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。

本书并不假定在任何概率论的先修知识。通过正文与习题旁征博引，引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不能见而广为使用的分布。其内容包括工科概率论入门又包括了经典统计和现代统计的基础部分。其理论较为现代化、难度适中，覆盖面远比国内教材大，而在体系结构与内容安排上富于新意。本书可以作为工科、管理类学科专业本科生、研究生教材，也可供教师、工程技术人员自学之用。

本书源自的哈佛统计学讲座，介绍了帮助读者理解统计方法、随机性和不确定性的基本语言和工具，并列举了多种多样的应用实例，内容涉及偶然性、悖论、谷歌的网页排名算法（PageRank）及马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC）等。本书还探讨了概率论在诸如基因学、医学、计算机科学和信息科学等领域的应用。全书共分13章，分别介绍了概率与计数、条件概率、随机变量及其分布、期望、连续型随机变量、矩、联合分布、变换、条件期望、不等式与极限定理、马尔可夫链、马尔可夫链蒙特卡罗方法、泊松过程等内容。用容易理解的方式来呈现内容，用实例来揭示统计学中基本分布之间的联系，并通过条件化将复杂的问题归约为易于掌控的若干小问题。书中还包含了很多直观的解释、图示和实践问题。每一章的结尾部分都给出了如何利用R来完成相关模拟和计算的方法。

本书阐述了半参数回归模型的统计理论和方法，所考虑的模型包括部分线性模型、单指标模型、变系数模型和可加模型等，这些模型对复杂数据分析起着重要作用。本书在取材上侧重内容的科学性和应用性，体现学术思想；在写作上注重阐述方法论、模拟计算和实例分析：在结构上安排每个模型为一章，本书的内容不仅为从事该领域的科研人员提供了尽可能全的资料，又为实际应用者提供了一些数据分析的方法，同时也为想全面了解现代统计模型的读者提供参考读物。

本书系统论述多元统计分析的基本理论和方法，力求理论与实际应用并重。只要具有一元统计的知识就可阅读本书。《BR》 本书主要内容是：多元正态分布、方差分析、回归分析、因子分析与线性模型、聚类分析和统计量的分布附录中列出了常用的多元分布表。

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。

概率论与数理统计是从数量方面研究随机现象的统计规律的一门课程，它是高等院校经济管理类专业的基础课之一。它是在经济管理、质量控制、数量经济学、信息论、预测理论和*理论中有着广泛应用的基础课程。 本书系上海财经大学数学学院编写的经济数学系列教材之一。全书共十章,内容包括事件与概率、条件概率与独立性、随机变量及其分布、随机向量及其分布、数字特征与特征函数、极限定理、统计量与抽样分布、参数估计、假设检验、线性统计推断等。每章均配有不同难易程度的适量习题,书末附有习题答案或提示,供读者参考。 本书坚持理论联系实际，取材新颖，注重科学性、现实性、趣味性，努力使学生从教材中深切地感知概率论与数理统计知识在实际工作与生活中的广泛应用。本书在编写中力求内容完整，做到重点突出、联系实际、由浅入深、通俗

随着现代科学技术的飞速发展，许多科学研究领域产生了多种复杂数据，复杂数据的统计建模涵盖了许多当代统计分支，推动了当代统计学理论方法的进步与发展，并且其应用层面几乎涉及各领域。具有复杂分层结构的数据在现实生活中很普遍。能完全剖析这类数据，发掘该类数据表象下的潜在规律性对于统计学等科研领域很有意义。本书致力于介绍复杂分层数据分析前沿知识，侧重于系统的理论与算法介绍。内容主要涉及线性分位回归、非参数分位回归、适应性分位回归、可加性分位回归、变系数分位回归、单指数分位回归、分位自回归、复合分位回归、高维分位回归以及贝叶斯分位回归、分层样条分位回归、分层线性分位回归、分层半参数分位回归、复合分层线性分位回归以及复合分层半参数分位回归，等等。

本书阐述有不等式约束的参数估计和假设检验的方法和理论，及其在小一乘估计和随机序检验等方面的应用。本书把数学规划的方法和思想用到数理统计中，使得可解决的统计问题的范围进一步扩大。

本书是一部介绍渐近统计经典教材，内容实用而且数学理论论述严谨。书中除了介绍介绍渐近统计的核心内容 似然推断，M估计，渐近效率，U统计和秩过程，书中还涉及该领域的新研究论题，如半参数模型，自助法，经验过程，等其他应用。本书各章有习题。

Peter B hlmann在ETHZ是高维统计、因果推断方面的知名专家。《高维数据统计学》统计学的前沿之作。这本书所针对的高维数据，是理论研究的热点，在实际中也有着广泛的应用。这本书重点阐述了Lasso和其他L1方法的变体，也有boosting等内容。

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.

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。

本书是以育年科研作者作为主要对象而编写的，本书严格而系统地阐明了数理统计的基本原理，并尽量反映本学科的现代面貌。关于应用方而只作为解释原理和方法的手段，而不是本书的目的。《BR》 本书主要内容有：点估计，假设检验，线性模型和非参数统计等。书末附有习题。

无

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

本书是一本统计学入门教科书，阐述如何通过统计调查，搜集和整理统计资料进行统计研究分析。其主要内容包括统计概述、统计调查、统计整理、综合指标、动态数列、抽样推断、相关与回归分析、统计指数、国民经济核算以及EXCEL统计实践10个项目。本书紧密结合我国高等职业教育的特点，突出了学生实践操作能力的培养，体现 实用、适用、先进 的编写原则和 通俗易懂、精练、可操作 的编写风格，在适度的基础知识与理论体系覆盖下，注重理论指导下的实践技能操作，培养学生使用统计理论和统计方法解决实际问题的能力。本书既可作为职业教育院校经济、管理、人文社科等相关专业的基本教材，又可作为自学考试、网络教育、成人教育的统计入门教材，也可作为广大统计工作者及有关人员学习统计基本理论和方法的基本读物。

本书是一本集理论与方法、实践与应用为一体的统计教材。全书共9章，主要介绍统计基本概念、数据搜集与显示、数据描述、抽样分布、参数估计、假设检验、相关与回归、时间序列、指数。在本书编写过程中，作者广泛吸纳国内外优秀统计学教材成果，大胆融入现代教学理念，充分结合作者二十多年的统计学教学实践和教材编写经验，各章采取 案例导入-经典理论-本章小结-案例实验-思考题-练习题-实验题 的编写路径，体系完整，结构新颖。全书将统计理论、统计方法、实际案例、实验教学、综合练习融为一体，具有知识性、应用性、趣味性和易读性等特点。电子课件和习题参考答案可登录华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费下载。 本书内容丰富，很少涉及统计学理论的数学证明，每章均配有与实际应用紧密联系的案例、练习和实验，运用一至二种软件对案例进行

本书是威廉 费勒院士的经典名著《概率论及其应用导论》的第2卷，本卷延续第1卷的风格，运用更深的数学，将讨论的范围从离散样本空间扩展到连续样本空间，主要内容有：测度论基础、概率分布、基本极限定理、特征函数、大数定律、中心极限定理、无穷可分分布、随机过程、更新理论、半群方法、傅里叶方法、拉普拉斯变换和调和分析等。书中还涉及了概率论在物理学、化学、生物学（特别是遗传学）、医学、天文学、博弈论、排队论、数理统计、交通运输、电信工程、经济学和人口学等领域的应用。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。

本书的内容按章编写，其各章顺序、内容与刘贵基等主编的《应用概率统计》（经济科学出版社）教材同步。因此本书既可作为《应用概率统计》教材的配套用书，供使用这本教材的读者参考，也可独本使用。 本书每章内容包括知识要点、典型题解析、同步练习详解、单元自测题四个部分: ◆ 知识要点部分概括性地列出了本章的中心内容，要点既是重点、考点，通常也是难点，旨在帮助学生把握所学内容，加深记忆，使学生脱离教材使用本书。 ◆ 典型题解析部分是本书的重心所在，是学生自学的极好材料。本部分编者精心选择 范例，按类编排，并总结归纳解题思路、方法和技巧。范例具有典型性、示范性，有助于读者举一反三。在不少例题后附有评注，目的是把问题引向深入，或引出一些新的思考。 ◆ 同步练习详解部分对教材中每节和每章的

本书是高等学校非数学专业概率论与数理统计课程的教材，内容包括事件及概率、随机变量及其分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析与正交试验、回归分析、Matlab在概率论与数理统计中的应用。书后配有习题答案。

本书为中国科学技术大学数学类本科生的“概率论”教材，既保留了*版中原有的基本内容：初等概率论、随机变量、数字特征与特征函数、极限定理等，又根据我国当前教育的特点调整了部分内容和叙述方式。《BR》 本书是在多年教学实践的基础上逐步形成并汇编成册的，此次的修改也是在教学实践中逐步完成的。本书内容丰富、叙述严谨、深入浅出，既以生动浅显的方式说明了概率论中许多基本概念的直观意义，又以严密的数学形式陈述了这些概念的数学本质，尤其是针对日前中学教育过于削弱理性推导训练的软肋，突出强调了学习理论的重要性。书中还附有许多有趣的例题和大量的习题，有助于读者理解和掌握概率论的基础知识。