本书是数理统计方面的一本经典教材，自1959年出版以来，广受读者好评，并被众多院校选为教材，如布朗大学、乔治华盛顿大学等。 第7版延续了前几版的一贯风格，清晰而全面地阐述了数理统计的基本理论，并且为了让读者更好地理解数理统计，还提供了丰富的例子和一些重要的背景材料。与前几版相比，本版引入了最近新的数理统计发展成果，采用现在流行的R软件进行统计计算和推断。 本书特色 全面覆盖估计和检验中的经典统计推断过程。 深入讨论充分性和检验理论，包括一致最大功效检验和似然比检验。 提供丰富的实例和练习，便于读者理解和巩固相关知识。 附录B中给出更多的R函数实例，帮助读者了解使用R进行统计计算与模拟。

韦来生等编著的《贝叶斯分析》的主要内容从2004年以来为中国科学技术大学概率论与数理统计专业研究生讲授过多次。大约可在54学时内讲授本书第1—5章的主要内容，第6章、第7章可根据实际情况选讲其中部分内容，也可不讲。第8章主要是供阅读的材料，其中第8章8。1节可作为经验贝叶斯方法的简介。书中标“*”号的小节可略去不讲，留给读者作为阅读材料。如果要在36学时内讲授本课程，可选讲本书第1—4章的主要内容和第5章的部分内容。本书可作为相关院校研究生、青年教师以及从事统计工作的工程技术人员的参考书。

多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用范围极为广泛的一个分支。在自然科学和社会科学的许多学科中，研究者都有可能需要分析处理有多个变量的数据的问题。能否从表面上看起来杂乱无章的数据中发现和提炼出规律性的结论，不仅需要对所研究的专业领域有很好的训练，而且要掌握必要的统计分析工具。 对研究者来说，本书是学习掌握多元统计分析的各种模型和方法的一本有价值的参考书：首先，它做到了“浅入深出”，既可供初学者入门，又能使有较深基础的人受益；其次，它既侧重于应用，又兼顾必要的推理论证，使学习者既能学到“如何”做，又能在一定程度上了解“为什么”这样做；最后，它内涵丰富、全面，不仅基本包括各种在实际中常用的多元统计分析方法，而且对现代统计学的最新思想和进展有所介绍。值得一提的是，本书中有大量来自实际问题的数据实例，通过对这些实例的分析，读者可以学到如何将一个实际问题转化为恰当的统计问题，进而选择恰当的方法来进行分析。

《概率论与数理统计》(修订本)是原教育部委托中国人民大学经济信息管理系赵树源教授主编的高等学校文科教材《经济应用数学基础》的第三册。它介绍了初等概率论的基本知识及数理统计的一些方法，同时还对马尔可夫链作了简单介绍。

数理统计学教程，ISBN：9787312022821，作者：陈希孺，倪国熙 编著

《概率论与数理统计(第4版)》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，在2001年出版的《概率论与数理统计(第4版)》（第三版）的基础上增订而成。本次修订新增的内容有：在数理统计中应用Excel，bootstrap方法，户值检验法，箱线图等；同时吸收了国内外优秀教材的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实。 《概率论与数理统计(第4版)》主要内容包括概率论、数理统计、随机过程三部分，每章附有习题；同时涵盖了《全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲》的所有知识点。《概率论与数理统计(第4版)》可作为高等学校工科、理科（非数学专业）各专业的教材和研究生入学考试的参考书，也可供工程技术人员、科技工作者参考。 点击链接进入： 《概率论与数理统计习题全解指南(浙大•第4版)》

《概率论与数理统计教程》包括事件与概率、随机变量（一维与多维）及其分布、大数定律及中心极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等内容。全书分八章40节叙述，含例题250个，习题分节设立，共600道，插图100多幅。《概率论与数理统计教程》可供高等院校数学系与统计系与统计系作为教材使用，亦适合自学使用。

《统计推断(翻译版·原书第2版)》从概率论的基础开始，通过例子与习题的旁征博引，引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不常见而又广为使用的分布。其内容既包括工科概率入门、经典统计和现代统计的基础，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，例如：Bootstrap再抽样法、刀切(Jackkrlife)估计、EM算法、Logistic回归、稳健(Robest)回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比，理论较深，模型较多，案例的涉及面要广，理论的应用面要丰富，统计思想的阐述与算法更为具体。《统计推断(翻译版·原书第2版)》可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书，也可供教师、工程技术人员自学之用。

雷奥奇·卡塞拉、罗杰L.贝耶编著的《统计推断（英文版原书第2版）》从概率论的基础开始，通过例子与习题的旁征博引，引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不能见而广为使用的分布。其内容包括工科概率论入门、经典统计和现代统计的基础，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，例如：Bootstrap再抽样法、刀切（Jackknife）估计、EM算法、Logistic回归、稳健（Robust）回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比，理论较深，模型较多，案例的涉及面要广，理论的应用面要丰富，统计思想的阐述与算法更为具体。《统计推断（英文版原书第2版）》可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书，也可供教师、工程技术人员自学之用。

本书论述了自17世纪迄今数理统计学发展的简要历史。内容包括:概率基本概念的起源和发展,伯努利大数定律和狄莫旨二项概率正态逼近,贝叶斯关于统计推断的思想,最小二乘法与误差分布--高其正态分布的发现过程,社会统计学家对数理统计方法的主要贡献等。