本书论述了自17世纪迄今数理统计学发展的简要历史。内容包括:概率基本概念的起源和发展,伯努利大数定律和狄莫旨二项概率正态逼近,贝叶斯关于统计推断的思想,最小二乘法与误差分布--高其正态分布的发现过程,社会统计学家对数理统计方法的主要贡献等。

数理统计学简史

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，

概率论与数理统计

统计学概貌

《线性模型参数的估计理论》为作者近几年在数理统计线性模型参数估计理论方面所做的研究工作的总结。全书共分四章。第一章是预备知识，第二章讨论线性模型回归系数的最小二乘估计及一般线性估计的相合性问题，第三章介绍误差方差估计的大样本性质，第四章讨论小样本理论，即回归系数的线性估计与误差方差的二次型估计的容许性问题。
《线性模型参数的估计理论》读者对象为高等院校数学系高年级大学生、研究生、教师和数理统计科学

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