《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。

这本经典的概率论教材通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其应用，主要内容有组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等，内容丰富，通俗易懂.各章末附有大量的练习，分为习题、理论习题和自检习题三大类，并在书末给出自检习题的全部解答。 本书是概率论的入门书，适合作为数学、统计学、经济学、生物学、管理学、计算机科学及其他各工学专业本科生的教材，也适合作为研究生和应用工作者的参考书。 2步获取导学视频： ①微信视频号关注 IT阅读排行榜 ②点击 直播回放 栏，上滑寻找

由美国当代著名统计学家L．沃塞曼所著的《统计学完伞教程》是一本几乎包含了统计学领域全部知识的优秀教材，本书除了介绍传统数理统计学的全部内容以外，还包含了Bootstrap方法（白助法）、独立性推断、因果推断、图模型、非参数同归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术．本书不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述，同时还强调数据分析能力的培养．本书中含有大量的实例以帮助广大读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析。

本书以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要地阐述统计学基本概念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的R 函数的实现，并通过具体的例子说明统计问题求解的过程。 本书注重思想性、实用性和可操作性；在内容的安排上不仅包含了基础统计分析中的探索性数据分析、参数的估计与假设检验，还包含非参数统计分析的常用方法、多元统计分析方法； 此外还安排了在R 新生态下数据治理与可视化的拓展性内容。每一部分都通过具体例子重点讲述解决问题的思想、方法和在R 中的实现过程。阅读本书，读者不仅可以快速学会R 的基本原理与核心内容，还可以根据提供的例子与相应的R 程序学会解决问题的统计计算方法与基本的编程技术，为解决更复杂的统计问题奠定扎实的基础。 本书可作为各专业本科生、研究生数理统计或应用统计课程的基础教

本书并不假定在任何概率论的先修知识。通过正文与习题旁征博引，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能见而广为使用的分布。其内容包括工科概率论入门又包括了经典统计和现代统计的基础部分。其理论较为现代化、难度适中，覆盖面远比国内教材大，而在体系结构与内容安排上富于新意。本书可以作为工科、管理类学科专业本科生、研究生教材，也可供教师、工程技术人员自学之用。

本书阐述了半参数回归模型的统计理论和方法，所考虑的模型包括部分线性模型、单指标模型、变系数模型和可加模型等，这些模型对复杂数据分析起着重要作用。本书在取材上侧重内容的科学性和应用性，体现学术思想；在写作上注重阐述方法论、模拟计算和实例分析：在结构上安排每个模型为一章，本书的内容不仅为从事该领域的科研人员提供了尽可能全的资料，又为实际应用者提供了一些数据分析的方法，同时也为想全面了解现代统计模型的读者提供参考读物。

本书源自的哈佛统计学讲座，介绍了帮助读者理解统计方法、随机性和不确定性的基本语言和工具，并列举了多种多样的应用实例，内容涉及偶然性、悖论、谷歌的网页排名算法（PageRank）及马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC）等。本书还探讨了概率论在诸如基因学、医学、计算机科学和信息科学等领域的应用。全书共分13章，分别介绍了概率与计数、条件概率、随机变量及其分布、期望、连续型随机变量、矩、联合分布、变换、条件期望、不等式与极限定理、马尔可夫链、马尔可夫链蒙特卡罗方法、泊松过程等内容。用容易理解的方式来呈现内容，用实例来揭示统计学中基本分布之间的联系，并通过条件化将复杂的问题归约为易于掌控的若干小问题。书中还包含了很多直观的解释、图示和实践问题。每一章的结尾部分都给出了如何利用R来完成相关模拟和计算的方法。

本书讲解概率论的基础内容, 包括组合分析、概率论公理、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等, 内容丰富, 通俗易懂, 并配有丰富的例子和大量习题, 涉及物理学、生物学、化学、遗传学、博弈论、经济学等多方面的应用， 启发性。

本书是由数学天元基金和高等教育出版社共同推出的《俄罗斯数学教材选译》中的一本。 本书是俄罗斯著名数学家A.H.施利亚耶夫的力作。施利亚耶夫是现代概率论奠基人、前苏联科学院院士、著名数学家A.H.柯尔莫戈洛夫的学生，在概率统计界和金融数学界影响极大。 本习题集是作者在长期积累的基础上精心编写而成的，共收集了1500 余道习题（包括子题），它们与作者的《概率》（2004版）二卷本联系紧密，并按照同样的顺序编排。除了用来检查对二卷本中的概念、结论掌握情况的习题外，习题集中还包括需要较大创造性来解答的中等和高等难度的习题，以及作为二卷本内容补充的习题。大部分习题都附有提示。在附录中还解释了本书所用到的基本符号。并对与本书内容有关的概率论、组合论以及位势理论的基本概念作了简要的介绍。 本书适合概率统计、数学

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

《初等几何的问题》是数学家F.Klein 1894年在德国哥廷根的一个讲稿，主要讨论了初等几何的难题——倍立方、三等分角，圆的求积。当年作者用简明易懂的方式讲解这个课题，引起听众极好的反响。后由德国数学家帮助整理出版，1930年又翻译成英文，一直流传至今。.

《近代数学史》从数学的定义、古代数学的遗产、17-18世纪各国数学发展概况、解析几何学、微积分、代数、数论、20世纪的数学、数学家小传等方面介绍了近代数学史。

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。

《Copula理论及其在金融分析上的应用》对Copula理论和方法进行了系统的介绍，特别是针对中国金融市场的应用做了大量的实证工作，有利于加深读者对Copula理论、方法及其应用的理解。全书共分五章，章介绍Copula函数的定义、基本性质和相关理论，讨论基于Copula理论的一致性和相关性测度，探讨常用的几Copula函数的基本性质及其在金融分析中的应用。第2章详细讨论Copula理论在多变量时间序列模型（包括Copula-GARCH类模型和Copula-SV类模型）的构建、估计和检验等问题，研究中国股市的相关模式和相关结构。第3章和第4章讨论时变相关Copula模型和变结构Copula模型的建模方法和应用特点，研究中国股市动态相关性和变结构特点。第5章讨论Copula理论的仿真技术及其投资组合风险分析问题，包括多元正态Copula、t-Copula和多元阿基米德Copula函数的仿真技术以及相应的投资组合风实

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