《深入浅出统计学》具有 深入浅出系列 的一贯特色，提供符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。从应对考试到解决实际问题，无论你是学生还是数据分析师，都能从中受益。本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关这门学科的所有基础，为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣，不仅让你充分掌握统计学的要义，更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。
"本书是根据作者多年的全英文教学经验编写而成的，是与作者编写的《概率论与数理统计(英文)》相配套的学习辅导用书。 本书主要围绕概率与随机事件、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、参数估计、假设检验、线性回归分析设计问题，并通过系统、详尽的解答分析，以及对题目背后内涵和关系的深入挖掘来帮助读者进一步提高概率论与数理统计的基本理论水平和实践应用能力。在编写过程中，作者吸取了国内外优秀教材和辅导用书的优点，注重理论与实践相结合。本书系统性强，图例丰富，突出统计思想，着力培养学生分析问题和解决实际问题的能力。 本书可用作高等院校理工科各专业本科生 概率论与数理统计 课程全英文或双语教材的辅助用书，也可供工程技术人员、科技工作者参考。"
本书追溯了统计学如何误入歧途的历史（300多年），从十七世纪数学家雅各布？伯努利的开创性工作开始，一直到赌博、天文学和遗传学中对统计学的运用。作者讲述了互相竞争的统计学派之间的争斗，探讨了催生该学科的令人惊讶的人类问题（种族主义）以及使其脱轨的所有人类缺点。例如，十九世纪和二十世纪里有影响力的人发展出一种他们声称是纯粹客观的统计方法，以压制对其政治议程（包括优生学）的批评。作者对概率的数学和逻辑进行了清晰的阐述，深入浅出地将较为复杂的概念介绍给对统计方法感兴趣的读者，这些统计方法实质上构成了我们对世界的理解。他认为，我们需要采取贝叶斯方法——即在用不 信息进行推断时纳入先验知识，以解决危机。本书的内容横跨数学、哲学和文化，解释了为什么我们使用数据的方式出了问题，以及如何解决这个问
本书是剑桥大学统计实验室的戴维 威廉姆斯教授在为剑桥大学三年级大学生所开设课程的讲义的基础上写成的 , 是一本基于测度论的方法来介绍概率论的严格理论的入门书。 该书的*特点与新颖之处是用了近三分之一的篇幅来介绍先进的鞅的理论与方法（这一点连作者本人也颇为自许）； 此外，还有如从第 4 章 独立性 开始便引入 - 代数化的表达方式 , 将 - 代数视为总结、综述信息的一种自然的工具 , 这对于后面条件期望概念的一般化与鞅的理论的叙述都是至关重要的。 再如将某些定理的叙述、阐释与定理的证明分开进行（将定理的证明放在附录中） , 这样更便于读者自学。作者学养深厚、涉猎广博、文笔生动 , 书中内容涉及概率论的众多分支领域 , 信息量巨大 , 且不乏一些有趣并富于启发性的例子 , 相信读者阅后定能获益良多。
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。
《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
本书内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、几种重要的分布、大数定律与中心极限定理等知识。
该卷是第2版，第1版条理地介绍了渐近统计学近50年来的发展。第2版与第1版的不同之处在于它对读者更加“友好”。其中也包括一个新的章节，第4章，关于Gaussian 和Poisson试验，它在统计学的研究领域发挥着越来越重要的作用，尤其在非参数和半参数学中。接下来的大部分章节全部都重写了，对第7章中的非参数学进行了更详细的叙述。
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这是一本内容丰富且可读性很强的科普书，作者言简意赅地为读者描绘了一个神秘的概率世界，书中避免了冗长的数学推导和复杂的公式，取而代之以妙趣横生的例子，为读者展示了概率在日常生活中所起的作用，这些例子在具备娱乐性的同时又富有代表性。比方说，其中有一些是我们生活中不易察觉但与概率密切相关的例子，如生日问题 购物的优策略 等车时间问题等；此外，还有一些违反直觉的例子，如蒙提霍尔悖论 辛普森悖论 决斗的策略等。同时书中也介绍了许多概率统计的应用及其原理产生的背景，如贝叶斯法则在医疗诊断中或法庭断案中能提供的帮助等。 本书既可作为学生提高学习兴趣的课外读物，又适合教师作为教学参考。同时，数学爱好者以及概率统计应用的科技人员也能从中获益。
本书的特色在于结合实际案例来展现R在数据科学领域的灵活性，不仅能让读者学习统计知识，也能提升代码编写能力。全书共15章，第1章详细介绍了R和RStudio的安装方法；第2章至第3章介绍了导入数据的方法，以及R的基本工作原理；第4章介绍了R中重要的数据管理方法；第5章讲解数据可视化的知识；第6章至 5章，每一章对应了一个统计知识点，包括描述性统计、简单线性回归、多元线性回归、虚拟变量回归、Logistic回归、多层次和纵向分析、因子分析等。 为方便读者学习，本书提供了astatur包，这个工具包涵盖了本书中使用的所有数据集，以及相关章节中提到的一些补充函数。此外，本书没有过多地介绍复杂的数学公式，对于 知识点使用了尽可能通俗的语言进行讲解，因此本书适合作为R统计分析课程的教科书，也适合数据分析初学者参考学习。
韩明主编的《概率论与数理统计典型例题和习题 解答(普通高等教育十二五规划教材)》给出了《概率 论与数理统计》第4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，还给出了一些 典型例题(与原教材中的例题、习题不重复)，并选取 近些年 全国硕士研究生入学统一考试数学试题 ( 概率统计部分)的 考研真题 ，给出了详细解答。 本书既可以与原教材配套使用，也可以单独使用。 本书可以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，也可以作为 全 国硕士研究生入学统一数学考试 (概率统计部分)的 复习指导书。
本书基本内容是依据*的 经济和管理类本科数学基础课程教学基本要求 确定的。全书分为七章，内容包括概率论的基本概念、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、统计学基础、统计推断、方差分析、相关分析与回归分析等。 本书在保持内容的系统性和完整性的基础上，融入了R软件的有关内容，并以此为基础介绍概率统计的具体应用，使读者在学习相关理论的同时，可以轻松地完成概率计算与实验模拟、数据整理与统计分析，实现理论与实践的有机结合；同时，本书还为读者配备了数字化资源，包括相关命题证明、模拟实验、R软件应用程序、数据文件、习题答案与提示等内容，便于学生自主学习，提升学习效果。读者可通过扫描二维码或登录数字课程网站，方便地获取相应的资源。 本书可作为高等学校经济和管理类本科专业教材，也可作为其他非数学类
