庄楚强、何春雄编*的《应用数理统计基础（第4 版）》介绍经典的数理统计理论与方法，内容包括初等概率论知识的复习、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析和试验设计，还简要介绍数据挖掘及统计学习、R软件等较为现代的统计方法和工具。书中有较多例题并附有例题求解的R软件参考程序，各章配有习题，书末附有习题答案。 《应用数理统计基础（第4版）》适用于了解概率论基础知识和具有使用计算机软件基本经验的读者阅读。可作为高等院校非数学专业硕士研究生数理统计课程的参考教材，也可供在自然科学、管理科学、社会科学、经济与金融科学等诸多研究领域中用到统计科学的科研工作者参考。

我们是不是比父母更聪明？开车时打电话与酒驾一样危险吗？坐飞机和开车，哪种方式更安全？钻石越重，价格就越高吗？小学四年级的学生可以用统计学做什么？ 如果你想知道这些问题的答案，就来阅读本书吧。 大数据时代，统计学是读懂、听懂和看懂事情真相的基础，数据挖掘与统计分析已成为现代人必不可少的技能。《妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维（第四版）》是一本美国流行的统计学应用入门书。它通过生活中有趣的案例、直观的图表阐述了各种统计概念与统计技术的应用，没有枯燥乏味的理论知识、生涩难懂的理论证明，只有日常生活所需要的统计思想、正确分析数据的基本路径，真正做到了通俗易懂、深入浅出。 如果你想更好地理解如经济学、心理学等课程中将会用到的统计学知识，如果你正在寻找提高统计分析能力的方

本书是一部经典的*过程著作，叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有*变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、更新理论及排队论等，也包括了*过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关*模拟的内容，给*系统运行的模拟计算提供了有力的工具。zui新版还增加了不带左跳的*徘徊和生灭排队模型等内容。本书约有700 道习题，其中带星号的习题还提供了解答。本书可作为计算机科学、保险学、社会科学、生命科学、管理科学与工程等专业*过程基础课教材。

本书基于麻省理工学院开设的概率论入门课程编写，内容全面，例题和习题丰富，结构层次性强，能够满足不同读者的需求。书中介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量以及极限理论等概率论基础知识，还介绍了矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、 小二乘估计等 内容。

本书根据**颁布的本科概率论与数理统计课程教学基本要求，内容包括*事件与概率、*变量与概率分布、*变量的数字特征、*向量及重要定理、样本与统计量分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等。同时配备了例题和一定数量的习题。本书适合于普通高等学校概率论与数理统计课程的教材，尤其适合少数时要求的院校使用。

本书讲述现代概率论与数理统计所需要的基本测度论知识，包括测度的构造、积分、乘积测度、赋号测度、Lp空间、条件与独立及Polish空间上的测度等．

《贝叶斯统计学及其应用》系统地介绍了贝叶斯统计学的基础理论以及在一些领域中的应用。全书共16章，内容分为4个部分：部分，介绍贝叶斯统计学的发展和应用概况，包括第1章（绪论）；第二部分，介绍贝叶斯统计学的基础理论，包括第2-6章；第三部分，介绍贝叶斯统计学在一些域中的应用，包括第7-15章；第四部分，介绍贝叶斯计算方法及有关软件，包括第16章。另外，《贝叶斯统计学及其应用》还有两个附录，附录A:贝叶斯学派开山鼻祖——托马斯·贝叶斯小传，附录B: WinBUGS软件及其基本使用介绍。《贝叶斯统计学及其应用》中的一些例题、应用案例，采用R软件，并给出了相应的代码。 《贝叶斯统计学及其应用》注重可读性，力求图文并茂；既有继承国内相关教材的传统部分，又有汲取国外相关教材中流行的直观、灵活的风格。在介绍贝叶斯

本书作为实验设计与分析领域的名著，是作者在亚利桑那州立、华盛顿和佐治亚理工学院三所近40年实验设计教学经验的基础上编写的。全书内容广泛，实例丰富，包括简单比较试验、析因设计、分式析因设计、拟合回归模型、响应曲面方法和设计、稳健参数设计和过程稳健性研究、含因子的实验、嵌套设计和裂区设计等。本书可作为自然科学研究人员、工程技术人员、管理人员进行科学实验设计与分析的参考书，也可作为农林类、医学类、生物类、统计类的教师和高年级本科生和研究生的教学参考用书。

本书由美国康奈尔大学Rick Durrett教授撰写，书中反映了过去半个多世纪概率论与过程的巨大发展，体现了概率论与其他学科深刻联系以及在工程、经济、金融等方面的应用，继承了美国在概率论教育实践中所积累的经验。本书选材恰当，编排合理，难度适中，兼顾理论与应用，契合当今研究生教学的实际情况，被美国多所高校选为研究生教材。 本书内容包括大数定律、中心极限定理、游动、鞅论、马氏链、遍历定理、布朗运动等。附录部分收录了所需的测度论知识。此书宜为概率统计专业研究生教材。对于学过概率论的学者而言，这也不失为一本出色的参考书。

本书是根据*颁布的高等学校经济管理类《概率论与数理统计》教学大纲而编写的，面向21世纪高等学校经济、管理类本科专业教材。 本书由概率论和数理统计两部分组成，均是经济分析和管理中常用的基础知识和方法，适合各高等学校经济管理专业的《概率论与数理统计》的教学使用。对于准备硕士研究生入学考试者，可以作为“概率论与数理统计”复习参考书，亦可供经济管理工作者、统计工作者和工程技术人员参考使用。本书也可作为高等学校理工农医类等专业的本科教材。

内容简介统计学思维是用统计学原理和方法来思考和解决问题的思维方式，强调数据的收集、分析和解释，并基于概率和变异性的认识来推断和做出决策，也是培养批判性思维、科学素养和数据技能的重要一环。统计学思维的核心特征包括：◎数据导向——通过数据来获取信息和洞察；◎概率和不确定性——识别并量化风险，理解可能性的范围，并在不确定性的条件下权衡选项；◎变异性和样本——观察和测量结果之间的变异性，并通过样本来推断总体特征；◎统计推断和推理——从有限的数据中得出一般的结论，并了解我们对问题的理解程度；◎数据解释和可视化——将复杂的数据和统计分析转化为 容易理解和传播的形式。本书通过对统计学中的直方图、均值、方差、标准差、正态分布、二项分布等关键概念进行图文并茂的讲解，力求为初学者指引有效学习统计

本书主要介绍了统计模型及统计推断中的问题，并引入极大似然法和贝叶斯方法来解答这些问题；概述R语言；简括极大似然估计的大样本理论，然后讨论应用该理论所涉及的数值方法；讲述贝叶斯计算所需的数值方法 马尔可夫链蒙特卡罗方法；介绍线性模型的理论及其应用。

本书给出了《概率论与数理统计》第5版（韩明主编，同济大学出版社）中大多数习题的详细解答。作为补充，还给出了与原教材中的例题、习题不重复的一些典型例题，选取近些年 全国硕士研究生人学统一考试数学试题 （概率统计部分）的部分 考研真题 ，并给出了详细解答。原教材中有一些计算、画图是用MATLAB软件来实现的，本书中也有个别习题是用该软件来实现的。本书既可以与原教材配套使用，也可以单独使用。本书可作为高等院校各专业（非数学类） 概率论与数理统计 课程的学习辅导书。

《论语读记》是对《论语》逐篇逐章逐句逐字进行注释、翻译、解读的学术著作。全书约23万字，每篇有 题解 ，概括大意。每章分为 原文 注释 译文 读记 四个部分。笔者自上个世纪80年代于大学课堂上学习《论语》以来，隔上几年又重温一次，每一次读《论语》都有新的认识和体会，真正是常读常新，断断续续形成了若干心得札记，近两年进行系统整理，经过三次较大的修改，遂成此书。坊间注译解读《论语》的书可谓汗牛充栋，但不少读本随意性太大甚至臆说乱解，把一部忧国忧民忧人类的伟大思想著作或弄成鸡汤读物，或弄成管理秘籍，或弄成谋略法则，这类的解读可以说离题太远。笔者试图从原文出发，尽可能准确地读懂《论语》原意，并从人生和现实出发，探寻《论语》对人生对现实的意义。为此，笔者在选择参考书时坚决舍弃某些讲坛明星、畅销作

《群论》旨在为物理学家介绍群理论的许多有趣的数学方面，同时将数学家带入物理应用。针对高年级本科生和研究生，书中给出了有限群和连续群的最全面的特点，并且强调在基础物理中的应用；展开讨论了有限群，重点强调了不可约表示和不变性；详细论述了李群，也用较多的笔墨讲述了Kac－Moody代数，包括Dynkin图。

《流形上的微积分：高等微积分中的一些经典定理的现代化处理》(双语版)对于高等微积分的一些经典结果作了现代化的处理，利用微分流形及外微分形式，简明而系统地讨论了多元函数的微积分，《流形上的微积分：高等微积分中的一些经典定理的现代化处理》(双语版)写得深入浅出，论证比较严格，而且易于理解．书中的提供了由中译者所作的部分习题解答或提示。《流形上的微积分：高等微积分中的一些经典定理的现代化处理》(双语版)可供数学工作者和高等院校有关专业师生参考。

本书是威廉·费勒的著作《概率论及其应用》卷的续篇。曾经影响了包括中国在内的世界各国几代概率论及其相关领域的学生和研究者。即使用的标准来衡量，该书仍是一本经典佳作。本书包括各种重要的分布和过程、大数定律、中心极限定理、无穷可分分布、半群方法与无穷可分分布和马尔可夫过程的关系、更新理论、游动及傅里叶方法的应用、拉普拉斯变换及其应用、特征函数以及调和分析等19章内容。本书既可作为概率论及相关学科的教学参考书，亦可作为相关科学研究的引导书。

本书全面叙述了代数学的基础知识，包括群论、环论、域论及主理想整环、多元多项式理论等。对于教授和学习方法也作了精心的安排，同时提出了多种建议。本书对许多数学术语的语源给出了较为详细的介绍；注重代数学与现代计算机理论知识的结合；许多概念都有作者本人的独到见解。另外，每一小节后均配有数量、难易不等的习题，书后还附有解答与提示，便于教学和自学。本书可供高等院校数学系师生及相关工程技术人员参考。

《随机过程》是高等院校随机过程课程的教材。全书共分七章，内容包括：概率统计、泊松过程、更新过程、离散时间马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、布朗运动和应用举例。每小节配有练习题，每章配有总习题，书末附有习

Exponentials、TheBesselInequality、ConvergenceitheL2-Norm、UniformConvergenceofFourierSeries、PeriodicFunctionsRevisited、Exercises等。

本书源于作者多年在密歇根大学教授回归分析的课程讲义，从基本的统计概念讲起，对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍，同时还涵盖了很多在社会科学中对实际研究非常有用的内容，包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归等。此外，本书还涉及通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和Iogit模型等方面的内容。