本书叙述深入浅出，涉及面广。主要内容有*变量、条件概率及条件期望、离散及连续马尔可夫链、指数分布、泊松过程、布朗运动及平稳过程、更新理论及排队论等；也包括了*过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关*模拟的内容，给*系统运行的模拟计算提供了有力的工具。除正文外，本书有约700道习

《运筹学导论:高级篇(英文版·第8版)》是运筹学方面的经典著作之一，为全球众多高校采用.高级篇共12章，内容包括高级线性规划、概率论基础复习、概率库存模型、模拟模型、马尔可夫链、经典最优化理论、非线性规划算法、网络和线性规划算法进阶、预测模型、概率动态规划、马尔可夫决策过程、案例分析等，并附有统计表、部分习题的解答、向

全书共分7章,包括引论、线性方程组求解、线性最小二乘问题、非对称特征值问题、对称特征问题和奇异值分解、线性方程组迭代方法及特征值问题迭代方法，本书不仅给出了数值线性代数的常用算法，而且也介绍了多重网格法和区域分解法等新算法，并指导读者如何编写数值软件以及从何处找到适用的优秀数值软件。本书可作为计算数学和相关理工科专业一

概率论是研究自然界和人类社会中*现象数量规律的数学分支。本书通过大量的例子讲述了概率论的基础知识,主要内容有组合分析、概率论公理化、条件概率和独立性、离散和连续型*变量、*变量的联合分布、期望的性质、极限定理等。本书附有大量的练习,分为习题、理论习题和自检习题三大类,其中自检习题部分还给出全部解答。本书作为概率论的入门

本书是关于试验设计与分析的名著,是作者在亚利桑那州立大学、华盛顿大学和佐治亚理工学院三所大学近30年试验设计教学经验和多年专业顾问经验的基础上编写的，内容包括简单比较试验、2k因素设计、响应曲面方法和设计、稳健参数设计和过程稳健性研究、*因素试验、巢和分图设计等。本书适合作为统计人员、自然科学研究人员、工程技术人员、管

本书内容包括概论、数理统计两部分，涉及条件概率、*变量及其分布、数学期望、特殊分布、估计、估计量的抽样分布、假设检验、分类数据与非参数和方法、线性统计模型、*模拟等。本书知识体系结构与国内主流的概率论与数理统计教材基本一致，但内容取材及例题的安排上都比较新颖，尤其是新增加了一些非常实用而且比较先进的模拟方法，书中最后提

本书涉及面极广，不仅讨论了概率论在离散空间中的诸多课题，也涉及了概率论在物理学、化学、生物学（特别是遗传学）、博弈论及经济学等方面的应用。主要内容有：样本空间及其上的概率计算，独立*变量之和的*起伏，事件的组合及条件概率，离散*变量及其数字特征，大数定律，离散的马尔可夫过程及其各种重要特征，更新理论等．除正文外，本书还

非参数统计为有效地分析试验设计及其实际问题中所获得的数据提供了丰富而有说服力的统计工具。而本书则从问题背景与动机、方法引进、理论基础、计算机实现、应用实例、文献综述等诸多方面介绍了非参数统计方法，其内容包括：基于二项分布的检验、列联表、秩检验、Kolmogorov-Smirnov型统计量等。本书内容丰富、思路清晰、层次