本系列丛书中，有Finney、Weir等编和《托马斯微积分》（第10版，Pearson），其特色可用“呈传统特色、富革新精神”概括，本书自20世纪50年代第1版以来，平均每四五年就有一个新版面世，长达50余年始终盛行于西方教坛，作者既有相当高的学术水平，又热爱教学，长期工作在教学一线，其中，年近90的G.B.Thomas教授长年在MIT工作，具有丰富的教学经验；Finney教授也在MIT工作达10年；Weir是美国数学建模竞赛委员会主任。Stewart编的立体化教材《

本书共分8章，主要内容包括：随机事件及其概率、随机变量及其概率分布、随机变量的联合概率分布、随机变量的数字特征等。

本书主要内容有：随机事件和概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其联合概率分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、线性回归分析、概率统计在经济中的应用。 本书适合经济类，管理类各专业学生作为教材和学习参考用书使用。

《高等学校教材：概率论与数理统计》主要内容有随机事件及其概率、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、大数定理与中心极限定理、数理统计基础、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析初步。可作为高等学校工科、理科（非数学类专业）本科生概率论与数理统计课程的教材，也可作为经济、管理等有关专业本科生的概率论与数理统计课程的教材。书中冠有“*”的部分供对概率论与数理统计有较高要求的专业选用和有兴趣欲扩大知识面的学哇阅读。

随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、样本及其分布、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析、正交试验设计等。
《应用数学基础》理论体系结构合理，科学性强；强调数学知识的应用；教材内容安排由浅人深，可读性与可施教性强。可供培养应用型人才的高等学校理工类各专业学生使用，也可供其它专业的师生选用和社会读者阅读。

   《概率论与数理统计》的大部分内容在西南财经大学经济管理类各本科专业讲授过多次。考虑到初学者往往对本课程中的一些重要概念的实质领会感到困难，故在编写过程中，编者尽量注意贯彻由浅入深、循序渐进和融会贯通的原则，力求既注重基本概念、基本理论和基本方法的阐述，又注重学生基本运算能力的训练和分析问题、解决问题能力的培养。

　　本书是为工科大学“概率论与数理统计”课程而编写的教材。全书分概率论与数理统计两部分。前4章为概率论部分，内容包括：概率论的基本概念，随机变量及其概率分布，随机变量的数字特征，大数定律和中心极限定理。后5章为数理统计部分，内容包括：数理统计的基本概念，参数估计，假设检验，方差分析和回归分析。书末附有数学应用软件Matlab在概率统计中的应用介绍、名词索引、常用概率分布表及练习题、习题参考答案等。 本书结合工科教学实际，注意理论与实际的结合，选材适当，论述严谨，条理清楚，便于教学及学生自学，可作

本书参考了国际一流大学相关的研究生课程的教学内容，增加了许多近年来随机过程理论与应用方面的研究新成果．围绕现代随机过程的理论、方法及其工程应用背景和发展前景作了深入细致的讨论，着重论述了基本理论及其应用潜力，强化计算与编程方面的理论分析，力求在内容的广度和深度上与国际水平接轨．
本书内容包括： 随机过程的基本概念和分类、平稳过程与二阶矩过程、离散鞅论、Poisson过程与更新过程、Brown运动、Markov链与连接参数Markov过程等．同时在内容的处理上通过讨论和注

  《应用多元统计分析方法-影印版》设有大量的例题与练习题，实用面丰富，统计思维清晰。《应用多元统计分析方法-影印版》适用于高等院校统计学专业和理工科各专业本科生和研究生作为双语教材使用。应用多元回归分析方法，样本相关，多元数据点图，特征值和特征向量，复合分析原理，因子分析，判别分析，逻辑斯谛回归方法，聚类分析，均值向量和方差-协方差矩阵，方差多元分析，预测模型和多元回归。《应用多元统计分析方法-影印版》统计内容覆盖面广于国内的概率统计教材，内容安排颇有新意，例如，在处理回归