全书共分9章，内容涵盖了随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验R语言及其在概率统计中的应用等内容.为开拓学生的学习视野、增强实践应用能力，本书在第9章中介绍了R语言及其在概率统计中的应用.为了便于读者学习，每节后均附有习题，每章后附有总复习题，书末附有答案. 本书既可以作为普通高等学校经管类本科生学习《概率论与数理统计》课程的教材，也可以作为教师的教学参考用书和全国硕士研究生统一入学考试的复习用书.

　　《概率论与数理统计（第2版）》是教育部高等农林院校理科基础课程教学指导委员会推荐示范教材，是教育部教学研究立项项目成果。
　　《概率论与数理统计（第2版）》突出随机数学思想，注重概率论与数理统计的通用知识和应用性，内容包括随机事件与概率、条件概率与独立性、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、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验和方差分析与回归分析。
　　《概率论与数理统计（第2版）》通过视频讲解、电子教案、数学家小传、拓展练习等多

本书是为非数学类专业概率论与数理统计课程编写的教材。全书共九章，内容包括随机事件与概率，随机变量及其概率分布，多维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，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验等。各章根据教学大纲要求和复习需要配置了相应习题并附有参考答案与提示。同时，为了增强学生统计分析能力，添加了用于学生课外实践的统计题目和数据。本书讲解简明扼要，注重应用，例题覆盖面广，也可作为实际工作者的应用参考书和工具书。

概率论与数理统计都是研究随机现象的.概率论通常从模型出发研究随机现象，即在一定的假设之下探讨随机事件出现的可能性大小及各种随机现象的有关数量指标；数理统计常常是从数据出发，通过对数据的收集、整理和分析对随机现象给出适当的推断或决策.从内容结构上看，概率论是数理统计的数学基础，而数理统计是概率论的重要应用.

本书研究了拟似然非线性模型中参数估计的渐近理论。拟似然非线性模型按照设计变量来分，可以分为三类：带固定设计的拟似然非线性模型、带随机回归的拟似然非线性模型和自适应拟似然非线性模型。本书主要研究了这三类拟似然非线性模型中参数估计的大样本性质。此外，还研究了带随机效应的拟似然非线性模型中参数估计的大样本性质。

本书本以经典的*小二乘理论为基础，较全面地介绍了现代应用回归分析的基本理论和主要方法。全书共分为九章。*章讨论了回归模型的主要任务和回归模型的建模过程；第二、三章详细地介绍了线性回归模型；第四章以残差为重要工具，讨论了回归模型的诊断问题；第五、六章讨论了多项式回归模型和含有定性变量的回归模型；第七章讨论了多元线性回归模型的有偏估计；第八章简单介绍了非线性回归模型；本书的*后一章简明介绍了SAS统计软件在回归分析中的应用。
本书可以作为统计学、数学以及经济学等专业的教材，

概率论与数理统计是大学重要的基础课程，复盖大学理、工、经、管等众多专业。为了帮助众多大学学好概率论与数理统计，我们组织了具有多年教学经验的教师编写。学习概要与训练分两大部分。第一部分为学习概要，以章为单位，集中了各章的主要概念、重要方法、定理（结论）和典型例题。第二部分为课程训练的练习题，练习题总共分为三类：基本题、提高题和复习题。另外还附有若干训练试卷。

《概率论与数理统计》全面、系统地介绍了初等概率论和数理统计的主要内容，包括事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其联合分布、随机变量的数字特征、极限理论初步、数理统计基础,参数估计和假设检验等。
《概率论与数理统计》注重对基本概念和基本原理的把握和理解；注重对基本方法的讲解和运用；以大量的例题和注记帮助读者理解基本概念、分析方法和实际运用。

本书深入浅出地阐述了分子生物学基本技术如基因克隆、基因表达、PCR、基因组学等的原理，同时又生动地介绍了基因克隆和DNA分析在基础研究、医学、农学、法医学等领域中的实际应用。第7版更是对大家关注的生物制药、基因治疗、基因改良作物等方面作了很多的拓展。

本书适合作为高等院校生物学、农林、医药类专业的教学参考书，也可供生命科学相关科研人员和中学生物教师参考。

本书为“十二五”普通高等教育本科国G家J级规划教材。
本书共分为12章，主要内容有继电器、电网的相间电流、电压保护及方向性电流、电压保护，电网接地故障电流、电压保护，电网的距离保护，输电线路的纵联保护，自动重合闸，电力变压器的继电保护，发电机的继电保护，母线保护，电动机的继电保护，高电压直流输配电系统的保护。
在本书的编写中，除了保证叙述的系统性和技术发展的连续性所必需者外，对已过时的内容做了较大的删减，增加了高压直流输电的保护与控制等内容，以便和我国特高压交、直流输电线