《概率论与数理统计》包含十章内容：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、大数定律和中心极限定理、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、一元回归分析和Excel在概率统计中的应用。考虑到不同读者的需要，在内容安排、例题和习题编排等方面尽可能做到由浅入深、易于计算，侧重基本思想、基本概念的理解及基本方法的综合应用。每章附有习题和自测题，收录了较多的历年全国硕士研究生入学统一考试数学试题，书末附有参考答案。
　　《概率论与数理统计》可作为高等学校理科

　　本书上册

　　高等应用

　　陈远强编

本书是高等学校非数学专业的概率论与数理统计课程的教材。本书共11章, 内容包括: 随机事件及其概率, 随机变量及其分布, 随机向量及其分布, 随机变量的函数及其数值模拟, 随机变量的数字特征, 大数定律与中心极限定理, 样本与抽样分布, 参数估计, 假设检验, 一元方差分析与回归分析, 概率统计的MATLAB命令实现。

　　王自强、

    本书从概率统计和编程两方面，由浅入深地指导读者如何对实际数据进行贝叶斯统计。全书分成三部分。第1部分为“基础篇：关于参数、概率、贝叶斯法则及R软件”;第2部分为“用于二元比例推断的基本理论”;第3部分为“广义线性模型的应用”.内容包括贝叶斯统计的基本理论、实验设计的有关知识、和以层次模型和马尔可夫链。蒙特卡罗方法（MCMC）为代表的复杂方法等；同时覆盖所有需要用到非贝叶斯方法的情况：t.检验、方差分析（ANOVA）和ANOVA中的多重比较法、多元线性回归、L

本书首先介绍了广义线性模型的理论背景，其次着重分析特定类型的数据，其中包含：正态分布、泊松分布和二项分布；线性回归模型；经典的估计和模型拟合方法；以及统计推断的方法。

　　《数理统计（第四版）》是根据全国工科院校硕士研究生“数理统计”课程的基本要求，在保留第三版的大部分内容和优点的基础上，适当补充和修订而成。《数理统计（第四版）》共分8章，内容包括：统计量与抽样分布、参数估计、统计决策与贝叶斯估计、假设检验、方差分析与试验设计、回归分析、多元分析初步、统计软件R语言简介．本版与第三版相比较，加强了数理统计方法和统计软件及应用的介绍，旨在提高工科研究生的统计理论水平和应用能力.《数理统计（第四版）》各章配有适量的习题，书后附有习题答案或提示．