魏艷華、王丙參編著的《概率論與數理統計》共分11章．第1章介紹了隨機事件和概率，舉例講解了貝葉斯決策；第2章詳細講解了隨機變量及其分布，重點學習一維、二維隨機變量，多維隨機變量作為了解；第3章論述了隨機變量的數學期望，重點討論了風險型決策；第4章重點研究了概率論中的有關變換、大數定律及中心極限定理在保險精算中的應用；第5章討論了統計量的分布及描述統計；第6章介紹了參數估計和假設檢驗，貝葉斯估計作為了解內容；第7章為方差分析與試驗設計；第8章為回歸分析，主要講解一元線性回歸，多元線性回歸及非線性回歸作為了解；第9章淺顯論述了判別分析與聚類分析；**0章講了隨機過程的基本概念，重點討論了馬爾可夫預測與決策；**1章研究了隨機數的產生和隨機模擬，給出了模擬程序。每個專題既有相關理論的簡單講解，也配有實用的案例分析，理論與實踐相結合，案例既可以作為讀者擴寬視野、提高分析水平的學習資料，也可直接作為模版應用於對實際問題的處理。

魏艷華、王丙參編著的《概率論與數理統計》依 據最新《普通高中數學新課程標準》及《全國碩士研 究生入學統一考試數學考試大綱》對概率論與數理統 計的要求，以一種新的體繫，繫統全面介紹了概率論 與數理統計的理論及其應用、軟件操作方法．全書分 為11章，內容包括事件與概率，隨機變量及其分布， 隨機變量的數學特征，大數定律及中心極限定理，統 計量及數據初步處理，參數估計與假設檢驗，方差分 析與試驗設計，回歸分析，判別分析與聚類分析，隨 機過程，隨機模擬等內容．在附錄中給出了Matlab、 SAS軟件的簡明教程，概率論與數理統計的發展歷史 及普通高中數學新課程標準解讀，供讀者課外閱讀。 《概率論與數理統計》內容新穎，理論與實際密 切結合，將重要的統計原理與上機操作相結合，還將 公式的計算與計算機操作方法並列處理，相互對照， 通過詳盡的典型實例分析，加深對相關理論的理解。 盡最大可能增加本書的實用性．本書數值計算運用 Matlab軟件完成，案例主要運用國內流行的SPSS軟件 完成，部分內容用Excel和SAS軟件完成，所講述的方 法都結合實例介紹軟件的實施過程，為廣大研究人員 和師生對相關理論的應用提供借鋻。 本書可作為高等院校數學與應用數學、統計學、 金融數學和保險精算等各專業的本科生教材。也可作 為相關專業的參考用書及重點大學經管學院的概率論 與數理統計教材。

第1章 隨機事件和概率
§1．1 隨機事件及其運算
§1．2 概率的定義及性質
§1．3 概率的確定方法
§1．4 條件概率
§1．5 獨立性
習題1
第2章 隨機變量及其分布
§2．1 隨機變量及其分布
§2．2 離散型隨機變量
§2．3 連續型隨機變量
§2．4 隨機變量函數的分布
§2．5 多維隨機變量及其分布
習題2
第3章 隨機變量的數字特征
§3．1 數學期望與方差
§3．2 協方差與相關繫數
§3．3 隨機向量的數字特征與多元正態分布
§3．4 隨機變量的其他特征數
§3．5 期望效用理論與保險業的存在性
習題3
第4章 大數定律與中心極限定理
§4．1 概率論中常用的幾個變換
§4．2 大數定律與中心極限定理
習題4
第5章 統計量及數據的初步處理
§5．1 總體與樣本
§5．2 統計量及其分布
§5．3 數據的收集
§5．4 數據的整理與顯示
習題5
第6章 參數估計與假設檢驗
§6．1 點估計
§6．2 估計量的評價標準
§6. 3 區間估計
§6．4 貝葉斯估計
§6．5 分布參數的假設檢驗
§6．6 分布擬合優度檢驗
§6．7 屬性變量的關聯性檢驗
習題6
第7章 方差分析與試驗設計
§7．1 單因素方差分析
§7．2 兩因素等重復試驗的方差分析
§7．3 正交試驗設計的基本方法
習題7
第8章 回歸分析
§8．1 變量間的統計關繫
§8．2 一元線性回歸
§8．3 多元線性回歸模型
§8．4 非線性回歸
習題8
第9章 判別分析與聚類分析
§9．1 判別分析
§9．2 聚類分析
習題9
**0章 隨機過程
§10．1 隨機過程的基本概念
§10．2 幾類重要的隨機過程
§10．3 馬爾可夫鏈的基本概念
§10．4 馬爾可夫預測與決策
習題10
**1章 隨機模擬
§11．1 利用反函數及變換抽樣法生成隨機數
§11．2 蒙特卡羅方法與積分的計算
習題11
附錄1 MATLAB簡明教程
附錄2 SAS軟件簡明教程
附錄3 概率論與數理統計簡介
附錄4 全日制普通高中數學新課程標準解讀一一概率與統計
附錄5 標準正態分布表
部分習題解答
參考文獻