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

《统计学精品译丛：*过程（原书第2版）》中文简体字版由约翰威利父子公司授权机械工业出版社独家出版。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。 《统计学精品译丛：*过程（原书第2版）》从概率的角度而不是分析的角度来看待*过程，书中介绍了*过程的基本理论，包括Poisson过程、Markov链、鞅、Brown运动、*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*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。 《统计学精品译丛：*过程（原书第2版）》是*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。

由美国当代著名统计学家L．沃塞曼所著的《统计学完伞教程》是一本几乎包含了统计学领域全部知识的优秀教材，本书除了介绍传统数理统计学的全部内容以外，还包含了Bootstrap方法（白助法）、独立性推断、因果推断、图模型、非参数同归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术．本书不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述，同时还强调数据分析能力的培养．本书中含有大量的实例以帮助广大读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析。

庄楚强、何春雄编*的《应用数理统计基础（第4 版）》介绍经典的数理统计理论与方法，内容包括初等概率论知识的复习、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析和试验设计，还简要介绍数据挖掘及统计学习、R软件等较为现代的统计方法和工具。书中有较多例题并附有例题求解的R软件参考程序，各章配有习题，书末附有习题答案。 《应用数理统计基础（第4版）》适用于了解概率论基础知识和具有使用计算机软件基本经验的读者阅读。可作为高等院校非数学专业硕士研究生数理统计课程的参考教材，也可供在自然科学、管理科学、社会科学、经济与金融科学等诸多研究领域中用到统计科学的科研工作者参考。

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。

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。

本书是国内全面讨论概率论发展与先进数学技术的学术专著，较全面、翔实地概述了概率论的发展历史。从初的博弈分析问题到现今方法论综合性学科，全书勾勒出概率论兴起、发展和壮大的清晰脉络，并简要介绍了当前概率论学科的主要研究方向和发展动态。本书也试图从概率论教学角度诠释概率思想，以期让更多的读者从中受益。

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。

本书根据**颁布的本科概率论与数理统计课程教学基本要求，内容包括*事件与概率、*变量与概率分布、*变量的数字特征、*向量及重要定理、样本与统计量分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等。同时配备了例题和一定数量的习题。本书适合于普通高等学校概率论与数理统计课程的教材，尤其适合少数时要求的院校使用。

《贝叶斯统计学及其应用》系统地介绍了贝叶斯统计学的基础理论以及在一些领域中的应用。全书共16章，内容分为4个部分：部分，介绍贝叶斯统计学的发展和应用概况，包括第1章（绪论）；第二部分，介绍贝叶斯统计学的基础理论，包括第2-6章；第三部分，介绍贝叶斯统计学在一些域中的应用，包括第7-15章；第四部分，介绍贝叶斯计算方法及有关软件，包括第16章。另外，《贝叶斯统计学及其应用》还有两个附录，附录A:贝叶斯学派开山鼻祖——托马斯·贝叶斯小传，附录B: WinBUGS软件及其基本使用介绍。《贝叶斯统计学及其应用》中的一些例题、应用案例，采用R软件，并给出了相应的代码。 《贝叶斯统计学及其应用》注重可读性，力求图文并茂；既有继承国内相关教材的传统部分，又有汲取国外相关教材中流行的直观、灵活的风格。在介绍贝叶斯

本书给出了《概率论与数理统计》第5版（韩明主编，同济大学出版社）中大多数习题的详细解答。作为补充，还给出了与原教材中的例题、习题不重复的一些典型例题，选取近些年 全国硕士研究生人学统一考试数学试题 （概率统计部分）的部分 考研真题 ，并给出了详细解答。原教材中有一些计算、画图是用MATLAB软件来实现的，本书中也有个别习题是用该软件来实现的。本书既可以与原教材配套使用，也可以单独使用。本书可作为高等院校各专业（非数学类） 概率论与数理统计 课程的学习辅导书。

本书讲解概率论的基础内容, 包括组合分析、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, 并配有丰富的例子和大量习题, 涉及物理学、生物学、化学、遗传学、博弈论、经济学等多方面的应用， 启发性。

本书是在贯彻落实*“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”要求和第2版的基础上，按照工科及经济管理类“本科数学基础课程教学基本要求”并结合当前大多数本专科院校的学生基础和教学特点进行编写的．全书以通俗易懂的语言，深入浅出地讲解了概率论与数理统计的知识．全书共分9覃，第15章是概率论部分，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、大数定律及中心极限定理；第6—9章是数理统计部分，内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验及回归分析．各章节均配有习题，书末附有参考答案，附表中列有一系列数值用表．本书在编写中注重渗透现代化教学思想及手段，切合实际需求和加强学生应用能力的培养，并附录有数学建模及大学生数学建模竞赛、概率论与数理统计实验的相关内容。

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.

该书通过重点介绍现代概率论的分析思路与其所用的分析工具之间的相辅相成的关系，相当详细地介绍了现代概率论。第2版中的练习题超过750道，并且对Levy过程、大偏差理论、Banach空间上的Gauss测度、Wiener测度与偏微分方程的关系等添加了许多新的素材。书的第1部分介绍了独立随机变量、中心极限现象、弱收敛性的通用理论及其几种应用，以及关于函数空间上的Gaussian和Markovian测度理论。

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。

一本书如果没有作者自己的观点，而只是知识的堆叠，那么这类书是没有太大价值的。尤其在当前网络发达的时代，几乎任何概念和知识点都可以从网络上查到。但是有一点你很难查到，那就是统计分析的思路和观点。比如，你可以很容易地在网上查到什么是线性回归，但你却查不到怎么“做”线性回归分析，在你遇到实际数据时仍然不知道如何分析。在本书中，你可以获得这些思路和观点。尽管这些观点未必是所有人都认可的，但根据笔者多年的分析经验，它们在实践中通常是奏效的。 《白话统计》凝结了作者冯国双十多年来对统计分析的理解，对各种方法的介绍采用全新的理念和思路，不再是介绍方法本身，而是试图将各种方法之间的联系阐述清楚；不再是介绍方法如何计算出结果，而是尽量说明方法背后的思想。当然，本书同时提供了如何实现结果的软件（

本书为对基本概率论感兴趣的读者以及之前未接触过此方向的人提供了一个坚实的基础。通过对话的方式和详细的数学推导，在迷人的风格和信息丰富的讨论上取得了平衡。通过将读者沉浸在一个数学的世界观，让他们了解数学这一主题吸引人的所在。不是简单地写出和记忆公式，读者还将出来理解这些公式的含义，以及何时使用和如何使用它们。

本书的主要内容包括：*事件与概率、*变量及其概率分布、多维*变量及其概率分布、*变量的数字特征、大数定理及中心极限定理、数理统计的基本知识、参数估计、假设检验。 本书以基本理论和方法为核心，在此基础上注重应用，从实际问题引入基本概念，选用大量有关的例题与习题，具有循序渐进、逻辑清楚、 结合实际等特点。

韩明编著的这本《概率论与数理统计教程》共分十章，前五章是概率论部分，内容包括*事件及其概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征及特征函数与极限定理；后五章是数理统计部分，内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析。 本书既有继承国内相关教材传统的部分，又有汲取国外相关教材中流行的直观、灵活的风格，本书图文并茂，注重可读性，着重讲解基本概念、统计思想，强调理论与方法的应用，并把数学实验与数学建模的思想方法融入教材中。 《概率论与数理统计教程》可供高等院校数学类、统计类等有关专业作为本科生教材使用，也可供相关专业的高年级本科生及研究生作为教材使用，还可供相关专业研究者和广大自学者参考。

杨宏等编著的《工程数学--线性代数与概率统计(第2版）》是在高等教育大众化和办学层次多样化的新形势下，结合工科学生工程数学的教学基本要求，在独立学院多年教学经验的基础上编写而成。 《工程数学--线性代数与概率统计(第2版）》系统地介绍了工程数学的基本理论，内容包括线性代数、概率论、数理统计等。本书保持了对数学基础课程的较高要求，同时力争适应工科学生的应用性特点，在内容和结构的处理上尽量削枝强干、分散难点，力求结构严谨、逻辑清晰、通俗易懂，并附有大量的例题和习题。 《工程数学--线性代数与概率统计(第2版）》适合高等院校工科各专业本科学生使用，也可供教师、工程技术人员参考。

本书系统讲解多元统计分析的基本理论与应用方法，力求做到理论与应用并重，由浅入深地阐述多元统计分析的基本理论，同时还结合实际例子讲清楚各种多元统计方法的实际背景和统计思想。除了常见的多元统计方法之外，书中还介绍了新近发展起来的理论丰富且有实用价值的内容，其中有多重比较、变点检验、序约束下有方向的检验问题、重复测量模型和协方差选择模型等。本书力求为读者从事多元统计的科研、应用与教学打下坚实的基础。

查特吉、哈迪所著的《例解回归分析（原书第5版）》在探索性数据分析的思想和原则指导下组织材料，包括简单线性回归、多元线性回归、回归诊断、定性预测变量、变量变换、共线性数据分析和逻辑斯谛回归等13章内容。书中强调数据分析的技巧而不是统计理论的发展，几乎是手把手地教读者如何去分析数据、检验结论、改进分析。作者精心挑选了丰富的实例，形象生动而又系统详尽地阐述了回归分析的基本理论和具体的应用技术，还辅以启发式的推理和直观的图形方法。 《例解回归分析（原书第5版）》既可以作为非统计学专业回归分析的入门教材，又可以作为统计学专业理论回归分析的补充教材，对于从事数据分析的人员来说，本书更是推荐的参考书。