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。

本书包括绪论共14章内容，约45万字。第1至第6章属于运筹学确定型模型，适用于本科教学段，第7至第10四章属于运筹学随机型模型，适用于研究生教学段。

    本书分上、下册出版。该分册为上册（数学规划部分），系统讨论了运筹学中数学规划问题的模型、原理和方法，内容包括绪论、线性规划、单纯形法、对偶单纯形法、运输问题、整数规划、目标规划、非线性规划、动态规划，各章均附有习题。本书在讨论运筹学原理和方法的基础上，突出了数学建模、算法原理与设计以及实际应用。全书结构严谨，逻辑清晰、由浅入深。

本书分为九章，内容包括运筹学概述、线性规划、对偶理论与灵敏度分析、整数线性规划、运输问题、目标规划、动态规划、图与网络分析、决策论等。