新闻媒体经常报道哗众取宠的数据，它们既不真，也不假。牛津大学首席经济学家与知名记者联手出击，通过日常生活中妙趣横生的故事和数字常识，拆穿统计学常用的唬人伎俩；利用普通人所具备的常识、经验与能力，还原事件的真相，使读者在轻松愉快的阅读中直捣数字的核心与背后的意义，练就一生受用的数字透视力。

我们的生活中充满了各种不确定性，这导致很多事情并不能完全被人为控制。这种不确定性时而让人感到惊慌、焦虑，时而又令人喜出望外。本书以案例分析的方式，解释概率、随机性和不确定性等数学概念，揭开概率事件背后的数学原理。本书案例丰富，深入浅出，充满知识性、趣味性。适合作为学生的课外读物，拓展学生的知识面，教育人们运用概率论的方

本书是岭南师范学院2022年筑峰计划专项项目资助的研究成果，是一本集理论方法、实践案例及实验应用为一体的概率论与数理统计教材。全书注重介绍概率论与数理统计的思想与方法，适当减少数理论证的过程，强调随机思想与方法的应用，书中选用大量有实际应用场景的案例及例题，有利于培养学生的实践应用能力。同时，本书还充分利用数据图表及概

本书从力学基础知识和数学基本运算规则出发，系统阐述了有限单元法的基本理论，并以ANSYSWorkbench为操作平台，详细讨论了结构线性静力学、非线性静力学、模态分析、谐响应分析及响应谱分析的操作过程。全书共13章：第1章介绍数学及力学基础知识，为理论推导做好前提准备。第2章介绍数学软件MATLAB的基本应用，运用MA

本书对现代统计推断的基本概念进行了严谨而全面的阐述，对基本概念进行了清晰的阐述。具体内容包括：二项假设检验、多元假设检验、复合假设检验、信号检测、凸统计距离、假设检验的性能界限、假设检验的大偏差和误差指数、随机过程检测、贝叶斯参数估计、zui大似然估计、信号估计等。本书的一个显著特点是大量精心构造的例子，有助于读者理解

本书分为基础篇和提高篇两篇，内容包括：随机事件和概率、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、随机事件和概率、多维随机变量及其分布等。

本书是编者根据多年的教学实践，按照新形势下高等教育改革的精神，结合财经类高校本科专业概率论与数理统计的教学大纲和考试大纲编写而成。内容包括：随机事件与概率、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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等章节的练习题和自测题

本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入

本书在借鉴了一些优秀的运筹学书籍的基础上，融进了近年来国内外运筹研究的新成果与运筹理论最新发展，有利于读者开阔视野、更新观念。本书系统地介绍了运筹学的基本概念、基本原理和基本算法，主要包括线性规划、运输问题、整数规划、动态规划、图与网络分析、存储论、排队论等内容及其在工商管理中的应用。本书每一章后面都附有思考题、讨论题

本书从连续时间的角度介绍了典型分布式非光滑优化控制的基本模型、典型连续时间分布式优化控制算法设计和分析方法。书中介绍了非光滑分析、凸优化、图论的相关数学概念(包括微分包含、次梯度、最优性条件等)，还介绍了针对分布式非光滑优化控制问题的两类典型方法，基于次梯度的方法(第2章、第3章、第6章)和基于算子分割的方法(第4章、