本书为普通高等教育 十二五 *规划教材。全书八章，前四章为概率论部分，主要叙述各种概率分布及其性质，后四章为数理统计部分，主要叙述各种参数估计与假设检验。 本书编写从实例出发，图文并茂，通俗易懂，注意讲清楚基本概念与统计思想，强调各种方法的应用，适合初次接触概率统计的读者阅读。全书插图100多幅，例题250多道，习题近500道。 本书可供高等学校数学类专业和统计学专业作为教材使用，亦可供其他专业类似课程参考，也适合自学使用。

《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。

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。

我们是不是比父母更聪明？开车时打电话与酒驾一样危险吗？坐飞机和开车，哪种方式更安全？钻石越重，价格就越高吗？小学四年级的学生可以用统计学做什么？ 如果你想知道这些问题的答案，就来阅读本书吧。 大数据时代，统计学是读懂、听懂和看懂事情真相的基础，数据挖掘与统计分析已成为现代人必不可少的技能。《妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维（第四版）》是一本美国流行的统计学应用入门书。它通过生活中有趣的案例、直观的图表阐述了各种统计概念与统计技术的应用，没有枯燥乏味的理论知识、生涩难懂的理论证明，只有日常生活所需要的统计思想、正确分析数据的基本路径，真正做到了通俗易懂、深入浅出。 如果你想更好地理解如经济学、心理学等课程中将会用到的统计学知识，如果你正在寻找提高统计分析能力的方

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。

本书是应用型本科经管类专业基础课教材，以*统计法规、政策以及报表制度为依据进行编写。内容包括统计总论、统计调查、统计整理、综合指标、抽样推断、相关分析、指数分析、时间序列分析和统计综合评价方法等，并介绍了目前常用的统计软件及数据挖掘新技术在统计中的应用。

这本经典教材以其在理论和方法之间取得的独特的平衡，通过兴趣激发和相关应用的方式， 生动 缜密 地介绍了基础概率理论和统计推断。书中还吸收了大量*的统计知识和新问题，并在每章末增加一个小节，以增强书中内容与时下工程与科研问题的适用性和相关性。在内容方面，不仅有许多*的工程问题，也有很多生物学、物理学以及计算机科学方面的*问题；不仅强调对关键思想的掌握，同时警示实践中可能发生的风险和危害。 枯燥的概率与统计理论令那些感兴趣的读者望而却步，本书的出版却带来了一股新风，其内容通俗易懂，章节安排环环相扣，而且有大量的练习留给读者去理解和感知概率与统计的思想和概念。建议有实践需求的读者将本书带入你的课题研究中，也推荐愿意更多了解概率和统计知识的人员阅读。

这是一本内容丰富且可读性很强的科普书，作者言简意赅地为读者描绘了一个神秘的概率世界，书中避免了冗长的数学推导和复杂的公式，取而代之以妙趣横生的例子，为读者展示了概率在日常生活中所起的作用，这些例子在具备娱乐性的同时又富有代表性。比方说，其中有一些是我们生活中不易察觉但与概率密切相关的例子，如生日问题 购物的优策略 等车时间问题等；此外，还有一些违反直觉的例子，如蒙提霍尔悖论 辛普森悖论 决斗的策略等。同时书中也介绍了许多概率统计的应用及其原理产生的背景，如贝叶斯法则在医疗诊断中或法庭断案中能提供的帮助等。 本书既可作为学生提高学习兴趣的课外读物，又适合教师作为教学参考。同时，数学爱好者以及概率统计应用的科技人员也能从中获益。

科学认为任何事情都有一定的几率，无论是彩票、赌博、选择伴侣、还是计算外星生命存在的可能性。《几率：运气、随机和概率背后的秘密（探索 新知）》是将美国科普杂志《进步科学人》中刊载的主题和内容相近的文章汇集而成，探讨了运气、随机、风险和概率背后的秘密。全书由六部分组成，每部分由4-6篇短文组成，从数学、物理学、哲学、进化生物学等学科的角度阐述了概率、运气在人类诞生、日常生活、科技发明、宇宙未来、物种演化等方面发挥的作用及其科学解释。这是一部有趣的作品，即使对物理学、数学不感兴趣的读者也都能有所收获，是一本让读者喜欢物理、数学、生物学的科普读物。

本书包括离散时间Markov链、Poisson过程、更新过程、连续时间Markov链、鞅和金融数学六章内容，涵盖了*过程的核心知识点，涉及大量较新应用。书中内容完全以应用为导向，不涉及高深的理论证明或数学推导，极富思想性作者力求通过展示*过程的实际应用来让学生学习这门学科，因此书中有大量的例子，还有200多道习题来加深读者对内容的理解。 本书可作为各专业本科生或研究生的*过程入门教材，也可作为相关老师和实际工作者的参考书。

《数理统计学及其应用》是为数学系与统计系本科生设计的教材。全书共分 8 章：基本概念、抽样分布、参数估计、假设检验、非参数假设检、方差分析、回归分析、序贯分析，书中含有经典统计与现代统计的基础知识，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，如 Bootstrap 再抽样、 Jacknife 估计、 EM 算法等。

本书基本内容是依据*的 经济和管理类本科数学基础课程教学基本要求 确定的。全书分为七章，内容包括概率论的基本概念、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、统计学基础、统计推断、方差分析、相关分析与回归分析等。 本书在保持内容的系统性和完整性的基础上，融入了R软件的有关内容，并以此为基础介绍概率统计的具体应用，使读者在学习相关理论的同时，可以轻松地完成概率计算与实验模拟、数据整理与统计分析，实现理论与实践的有机结合；同时，本书还为读者配备了数字化资源，包括相关命题证明、模拟实验、R软件应用程序、数据文件、习题答案与提示等内容，便于学生自主学习，提升学习效果。读者可通过扫描二维码或登录数字课程网站，方便地获取相应的资源。 本书可作为高等学校经济和管理类本科专业教材，也可作为其他非数学类

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。

本书是概率论与数理统计（理工类?第五版）的教学参考书，根据高等院校理工类本科专业概率论与数理统计课程的教学大纲及考研大纲编写而成，并在第四版的基础上进行了修订和完善。包括概率论的基本概念、一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等内容的学习辅导与习题解答。

本书是非参数统计教材，内容从经典非参数统计推断到现代前沿，包括基本概念、单一样本的推断问题、两独立样本数据的位置和尺度推断、多组数据位置推断、分类数据的关联分析、秩相关和分位数回归、非参数密度估计、一元非参数回归和数据挖掘与机器学习共计9章。本书配有大量与社会、经济、金融、生物等专业相关的例题和习题，还配置了一些实验或案例。方便结合R软件进行探索、研究。 本书可以作为高等院校统计、经济、金融、管理专业的本科生课程的教材，也可以作为其他相关专业研究生的教材和教学参考书，另外，对广大从事与统计相关工作的实际工作者也极具参考价值。

《概率论与数理统计》分为四部分，共11章。**部分为概率论基础，共5章，包括随机事件及其概率、一维随机变量与概率分布、多维随机变量与概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理。第二部分为数理统计，共4章，主要阐述数理统计的基本概念参数估计、假设检验、单因素方差分析与一元线性回归等内容。第三部分即第10章，是总复习小结和自我检测题。第四部分即第11章，是对概率论与数理统计的发展史作简单的介绍。前9章每章节的习题分为两部分，**部分侧重于基本概念和基本定理的应用，第二部分侧重于概率与统计综合应用和部分数学考研试题。

本书以通俗易懂的方式介绍了*域中研究极值分布的某些新颖而有效的方法。 全书分成两部分。部分总结*域中极值的尾概率的渐近估计的一般方法。结合一些简单或者基本的例子, 本书给读者展示一些经典的方法, 同时也介绍了作者本人发展的一些方法，并对一些定理给出了数学证明。第二部分则介绍处理实际问题相对复杂,用传统的方法难以分析的技术,主要涉及5种应用，分别为基因组序列数据拷贝数变异探测、信号发生图像的连续监测、输入过程长时间交互缓冲溢出分析、 Pickands常数模拟以及基于传感器网络基础的连续改变点检测,而上述应用的例子用经典的方法是难以分析的。本书可作为概率和统计专业的高级课程或讨论班的教材, 也可供相关专家参考。

本书是作者结合四十多年的教学实践，为了满足高等师范院校概率论课程教学的实际需求编写而成。教材尽可能体现高等师范院校的特点，符合培养目标的要求，既重视基本概念的透析、基本理论的阐述、基本方法的介绍，又特别注重加强知识发生过程的探索，联系实际讲清基本概率模型，注重基本观点的提炼，阐述清楚概率的思想方法，并为读者提供一些与中等学校概率统计有关的教学资料。本书体系完整，富有特色，论述严谨，推导细致，内容充实，通俗易懂，例题精选，习题配套，资料翔实，便于施教。 本书的主要内容有：*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，极限定理。书末还附有供选学的三个相关附录，以及方便师生查阅的常用概率分布表等三张附表。 本书可作为普通高等师范院校数学类各专业、统计学专业

西蒙·N.伍德著的《统计学核心方法及其应用/图灵数学统计学丛书》主要介绍了统计模型及统计推断中的问题，并引入极大似然法和贝叶斯方法水解答这些问题；概述R语言；简括极大似然估计的大样本理论，然后讨论应用该理论所涉及的数值方法；讲述贝叶斯计算所需的数值方法——马尔可夫链蒙特卡罗方法；介绍线性模型的理论及其应用。 本书适合具有数理知识基础、想要了解统计学核心方法和应用的读者阅读。

《大学数学 概率论及试验统计（第四版）》内容包括*事件的概率、*变量的分布、*变量的函数、*变量的数字特征、样本及统计量、总体分布中未知参数的估计、总体分布参数及总体分布的假设检验、方差分析、回归分析与协方差分析等基础理论知识及常用的试验统计分析方法，并且提供了相应的SAS程序。附录有试验统计用表、CASIO fx-991CN X型计算器简介、Excel数据分析功能的使用简介和SAS中的英文关键字简介。 《大学数学 概率论及试验统计（第四版）》可作为高等农林类学校各专业概率统计课程的教材，也可作为考研复习的参考用书。

《非线性滤波理论与目标跟踪应用》以目标跟踪为应用背景，系统阐述了贝叶斯递推估计框架下的非线性滤波理论和实现方法，并针对不同的算法给出了大量的应用实例。全书内容共分四大部分、十二章，部分为非线性滤波理论与应用基础(分两章)，主要包含卡尔曼滤波算法原理及各种衍生形式、目标跟踪的系统模型、性能测度等；第二部分为解析高斯近似滤波与应用(分四章)，系统阐述四大类非线性滤波的算法原理、实现方法及改进算法，具体包括函数近似法(扩展卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波)、确定性采样近似法(不敏卡尔曼滤波)、积分近似法(求积卡尔曼滤波、求容积卡尔曼滤波)及混合近似法(高斯和扩展卡尔曼滤波、高斯和不敏卡尔曼滤波)等；第三部分为*采样近似滤波与应用(分四章)，详细阐述四类重要的*采样近似滤波算法原理和实现方法，主要包

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。

本书是配合北京师范大学出版社出版的《概率与数理统计》(第二版,王颖喆编著)而编写的一本教学辅导资料，也可以单独使用。《概率与数理统计》一书中的题量很大，涉及各种题型，本书对所有思考题及习题都给出了详细的解答,并对可能出现的错解加以分析和解释. 本书可供高等院校本专科各专业学生作为 概率论与数理统计 这一课程的学习参考书，也可作为研究生入学考试数学科目中概率统计部分的辅导书。