夫过程的分析理论方面研究工作的总结。
概率论与数理统计是高等学校经济管理类专业的必修课程，也是学习现代科学技术的重要理论基础。本书以高等学校经济类数学课程的基本要求为依据，在教学实践的基础上编写而成。 全书共分为9章，前4章属于概率论部分的内容，主要介绍概率论的基础知识。第5～8章是数理统计的基本理论和基本统计方法，介绍了参数估计和假设检验，并介绍了方差分析和回归分析。第9章结合现代科学技术的发展趋势，介绍了数理统计实例的计算机实现过程。 本书可以作为高等学校经济管理类（非数学专业）各专业的教材使用，也可作为相关技术人员的参考用书。
关静、张玉环、史道济主编的《应用数理统计( 第2版普通高等教育十一五***规划教材)》是普通 高等教育 十一五 ***规划教材，共分7章，系统 介绍数理统计的基本内容。**章阐述数理统计的基本 概念；第2～4章是数理统计*基本内容；第5、6章是 非参数统计和统计判决函数；第7章是选学内容，包括 异常值、统计诊断及自助法、刀切法等数据处理方法 。其他各章也有一些供选学的内容，如广义*小二乘 估计、广义线性模型、多重比较等。 本书的主要特点是突出统计方法与统计软件包R 的结合。R语言简单易学，R软件免费使用，源代码完 全开放，是培养学生创新能力的工具之一，附录是对R 的简单介绍。此外，构造置信区间的差异度函数也是 国内同类教材中不多见的。 本书可作为数学与应用数学专业本科生的数理统 计教材，由于其不拘泥于数学上的细节，因此也
????由陈晓龙等人编著的《概率论与数理统计(第2版)》是21世纪高等学校教材。教材共分9章，内容包括：事件与概率、一维随机变量及其分布、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等。全书结构严谨、逻辑清晰、概念准确、语言通俗易懂、叙述详细、例题较多、便于自学。?
本书内容按现行较为通行的该课程大学教材知识范围分章设练习题、习题解答两部分，练习题分为解答题、选择题与填空题三种题型（部分章节除外）。 习题编选力求由浅入深、典型，解答力求简洁，不刻意追求解答的完整。并精选在科学技术和生产上应用性较强的相关问题。 本书可作为高职高专学生和本科学生学习本课程之用，亦可作为教学参考之用。
本教材的主要任务是帮助大家学习概率论与数理统计的基本概念，熟悉概率论与数理统计的思维：方式，学会分析与解决实际问题的基本方法。 本教材是在多年教学经验的基础上编写而成的，与其他教材相比，主要有以下特点： 1.遵循认识规律。揭示数学背景 教材中主要概念的介绍大多采用直观引入法，注重概念背景知识介绍。比如，*事件的独立性、两个*变量的独立性、置信区间与假设检验等。 2.加强应用意识的培养，提高综合应用数学知识的能力 例题、习题的选取不仅密切联系生活、生产的实际，而且尽量照顾到各应用学科，使得这些题目不再是纯粹的数学问题，而是工程应用与基本方法的运用并重。 3.注重数学兴趣的培养 避免纯粹的数学推导，把概率论与数理统计写得有用、有趣、有知识。如教材中给出了关于全概率公
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。
作为数学工具书，这部巨型手册要求具备哪些特呢？在编写过程中，出版社负责人和我们达成了一项共识，即手册应具科学性、先进性、实用性、规范性与简明性。200余位撰稿人与审稿人按照这些特点和要求会出了艰辛的劳动，我们要感谢他们的通力合作与努力，使手册基本上体现了上述所希冀的特点或特色。 本丛书为国家“九五”重点出版项目。为了读者选购和使用方便，本手册分5卷出版，分别名为“经典数学卷”、“近代数学卷”、“计算机数学卷”、“*数学卷”和“经济数学卷”。需要指出的是，各个分支（篇目）的归属是相对的，这里考虑了各分卷篇幅大小的平衡问题。例如，“蒙特卡罗法”这一篇也可归入“计算机数学卷”。
非帕斯卡概率逻辑是美国逻辑学家乔纳森 柯恩 创立的、有别于帕斯卡概率逻辑的一种新型逻辑，该 逻辑系统的*大的特征是不满足帕斯卡公理系统的否 定互补性原理和乘法法则。沈振东*的《非帕斯卡概 率逻辑的哲学基础与应用研究》立足于三个研究视角 ：一是在传统的归纳逻辑理论的演化序列中探寻该逻 辑系统的哲学基础的合理性；二是从可能世界语义学 角度对该种逻辑进行形式刻画，并建立逻辑系统；三 是该逻辑系统以相关变量等概念为工具尝试性地对帕 斯卡概率不解释的领域进行解释，或者对应用帕斯卡 概率而导致悖论性的结论进行消解。
