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

本书根据作者多年的教学改革实践修订而成，内容包括*事件与概率、离散型*变量及其分布、连续型*变量及其分布、*变量的数学特征、*变量序列的极限、现代概率论基础简介、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析。书中各章附有相当数量的习题，书末附有习题的参考答案，供读者查阅。本书在*制定的教学大纲的基础上，紧扣硕士研究生入学考试大纲，并以此规范概率统计中的术语与记号。

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

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。

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。

《概率论与数理统计》一书主要介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与方法。全书共10章,内容包括随机事件与概率、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、大数定律和中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、Excel在数理统计中的应用等。每章均附有习题,附录部分还附有部分历届研究生入学考试概率统计试题。本书简明易懂,概念引入自然实用,便于学生理解和掌握。

《统计学基础习题集(财会专业高职高专十三五 规划教材)》是根据周礼艳、李畅主编的《统计学基础 》一书编写而成，共包括9套习题、1套期中测试模拟 试题及2套期末测试模拟试题。其中，9套习题分别对 应九大项目，即统计概述、统计调查、统计整理、统 计指标、时间数列、统计指数、抽样推断、相关分析 和回归分析、EXcel在统计中的应用。期中测试模拟 试题设置在统计指标习题之后，对前4个项目的内容进 行总结和复习。2套期末测试模拟试题对9个项目的内 容进行了概括和梳理，对重点和难点部分进行着重练 习。习题集内容丰富全面，理论与实际紧密结合，难 易程度搭配合理，具有较强的实用性。 本书可以作为高职高专经济、管理类专业的辅助 教材，也可以作为经济管理工作者和研究人员的参考 读物。

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。

数理统计

本书是高等学校非数学专业的概率论与数理统计课程的教材。全书共11章，内容包括随机事件及其概率，随机变量及其分布，随机向量及其分布，随机变量的函数及其数值模拟，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，样本与抽样分布，参数估计，假设检验，回归分析和概率统计的MATLAB命令实现 本书简明易懂，概念引入自然实用，易于教学。在讲述随机变量的概率分布以及数理统计的内容时，还尽量采用图、表、公式相结合的方式，既减少篇幅，又易于学生理解和掌握。

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。

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。

本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与方法。内容包括：概率的基本概念；随机变量与随机向量及其概率分布：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；假设检验本书强调直观性，注重可读性，突出基本思想和基本方法。每章均配有习题，并在书末附有习题答案。

近些年随着技术的快速发展，多组学数据越来越广泛地应用在了生物及医学研究领域，这些丰富的实验数据成为了精准医疗的重要支撑，但同时也给统计学家提出了严峻的考验，如何处理分析这些数据成了重要的研究课题。本书主要面向复杂疾病中产生的复杂数据进行统计建模和计算，有效整合多组学数据 ，对复杂疾病的机理认识和风险预测具有重要的意义。本书结构合理、概念清晰，可作为对统计遗传、生物统计等方面感兴趣的研究人员的学习资料。

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。

本书介绍非参数统计的基本概念和方法, 其内容包括预备知识、U 统计量、基于二项分布的检验、列联分析、秩检验、检验的功效与渐近相对效率、概率密度估计、非参数回归. 每一章内容都着重阐述非参数统计推断的一般处理技术和原则, 并给出一些典型例子. 各章后面的习题侧重于应用. 本书的特点是侧重于介绍非参数统计在各应用领域中的常用方法,尽可能简化公式推导并淡化理论证明. 此外, 本书有选择地安排一些模拟计算和实际数据分析, 其主要程序放在附录A 中.

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

本书内容包括：概率论的基本知识、随机过程的基本概念、更新过程、离散时间的Markov链、连续时间的Markov过程以及随机分析和平稳过程本书力求贯彻选材精当和叙述详细的原则，注重说明概念的直观背景和实际意义。在基本理论和方法上力求通俗易懂、深入浅出、淡化证明。书中收集许多结合实际问题的数学建模实例，章末配有适当习题，有助于读者把握随机过程精髓。