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。

《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

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。

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。

《解释概率模型：logit、probit以及其他广义线性模型》的主要内容是介绍多种概率模型。首先回顾了广义线性模型，第2章介绍了一种解释广义线性模型结果的系统方法。第3章解释二分logit和probit模型。第4章解释序列logit和probit模型。第5章解释有序和probit模型。第6章解释多类别logit模型。第7章解释条件logit模型。第8章解释泊松回归。*后作者总结了对概率模型结果的解释方法，并进一步评价了一些对概率模型参数估计的解释。

作为数据分析的一种有效的科学工具，统计方法与技术已被广泛应用于理论与实践的各个领域，是各领域理论研究者和实际工作者的知识与技能。本书在《统计学》（第二版）的基础上，充分听取专家与读者的意见之后重新编写，并对有关内容和体系进行了调整，对数据进行了更新。本书内容主要包括描述统计（数据的收集、数据整理与显示、数据分布特征的测度）、推断统计（抽样与参数估计、假设检验、方差分析）、社会经济中常用的统计方法与技术（列联表、相关与回归分析、时间序列分析与预测、统计指数、统计综合评价）三部分内容。

数学史与数学教育（HPM）是中小学数学教育的一个研究领域。在统计教学中融入数学史，有助于学生对统计概念的理解。本书深入挖掘统计核心概念“平均数”“中位数”“众数”的历史现象，开展了HPM教学的实证研究。全书围绕教学内容、学生、教师三个方面，系统研究了课堂教学中运用数学史的教学活动、数学史融入统计概念教学后学生学习认知发生的变化以及对教师专业发展产生的影响。

《概率论与数理统计（第二版）》是国家工科数学教学基地之一的哈尔滨工业大学数学系，根据数学教学改革成果而编写的系列教材之一。《概率论与数理统计（第二版）》共九章，内容包括：随机事件与概率，条件概率与独立性，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与极限定理，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验，单因素试验的方差分析及一元正态线性回归。每章后的习题及书末的补充题收录了较多的应用题及历年工学、经济学硕士研究生的入学考试题。

本书是为经济管理类本科人才培养而编写的教材。全书共八章，第1章至第5章是概率论部分，内容包括：随机事件与概率，随机变量与分布函数，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；第6章至第8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。本书简明易懂，概念引入自然。为了便于读者理解和掌握书中的内容，书中例题和习题题型丰富，包括大量的应用题，注重与经管类专业交叉融合。

本书介绍了概率论与数理统计的概念、原理、计算方法，以及MATLAB在数理统计中的应用。在编写中吸收了国内外优秀教材的优点，概念讲述通俗易懂，每章中附有精选的例题和习题，并且增加了数学实验。书后附有习题参考答案，方便学生自测。

本书是中科院规划教材中的一本.全书分为概率论和数理统计两部分，共9章.前5章讲述概率论的基本内容；第6~9章讲述数理统计的基本内容，同时各章末节讲述了部分与概率统计相关的一些数学建模.各章后附有习题，有助于读者对基本内容进一步理解和深化.

本书是高等院校本科生数学公共基础课程“概率论与数理统计”的学习参考书，全书根据教材章节顺序共分九章，每章按五部分撰写，分别为内容精要（知识归纳）、典型例题、习题详解、自测题及自测题答案等内容.内容精要是对内容和方法进行归纳总结，方便学生自学，对概率论与数理统计的知识体系有一个详细认识，并为下一步的专业学习奠定良好基础；典型例题是把基本理论、基本方法、解题技巧等方面的教学要求融于例题之中，从而达到举一反三、触类旁通的效果；习题详解给出了较详细的分析与解答，有助于学生在课后自主学习；自测题大多选自于各章相关的历年考试典型试题，并给出了相应的参考答案，供学生复习和自测使用.

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（

本书介绍了几种典型的线性统计模型及其建模分析方法，不仅详细讲解了各种理论公式的推导过程，还就具体的案例数据结合统计软件展示数据分析的各个步骤．此外，每章还配备一定数量的理论习题与上机实验题． 本书可作为普通高等院校应用统计硕士专业学位研究生基础课程教材，也可作为数学专业大四学生和其他学科研究生统计课程的教学参考书，以及业界数据分析师的参考用书．