《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。
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。
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
20世纪以来，概率论逐渐渗入到自然科学、社会科学以及人们的日常生活中。无论是在研究领域，还是在教育领域，它愈来愈成为重要的学科之一。在概率论发展历史上，18、19世纪之交法国科学家拉普拉斯具有特殊的地位。 拉普拉斯在他的纯粹与应用数学的众多严格的学术著作之外，还出版了为普通读者写的两篇通俗文章，《关于概率的哲学随笔（双语版）》就是其中的一篇，它构成了《拉普拉斯全集》第7卷中的巨著《概率的分析理论》的引言。 《关于概率的哲学随笔（双语版）》的意图就是让读者不借助较深的数学知识就能了解概率的原理，作者本质上将数学对象以非数学的面貌呈现，用大众化的语言详细论述当时概率论的原理和一般结论。 拉普拉斯概率理论在19世纪的概率论发展史上占据了中心和统治地位，对19世纪的概率论的发展产生了
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本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与方法。内容包括：概率的基本概念；随机变量与随机向量及其概率分布：随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理；数理统计的基本概念；参数估计；假设检验本书强调直观性，注重可读性，突出基本思想和基本方法。每章均配有习题，并在书末附有习题答案。
本书是根据高等院校各专业对概率论与数理统计的学习要求而编写的。本书共8章，主要内容包括概率论的基本概念、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、大数定律及中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计以及假设检验。各章后均配有习题，书末配有相应的参考答案。 本书内容简练，通俗易懂，凡具有高等数学和线性代数基础的读者均可阅读。 本书可作为高等院校概率论与数理统计的教材或教学参考书，也可作为高等院校教师、报考硕士研究生考生和工程技术人员的参考书。
本书是国内全面讨论概率论发展与先进数学技术的学术专著，较全面、翔实地概述了概率论的发展历史。从初的博弈分析问题到现今方法论综合性学科，全书勾勒出概率论兴起、发展和壮大的清晰脉络，并简要介绍了当前概率论学科的主要研究方向和发展动态。本书也试图从概率论教学角度诠释概率思想，以期让更多的读者从中受益。
本书是高等学校统计学教学指导分委员会教材.本书从我国经济、管理类各专业教学的实际出发，以统计思想为主线，坚持“少而精”的原则，深入浅出地介绍统计学发展至今的一些基本知识，包含了现有一些常用的统计思想、理论和方法，主要内容包括：总体、样本、统计量的概念，常用分布，点估计理论，假设检验理论，区间估计，线性模型以及统计决策理论和贝叶斯推断等。本书强调统计学的基本思想以及和理论方法的有机结合，并通过实例体现数理统计学的丰富内容和启示读者如何应用统计学的理论和方法。
统计思想是统计理论与方法的想法.本书试图讲述这些想法的统计所固有的本质属性.统计思想主要体现在科学与艺术、归纳与演绎、精准与趋势，证明与推断、定量与定性、相关与因果、集合与总体、描述与建模、回顾、前瞻与分组双盲以及统计学意义的判断9个方面.本书共有9章，分别讲述上述这9个方面的问题.至于各个学科共有的例如对立与统一、主观与客观等属性，贯穿于上述9个方面，本书不再另立章节讨论.本书各章相互独立，自成体系.书中有大量的现实生活中的案例，力图用浅显的语言讲述统计思想，即使刚入门学习统计的新人也可阅读.本书每一章都有一组思考题.求解这些题目，套用公式是无助的，“思考”是求解它们的一个好办法.求解这些题目，读者还能补充些新的知识.
本书是MINITAB软件（中文版）的入门书，也是非统计专业大学生学习使用统计方法解决实际问题的敲门砖。本书主要介绍了使用MINITAB软件进行参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析/可靠性、类别变量（属性数据）分析、过程控制以及图表分析等内容。书中详述了如何通过MINITAB软件方便地实施多种实用的统计方法，包括：同时控制两类错误的概率条件下选取小样本量的方法、随机效应的方差分析、子集回归、广义Logistic回归模型的求解、多重对应分析、寿命回归等。为了适应非统计专业大学生的实际情况，本书先以通俗的文笔介绍每种统计方法，然后讲述用软件实施统计方法的要领，再通过实例演示实施统计方法的步骤，后通过练习题达到巩固所学知识的效果。由于本书避免理论推导，所用的中文版MINITAB软件通过菜单发布指令，尽量避开生僻的统计
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。
本书系统讲述统计中多元分布的基本理论和常用的多元数据分析方法。多元分布理论包括Wishart分布、T2分布、A分布、多元Beta分布、多元正态的参数估计和假设检验及一般多元分布的参数估计和假设检验理论。多元数据分析方法包括多元线性回归模型、判别分析、主成分分析、因子分析、相应分析、聚类分析、典型相关分析和多维标度法。既强调作为一个学科分支的理论系统性，对一些基本定理给出了必要而简明的数学推导，又注重数据分析方法的多样性，对各方法从背景、数学工具的使用、计算步骤到应用技巧及各种方法之间的联系，都有较详细的阐述，包括近期的一些新发展。书中给出一些有启发性的实例和习题。书末附录给出一些代数补充知识。
《解释概率模型：logit、probit以及其他广义线性模型》的主要内容是介绍多种概率模型。首先回顾了广义线性模型，第2章介绍了一种解释广义线性模型结果的系统方法。第3章解释二分logit和probit模型。第4章解释序列logit和probit模型。第5章解释有序和probit模型。第6章解释多类别logit模型。第7章解释条件logit模型。第8章解释泊松回归。*后作者总结了对概率模型结果的解释方法，并进一步评价了一些对概率模型参数估计的解释。
本书旨在系统论述数理统计的基本理论，并在论述中尽可能反映这一学科的近期发展。全书内容包括点估计、假设检验、区间估计和Bayes 统计决策的基本理论和方法，并用较大篇幅论述了包括大样本估计和大样本检验在内的统计渐近理论，其中涉及经验过程的一些初步知识及其在渐近分布理论中的应用。 本书第五章讲述了一个用经验过程方法构建的大样本分布理论的完整事件，系统、简洁而又不失严谨，是本书*特色的章节之一。 本书可作为数理统计和相关专业研究生的教科书，也可用作相关专业人士的教学、研究参
由武爱文、冯卫国、卫淑芝、熊德文编的《概率论与数理统计(第二版)》共分10章，包括：*事件和概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析。各章均有适量的习题，并附有习题答案。 本书可作为高等学校理工类(除数学专业外)、经济管理类专业的教材或教学参考书，也可供各类专业技术人员参考。
《概率论与数理统计精讲精练（第4版）》按浙大《概率论与数理统计》（第四版）一至八章并参考了《全国硕士研究生人学统一考试数学考试大纲》编写，共分八章，每章分若干节，每节都有以下三部分组成：主要内容提要，列出该节的核心内容，即主要定义、定理及计算公式；疑问与解答，将该节中较易混淆的概念，学习中较难解决的问题以及不易掌握的计算方法等以疑问形式提出，结合典型例题给出解答；基础练习，这里的练习都是基础题，旨在通过它们的练习熟悉本节的有关概念、理论和计算方法。
范大茵、陈永华编著的《概率论与数理统计(第2版)》共十章。前四章为概率论。主要内容有概率论的基本概念、一维与多维*变量及其分布、数字特征和极限定理。后六章为数理统计部分。主要内容有数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、正交试验设计法。《概率论与数理统计(第2版)》叙述通俗易懂，注重应用，并有较多的例子介绍概率论与数理统计的思想和方法。本书可作为高等院校工科、理科(非数学专业)概率论与数理统计课程的教材，同时可作为各类专业人员学习概率论与数理统计的参考读物。
为帮助读者学好概率论与数理统计，我们编写了《概率论与数理统计同步辅导》，该书与浙江大学主编的《概率论与数理统计》(第四版)配套，它汇集了编者几十年的丰富经验，将一些典型例题及解题方法与技巧融入书中，本书将会成为读者学习《概率论与数理统计》的良师益友。该书章节的划分和内容设置与浙江大学的《概率论与数理统计》(第四版)完全一致。每节内容由两部分组成：一、主要内容归纳；二、经典例题解析及解题方法总结。每章后还有两部分内容：本章习题解答及自测题与参考答案。本书由山东大学张天德、叶宏主编。
统计学教学对老师来说是一个挑战，尤其是针对来自非统计专业且要将这门课作为必修课的学生，统计学教学更是一门艺术。本书提供了数据处理的各种方法，希望能够帮助老师面对这个挑战并实现自己风格的艺术性的教学。 本书是在以色列人民大学统计学网络系列课程的基础上写成的，目标读者为需要学习统计学的大学生。本书不要求读者在数学上有多强的背景，但要求有基本的计算机使用技巧。本书使用 R语言编程，利用计算机实现统计方法及其模拟，以加深读者对概率和统计概念的理解。 作者Benjamin Yakir为耶路撒冷希伯莱大学统计教授，虽居住在以色列但是对中国文化非常着迷，正在努力学习中文。
本书是工学类、经济和管理类硕士研究生入学考试科目“概率论与数理统计”的应试指导书，它是作者多年来在全国各地考研辅导班的讲稿基础上整理而的，全书共分五讲，*事件和概率，*变量及其分布，多维*变量及其分布，*变量的数字特征与中心极限定理，数理统计、附录A“历年真题分析”给出2000年至2005年“试题分析”“内容分析”和“题型分析”，附录B中的B2-B5分别给出了按照*国家标准颁布的正态分布、X平方分布、t分布和F分布的分位数表，这些表在考研中已正式使用，为方便考生复习，本书每小节都对应掌握的考核点提出若干问题供思考，并在书中留空以便考生填空。 本书作者多年在全国各地考研辅导班上讲课，具有丰富的教学经验，深知考生的疑难困惑，因而本书能紧扣考试大纲，贴切考试实践，在每一讲编制了知识网络图和考核要求，因而本书能
