《Probability&Statistics(理工类本科生)》是作者在英国留学期间完成的自编教材基础上，结合国内双语课教学的实际而编写成的，是一本概率统计的入门教材。全书共分八章，内容包括概率公理、随机变量及其分布、多元随机变量、期望与方差、大数定律与中心极限定理、随机抽样、估计问题和假设检验。各章取材注重实际，力求叙述清晰易懂，书中配有适量的例题和习题，书末附有习题答案，便于教学和学生自学。

《数理统计》系统地讲述了统计推断的基本理论和方法，包括参数估计和假设检验；详细地介绍了数理统计应用较广的方法：回归分析、方差分析和正交试验设计；简明扼要地介绍了数理统计三个分支——可靠性统计、多元统计分析和时间序列分析的众多有实用价值的方法；简单地介绍了著名统计软件SAS的使用方法。《数理统计》是为非数学类专业研究生编写的教材，经适当取舍后也可作为非数理统计专业的其他本科专业，如数学、统计学等专业的教材，也可供大学师生、科研工作者、工程技术人员和需要进行数据处理的人员参考。

本书主要是针对一般大学本科生学习概率统计的需要而编写的，适用于大学本科理工、管理、经济等各类专业。其特点是适当压缩概率论中较繁难的部分，注重对解决实际问题能力的培养，以及增加数理统计中的基本思想、推断方法等方面的描述，力争使读者在有限的学习时间内对概率统计这门课程有较全面的了解。
本书力求做到重点突出，难点分散，文字通顺，深入浅出。每章末均附有相当数量且层次深浅适当的练习题，以供选用。书后附有一系列的数值表及习题答案。

本书内容包括：概率空间与随机变量、数字特征与极限理论、随机过程的基本概念、随机分析与随机微分方程等。

本书内容包括：随机事件和概率、随机变量及其分布、多维随机变量及分布、数字特征、极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析等。

本书是高等院校随机过程课程的教材。全书共分七章，内容包括：概率统计、泊松过程、更新过程、离散时间马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、布朗运动和应用举例。每小节配有练习题，每章配有总习题，书末附有习题答案或提示，供读者参考。本书对实际应用中常

本书是编者根据国家最新硕士研究生入学考试大纲要求，全面搜集、整理1987年以来全国硕士研究生入学考试统一试题，并紧密结合自身多年教学实践经验，尤其是考研数学辅导的切身体会，悉心组织、充实加工编撰而成的。
全书共分为8章。每章含有7个方面的内容：考纲要求，考试重点，历年试题分类统计与考点分析，知识概要，考研题型的应试方法与技巧，历年考研真题及其详解。书末还附有精心编撰并与近年考研试题难度相当的概率论与数理统计模拟试卷若干套。
本书具有以下特点：阐述简明，重点突出；分类讲究，评注独到；

多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用范围极为广泛的一个分支。在自然科学和社会科学的许多学科中，研究者都有可能需要分析处理有多个变量的数据问题。从表面上看起来杂乱无章的数据中发现和提炼出规律性的结论，不仅需要对所研究的专业领域有很好的训练，而且要掌握必要的统计分析工具。 对研究者来说，本书是学习掌握多元统计分析的各种模型和方法的一本有价值的参考书：首先，它做到了浅入深出，既可供初学者入门，又能使有较深基础的人受益；其次，它既侧重于应用，又兼顾必要的推理论证，使学习者既能学到“如何”做，而且在

《概率论与数理统计》共分11章，前四章介绍了概率论的基本内容，包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征和极限定理。接下来的四章介绍了梳理统计的基本内容，主要介绍了梳理统计的基本概念与抽样分布、参数估计、假设检验和方差分析与回归分析。第9和10章介绍了随机过程相关的内容。第11脏介绍了常用统计软件及其应用。