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。

本书是一部经典的*过程著作，叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有*变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等，也包括了*过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关*模拟的内容，给*系统运行的模拟计算提供了有力的工具。zui新版还增加了不带左跳的*徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700 道习题，其中带星号的习题还提供了解答。本书可作为计算机科学、保险学、社会科学、生命科学、管理科学与工程等专业*过程基础课教材。

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。

数理统计

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。

无

本书系统论述多元统计分析的基本理论和方法，力求理论与实际应用并重。只要具有一元统计的知识就可阅读本书。《BR》 本书主要内容是：多元正态分布、方差分析、回归分析、因子分析与线性模型、聚类分析和统计量的分布附录中列出了常用的多元分布表。

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

本书总结了各种广义的最小二乘问题的理论与计算的最新成果.主要包括最小二乘问题、总体最小二乘问题、等式约束最小二乘问题以及刚性加权最小二乘问题等的理论与科学计算问题.由于四元数矩阵及四元数矩阵的计算在彩色图像处理、量子物理和量子化学等领域有广泛应用，在第二版中添加了四元数矩阵及四元数矩阵的实保结构算法等最新内容。 由于各种广义奇异值分解在解决矩阵论和数值代数问题中有着重要的作用，书中也较详细地介绍了广义的奇异值分解，并应用于解决若干矩阵论和数值代数问题.本书需要的预备知识为数值代数、矩阵论和四元数矩阵分析。

本书用测度论的观点论述概率论的基本概念，如概率、随机变量与分布函数、数学期望与条件数学期望和中心极限定理等。本书特点是把测度论的基本内容与概率论的基本内容结合在一起讲述，论述严谨，条理清楚，便于自学，凡学过概率论基础课的读者都能阅读本书。每节后面附有习题，以便加深理解书中的内容。

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。

《概率论札记》是作者的 工程数学系列札记 的第四本。前三本分别是《矢算场论札记》（2007）、《复变函数札记》（2011）、《矩阵论札记》（2014）。尽管四本书所涉及领域完全不同，但却有着完全一致的目标，即想建立某种工程数学类型，使读者能自如跨越数学与工程之间的桥梁。 《概率论札记》的核心主题是概率，研究的目标是*事件的统计规律。用一句话概括，即*事件反映单体的不可预洲性，而统计规律反映群体的频率稳定性。 《概率论札记》包括慨率论基础、*量分布和数字特征、大数定律、抽样分布到统汁回归等。书中讨论了慨率论的应用实例，丰富的附录可以给广大工程技术人员带来很大的方便。 《概率论札记》适合广大理工科本科生、硕士和博士研究生学习使用。还可以作为相关专业科技与工程技术人员的入门读物和工具书。

本书由三大部分组成，分别是智能疲劳统计学的“数学基础”“计算机基础”及“应用”，重点是第三部分，着重介绍了利用Python特点来估计威布尔分布三参数的智能方法——高镇同法，及对威布尔分布进行数字实验的方法。 本书可作为高等院校航空、机械、建筑等工程专业的高年级和研究生教材，也可作为从事疲劳设计和疲劳试验研究人员的参考书。

多元统计分析能够每对多个对象的具有相互关联的多个指标中分析它们的统计规律。本书密切结合农林科学实际，讲述了多元正态分析及其抽样分布，多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元分差分析、直线回归、多元线性回归与相关、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、Shannon信息量及应用。在这一版中，增加了主成分和典范变量的通径分析和决策分析，强化了多个性状与多个性状间相关的内容等。

本书由三大部分组成，分别是智能疲劳统计学的“数学基础”“计算机基础”及“应用”，重点是第三部分，着重介绍了利用Python特点来估计威布尔分布三参数的智能方法——高镇同法，及对威布尔分布进行数字实验的方法。 本书可作为高等院校航空、机械、建筑等工程专业的高年级和研究生教材，也可作为从事疲劳设计和疲劳试验研究人员的参考书。

本书研究分类数据的统计过程控制.近年来，统计过程控制的研究成果十分丰富，但大都集中在取值为具体数值的连续数据.本书关注的分类数据取值为若干个类别或属性水平，信息量较少，但在生活生产中极为常见.本书内容来自作者和合作者近年来的研究成果，从一元或多元、名义或有序、独立或自相关、相关性或因果关系等角度，系统地介绍了分类数据统计过程控制的**研究进展.其中，第1章介绍了统计过程控制的基本概念并回顾了一元名义分类数据的监控.第2章到第4章，依次介绍了多元名义分类数据、一元有序分类数据、多元有序分类数据的监控.第5章介绍了同时包含连续和分类数据的混合型数据的监控.第6章和第7章分别介绍了自相关名义分类数据和自相关有序分类数据的监控，第8章和第9章分别介绍了基于因果关系的多元名义分类数据和基于因果关系的多元有

本书比较全面系统地介绍蒙特卡罗方法的理论和应用.全书15章,前8章是蒙特卡罗方法的理论部分,包括蒙特卡罗方法简史、随机数产生和检验、概率分布抽样方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法、基本蒙特卡罗方法、降低方差基本方法、拟蒙特卡罗方法和序贯蒙特卡罗方法.后7章是蒙特卡罗方法的应用部分,包括确定性问题、粒子输运、稀薄气体动力学、自然科学基础、数理统计学和可靠性、金融经济学及科学实验模拟.

《统计理论》是一部经典的讲述统计理论的研究生教程，综合性强，内容涵盖：估计；检验；大样本理论，这些都是研究生要进入博士或者更高层次必须学习的预备知识。为了让读者具备更加强硬的数学背景和更广阔的理论知识，书中不仅给出了经典方法，也给出了贝叶斯推理知识。目次：概率模型；充分统计量；决策理论；假设检验；估计；等价；大样本理论；分层模型；序列分析；附录：测度与积分理论；概率论；数学定理；分布概述。 读者对象：概率统计、数学专业以及相关专业的高年级本科生、研究生和相关的科研人员。

本书是研究滚动轴承性能变异的近代统计学分析问题的学术专著。在介绍有关理论基础知识后，提出了滚动轴承性能数据的稳健化判断方法、稳健化处理方法、参数与非参数融合分析方法、混沌动力学分析方法、振动性能变异评估以及性能参数的贝叶斯区间评估方法，从而构建出滚动轴承性能变异过程近代统计学融合评估的体系雏形，为深入揭示滚动轴承性能变异的新特性与新机制提供了一些新思路。