本书内容包括概率论的基本概念、一维和二维随机变量及其分布、数字特征和极限分布、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析以及概率统计中EXCEL的应用。书中例题和习题在编排上由浅入深，循序渐进，层次分明，题型较为丰富，习题量适度。

本书内容包含随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析共七章.每章都配有一定数量的习题，书末附有习题答案与提示。全书叙述简明扼要，条理清楚，通俗易懂，方便教学。

本书共分8章，前5章为概率论部分，包括概率论的基本概念、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、大数定律及中心极限定理；后3章为数理统计部分，包括样本及抽样分布、参数估计与假设检验。

本书共18章，分为3部分。第1部分为前7章，系统地介绍了单变量函数逼近论的基本内容，即赋范线性空间中逼近的一般理论。包括一致逼近、最佳逼近的定量理论、最小平方逼近、有理逼近等重要内容。

   本书介绍数据挖掘、统计学习和模式识别中与大数据分析相关的理论、方法及工具。理论学习的目标是使学生掌握复杂数据的分析与建模；方法学习的目标是使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，工具学习的目标是使学生熟练掌握一种数据分析的语言。本书内容由10章构成：大数据分析概述，数据挖掘流程，有指导的学习，无指导的学习，贝叶斯分类和因果学习，高维回归及变量选择，图模型，客户关系管理、社会网络分析、自然语言模型和文本挖掘。

   本书可用做统计学、管理学、计算机科学等专业进行数据挖掘、机器学习、人工智能等相关课程的本科高年级、研究生教材或教学参考书。

    《概率论与数理统计学习辅导（经济管理类数学基础）》深入研究了非线性算子的基本性质、迭代程序和序列收敛理论、在距离空间、赋范空间、Banach空间和Hilbert空间的框架下，揭示了迭代序列逼近不动点或变分不等式解的基本思想和基本方法，体现了该领域的发展动态和最新成果，具体包括：空间性质、算子分类和迭代程序；非线性算子、双算子、有限族和可数族算子的迭代序列的收敛性；压缩类映象迭代序列的收敛性；Halpern粘性迭代逼近；变分不等式与变分包含问题解的迭代逼近；非线性随机算子的迭代序列的收敛性，迭代序列收敛的等价性和稳定性，李冬红、谢安主编的《概率论与数理统计学习辅导（经济管理类数学基础）》可作为泛函分析及相关专业的研究生的教材或教学参考书，也可以作为该领域科研工作者的参考书。

　　本书包括随机事件与概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验等内容。每一章后面附有A、B两套习题，A套为基础题，B套为综合性的选择与填空题，书后附有两套习题的答案。本书的适用面广，内容可根据不同专业的需要选用。　　本书可作为高等学校理工科、经济类和其他非数学专业教学用书，也适合数学专业专科的“概率论与数理统计”课程的教学需要。

　　吴沧浦等编的《最优控制的理论与方法》第1版、第2版系原电子工业部的1996--2000年全国电子信息类自动控制专业教材，现经修改补充出版第3版。在第3版中采用面向对象的阐述方式，以动态规划理论为中心线索贯穿全书始终，介绍了如下内容：问题的提法与数学模型，数学规划基本理论，最大值原理基本理论，动态规划基本理论，离散时间系统最优控制问题的数值方法，连续时间系统最优控制问题的数值方法，离散时间系统的随机最优控制，连续时间系统的随机最优控制，最优控制中的神经网络技术，基于粒子群算法和遗传算法的多目标优化，基于模拟退火算法和人工免疫算法的多目标优化。
　　《最优控制的理论与方法》读者对象：“控制科学与工程”学科的博士和硕士学位研究生以及相关专业科技人员。

　　多元统计是数理统计学的一个分支。它根据多因素多指标试验与观测所得到的数据资料，对研究对象的特征及内在规律进行估计与推断，应用十分广泛。《多元统计与SAS应用(第2版)》包括多元线性回归、多元线性相关、多元非线性回归、回归的试验设计与分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析及SAS的应用等内容。《多元统计与SAS应用(第2版)》既可作为非数学专业硕士研究生多元统计课程的教材，也可作为科技工作者的参考文献。本书由肖枝洪、余家林主编。

　　本书是在徐渝教授主编的两套运筹学教材（《运筹学》（上），清华大学出版社，2005；《运筹学》，陕西人民出版社，2007）的基础上修订和改编而成的。目的是满足经济管理类各专业本科生的运筹学教学要求，突出内容讲授的系统性、逻辑性和便利性，特别是在常见的疑难之处增加了详细讨论和辅助插图。选材则以运筹学中最基本、最常用、最能反映其思想精髓的核心内容为重点，包括线性规划、运输问题、动态规划、图与网络分析、排队论和库存论。运筹学教学的宗旨是理解其思想精髓和运筹理念，重在培养学生应用其解决实际管理问题的能力。因此，章节内容的安排遵循问题导向的逻辑思路，即从管理实践出发提出问题，阐明求解思路和建模方法，剖析算法的核心与实质，给出应用举例。每章都编写了内容小结和分层练习题，便于学生复习、练习和深入讨论。教材还给出了运筹学实践选题的方法和建议，并附有实践素材和学生习作。

　　本书适用于经济、管理类各专业本科生的运筹学课程教学，也可供工程硕士及相近层次各类学生使用。

 《概率论与数理统计学习指导》是《概率论与数理统计》(苏州大学出版社)的配套学习指导书，按教材章节顺序编排，系统地介绍了概率论与数理统计的基本内容。主要内容包括随机事件与概率，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，抽样和抽样分布，参数估计和假设检验。通过对各章知识点的梳理，典型例题的分析解答，帮助学生澄清一些易混淆和易理解错误的概念，熟悉概率论与数理统计课程的解题方法与技巧，提高学生分析问题和解决问题的能力。 
    《概率论与数理统计学习指导》可作为高等院校理工科各专业本科生、研究生的辅导教材或复习参考书，也可作为准备报考硕士研究生考前强化复习训练的指导书。