本书内容主要包括事件与概率，随机变量，数学期望，特征函数，极限定理，抽样分布，参数估计，假设检验，线性回归等第9章。内容精炼，由浅入深，论述严谨。本书是集作者多年教学经验、结合理工科“概率统计”课程的教学需要而编写的。适合高等院校“数学与应用数学”信息与计算科学“统计学”等专业的理工科本科生作为教材使用，也可供科技工作者阅读和参考。

本书主要内容包括：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；统计量及其分布；假设检验；方差分析和正交试验设计初步等。

　　《概率论与数理统计》主要介绍概率论与数理统计的基本概念、基本理论和基本方法。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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等，每章配有习题、自测题及其参考答案。全书结构严谨，层次清晰，由浅入深，循序渐进，知

　　《概率论与数理统计》是科技部创新方法工作专项项目子题“科学思维、科学方法在概率统计课程中的应用与实践”的研究成果，内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布数字特征和极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、线性统计模型。每章后配有习题，附录介绍了SAS

　　《概率论与数理统计》遵循教育部高等学校大学数学课程教学指导委员会新修订的“工科类本科数学基础课程教学基本要求”，并参考教育部考试中心制定的“全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲”编写而成。《概率论与数理统计》知识体系相对完整，结构严谨，内容丰富，循序渐进，通俗易懂，例题丰富。

《概率统计与数学模型学习指导》为《概率统计与数学模型》的配套学习指导教材,内容包括每一章的基本要求？内容提要？释疑解难？典型例题以及教材的习题解答.第1~5章介绍概率论的基本知识,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？大数定律与中心极限定理等;第6~9章介绍数理统计的基本知识,包括数理统计基础知识？参数估计？假设检验？回归分析等.

本书既介绍了经典概率极限理论的基本内容，也简要地介绍了现代概率极理论的主要结果，包含独立和理论、测度弱收敛理论、鞅的极限理论、强极限理论、B值空间中的概率极限理论等内容，附录中收集了常用的概率不等式。作者修订时特别介绍了极限理论发展的新情况，并注意降低难度，便于学生更好地把握理论基础。

本书与主教材配套使用，内容包括随机事件和概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计和假设检验。本书可以作为独立学院本科生概率论与数理统计的跟踪联系册，也可以作为电大、成教相关学生的练习册。

    本书主要包括五章概率论内容和三章数理统计内容.每章内容包括基本要求、内容提要、典型例题、历年考研真题、自测题，书中习题难易结合，有助于读者开拓思路加深理解，更好地掌握概率论与数理统计的基本内容和解题方法.书后附有三份综合练习题，并给出参考答案.

本书系统介绍了多元统计分析的基本理论和方法，在简明介绍描述统计、推断统计、聚类分析、主成分分析、因子分析等多元统计分析方法原理的基础上，并结合经济、管理、社会等领域中的实例，通过计算机实现，将多元统计分析与实际应用相结合。较前版修订多元描述统计部分，30%；增加Copula,协方差分析，面板数据分析，多元时间序列分析及协整分析，多元评价分析内容。内容新，全面，案例丰富，是作者课题研究的积累。