本系列丛书是南开大学多年经济数学教学改革的成果，共分为三册：《微积分》、《线性代数》、《概率论与数理统计》。 本书是《概率论与数理统计》分册。内容包括事件的概率，随机变量及其概率分布，多元随机变量及其概率分布，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，抽样与抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析。本书讲述了概率论与数理统计的基本概念、基本理论和基本方法。在讲解重要定义、定理和法则时，穿插了较多计算方面的例题。为了便于学生复习以及思考和练习，在每节之后编写了一定数量的习题。 本书可作为

本书主要内容包括事件与概率、离散型随机变量、连续型随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、点估计、假设检验、方差分析和回归分析、Excel在统计分析中的应用等九章，可供高等师范学校与师范专科学校数学系作为概率论与数理统计课程教材使用。

　　《概率论与数理统计（英文版）/高等学校教材》介绍了随机事件及其概率、随机变量与概率分布、连续型随机变量、多维随机变量和中心极限定理、统计描述、参数估计、假设检验、非参数统计、回归分析以及方差分析。

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本书搜集、整理了1987年以来全国硕士研究生入学考试统一试题。共分8章。每章有考纲要求，考试重点，历年试题分类统计与考点分析，知识概要，考研应试技巧和考研真题详解。书末还附有精心编撰并与近年考研试题难度相当的概率论与数理统计模拟试卷若干套。本书试题全面，对考研的经济类本科生有很好的参考价值。

　　《概率论与随机过程中的泛函分析（影印版）》主要包含国外反映近代数学发展的纯数学与应用数学方面的优秀书籍，天元基金邀请国内各个方向的知名数学家参与选题的工作，经专家遴选、推荐而出版。

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，

    本书共分八章：第一章给出了基本概念的定义和一系列辅助性结果；第二章研究了独立增量过程，特别是Poisson过程和Brown运动；第三章系统阐述了Brown运动的性质；第四、六和七章分别介绍了鞅理论、马氏过程理论和平稳过程理论；第五章介绍了概率测度弱收敛的一些重要结果，其中包括随机过程轨道函数空间的测度；第八章研究了随机积分和随机微分方程的问题。本书的每章均配备了内容丰富的“补充与习题”，并把一些重要结果的复杂证明技巧包含在附录中。

    本习题集是作者在长期积累的基础上精心编写而成的，共收集了1500余道习题(包括子题)，它们与作者的《概率》(2004版)二卷本联系紧密，并按照同样的顺序编排。

    本书作为莫斯科大学最为出色的概率教材之一，分为一、二两卷，并配有习配集。第二卷《概率》是离散时间随机过程(随机序列)的内容。重点讲述(强和弱)平稳序列、鞅和马尔可夫链，并给出了随机序列中的估计和过滤问题、随机金融数学、保险理论和最优停时问题等领域的应用。