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。
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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。
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
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.
本书主要介绍了处理反问题(不适定问题)的统计方法，尤其侧重于建模与计算这两大问题。与经典文献中处理反问题的方法不同，本书立足于Bayes统计学的框架，将所有变量都视作随机变量，并把反问题的解以概率密度函数的形式给出。同时，对于数学模型本身存在的误差和数值离散导致的额外误差，本书还创造性地进行了源自建模误差的统计分析。 本书详细讨论了先验模型的构造、测量噪声建模、Bayes估值以及非静态统计反演方法等，并引入Markov链Monte Carlo方法以及最优化方法来探究概率分布。另外从Bayes统计学的角度重新研究了经典正则化方法，揭示了两者之间的关系。对于书中得到的结论和涉及的技法，作者还佐以易懂但深刻的例子帮助读者理解。本书将统计方法应用到一些较为前沿的问题中，例如离散误差分析、模型降阶等。在书中，这些统计方法还被
9787115559630 概率论及其应用 卷2 第2版 169.80 9787115560049 概率论及其应用 卷1 第3版 109.80 《概率论及其应用 卷2 第2版》 本书是威廉 费勒的著作《概率论及其应用（卷1）》的续篇。第1、2、3、6章介绍了各种重要的分布和随机过程；第7、8、16、17章讨论大数定律、中心极限定理和无穷可分分布；第9、10章讨论半群方法与无穷可分分布、马尔可夫过程的关系；第11章为更新理论；第12、18章论述随机游动及傅立叶方法的应用；第13、14章论述拉普拉斯变换及其应用；第19章为调和分析。 《概率论及其应用 卷1 第3版》 本书涉及面极广，不仅讨论了概率论在离散空间中的诸多课题，而且涉及了概率论在物理学、化学、生物学（特别是遗传学）、博弈论及经济学等方面的应用．书中主要内容有：样本空间及其上的概率计算，独立随机变量之和的随机起伏，事件的组合及条件概率，
《DPS数据处理系统 卷 基础统计及实验设计（第3版）》从应用角度简要地阐述了现代统计学500多种实验数据统计分析和模型模拟方法，包括混料实验设计在内的各种实验设计、方差分析、列联表分析及非参数检验；专业统计包括量表分析、数据包络分析、*前沿面分析、顾客满意指数模型、实验诊断ROC曲线、生物测定、生存分析、动植物遗传育种、品种区域实验、空间分布型、地理统计、数值生态学方法等；各种多元分析技术；非线性回归模型参数估计、模型模拟技术；单目标和多目标线性规划、非线性规划等运筹学方法；以及状态方程、数值分析、时间序列分析、模糊数学、*森林、BP神经网络、径向基函数(RBF)、支持向量机(SVM)、层次分析、小波分析、灰色理论等方法。
本书是数理统计方面的经典教材，从数理统计学的初级基本概念及原理开始，详细讲解概率与分布、多元分布、特殊分布、统计推断基础、极大似然法等内容，并且涵盖一些 主题，如一致性与极限分布、充分性、 假设检验、正态模型的推断、非参数与稳健统计、贝叶斯统计等.此外，为了帮助读者 好地理解数理统计和巩固所学知识，书中还提供了一些重要的背景材料、大量实例和习题. br>本书可以作为高等院校数理统计相关课程的教材，也可供相关专业人员参考使用.
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。
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，《迭代方法和预处理技术（上册）》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、多层和多重网格预处理、问题相关预处理以及非线性预处理；为了方便实施，介绍了迭代方法和预处理技术在诸多方面的应用，并用统一框架介绍了网上可得到的解法器和预处理软件包。 《迭代方法和预处理技术》可用作并行数值方法等相关专业的硕士和博士研究生教材，也可作为关心代数方程组高效求解的科研人员的参考书。
本书涉及面极广，不仅讨论了概率论在离散空间中的诸多课题，而且涉及了概率论在物理学、化学、生物学（特别是遗传学）、博弈论及经济学等方面的应用。书中主要内容有：样本空间及其上的概率计算，独立随机变量之和的随机起伏，事件的组合及条件概率，离散随机变量及其数字特征，大数定律，离散的马尔可夫过程及其各种重要特征，更新理论等。除正文外，本书还附有数百道习题及答案。本书适合高等院校广大理工科学生泛读及概率论相关研究人员精读。
概率图模型将概率论与图论相结合，是当前非常热门的一个机器学习研究方向。科勒、弗里德曼编著的《概率图模型原理与技术》详细论述了有向图模型（又称贝叶斯网）和无向图模型（又称马尔可夫网）的表示、推理和学习问题，全面总结了人工智能这一前沿研究领域的*进展。为了便于读者理解，书中包含了大量的定义、定理、证明、算法及其伪代码，穿插了大量的辅助材料，如示例（examples）、技巧专栏（skill boxes）、实例专栏（case study boxes）、概念专栏（concept boxes）等。另外，在第2章介绍了概率论和图论的核心知识，在附录中介绍了信息论、算法复杂性、组合优化等补充材料，为学习和运用概率图模型提供了完备的基础。 本书可作为高等学校和科研单位从事人工智能、机器学习、模式识别、信号处理等方向的学生、教师和研究人员的教材和参考书
《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。
