《概率、随机变量与随机过程》是美国著名学者A·帕普里斯教授所著的一本经典教材。自1965年第1版问世以来至今已第4版，一直被美国多所大学用作相关专业的研究生教材。它的特点是将高深的理论恰当地应用于工程实际，因而深受工程界专业人士的青睐。本书（第4版）在保持前三版风格和精华的基础上作了大量的修订：更新了约三分之一的章节内容，包括几个新的专题和新增的第15、16章，增加了大量的新例子，进一步澄清了一些复杂的概念，使读者能更容易地理解它们。
本书可供无线电通信系统、信号处理、控制理论、优化、滤波等专业的研究生和本科高年级学生使用，也可供相关领域的科开人员和工程技术人员参考。

《高等学校教材：SPSS统计分析高级教程（第2版）》以IBMSPSSStatistics20中文版为基础，全面、系统地介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型、智能统计分析方法的原理和软件实现。在书中作者结合自身多年的统计分析实战和SPss行业应用经验，侧重于对统计新方法、新观点的讲解。在保证统计理论严谨的同时，又充分注重了文字的浅显易懂，使《高等学校教材：SPSS统计分析高级教程（第2版）》更加易学易用。
《高等学校教材：SPSS统计分析高级教程（第2版）》是一本如何使用SPss进行高级统计分析的指导书。读者可在www.StatStar.com下载书中案例数据，从而完整地重现全部分析内容，并可进一步在新浪微博与作者、其他读者进行讨论。
《高等学校教材：SPSS统计分析高级教程（第2版）》适合于已具备统计分析基础知识的读者阅读，可作为高等学校各专业高年级本科生、研究生的统计学教材或参考书，以及市场营销、金融、财务、人力资源管理等行业中需要做数据分析的人士，或从事咨询、研究、分析等专业人士的参考书。

《概率论教程:英文版(第3版)》是一本享誉世界的经典概率论教材，令众多读者受益无穷。自出版以来。已被世界75％以上的大学的数万名学生使用。《概率论教程:英文版(第3版)》内容丰富，逻辑清晰，叙述严谨。不仅可以拓展读者的视野。而且还将为其后续的学习和研究打下坚实基础。此外，《概率论教程:英文版(第3版)》的习题较多，都经过细心的遴选，从易到难，便于读者巩固练习。本版补充了有关测度和积分方面的内容，并增加了一些习题。

本书是概率论方面的经典名著，篇幅短小，叙述精辟，具有较高的理论水平。书中以简练的笔法介绍了概率方面的主要内容，包括事件、概率、概率空间、均值、特征函数等基本概念，还有大数定律、Poisson小数定律、遍历定理以及随机过程的基本内容。作者通过数学的结构之美来传达数学的旋律之美。
本书试图用测度论工具严格地研究概率论，适合相关领域的本科生、研究生和教师作为参考书，是每一位概率学者的案头佳作。

《概率与测度(第3版)》是《概率与测度》第3版，新版保留了原先的风格，将测度论和概率论有机结合在一起，把相关内容混合排列。概率问题会引起学生学习测度论的兴趣，而测度论知识又反过来应用到概率论中。《概率与测度(第3版)》主要内容包括概率、测度、积分、随机变量及数学期望、分布的收敛的问题、导数与条件期望，随机过程等。
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Probability and Measure, 3E

本书内容包括概率论、数理统计两部分，涉及条件概率、随机变量及其分布、数学期望、特殊分布、估计、估计量的抽样分布、假设检验、分类数据与非参数方法、线性统计模型、随机模拟等．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．书中最后提供了奇数号习题的解答以及索引． 本书作为概率论与数理统计的教材，适合大学本科高年级学生和研究生用作教材或参考书，也可供统计工作人员用作参考书．

《统计推断(翻译版·原书第2版)》从概率论的基础开始，通过例子与习题的旁征博引，引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不常见而又广为使用的分布。其内容既包括工科概率入门、经典统计和现代统计的基础，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，例如：Bootstrap再抽样法、刀切(Jackkrlife)估计、EM算法、Logistic回归、稳健(Robest)回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比，理论较深，模型较多，案例的涉及面要广，理论的应用面要丰富，统计思想的阐述与算法更为具体。《统计推断(翻译版·原书第2版)》可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书，也可供教师、工程技术人员自学之用。

《初等概率论(第4版)(英文版)》是一部介绍概率论及其应用的入门教程。其原始版本面世已经有30余年，但仍然是本科一二年级的经典概率教程。在第4版中增加了两章讲述应用和数学金融。传承前面版本详细、严谨的风格，讲述了有价证券和期货理论的基本知识。书中用最初等的方法讲述了概率测度、随机变量、分布以及期望等基本概念。离散和连续的案例都有所涉及，在讲述后者的时候运用了微积分知识。配以大量的典型例子重点讲述概率推理，集中介绍了组合问题、Poison过程、随机漫步、遗传模型和Markov链。每章末都附有习题及其解答。

本书内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。本书着重基本概念的阐释，同时在设定的数学程度内，力求做到论述严谨。书中精选了百余道习题，并在书末附有提示与解答。
本书可作为高等学校理工科非数学系的概率统计课程教材，也可供具有相当数学准备（初等微积分及少量矩阵知识）的读者自修之用。