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。

本书是应用型本科经管类专业基础课教材，以*统计法规、政策以及报表制度为依据进行编写。内容包括统计总论、统计调查、统计整理、综合指标、抽样推断、相关分析、指数分析、时间序列分析和统计综合评价方法等，并介绍了目前常用的统计软件及数据挖掘新技术在统计中的应用。

数理统计

本书是高等学校非数学专业的概率论与数理统计课程的教材。全书共11章，内容包括随机事件及其概率，随机变量及其分布，随机向量及其分布，随机变量的函数及其数值模拟，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，样本与抽样分布，参数估计，假设检验，回归分析和概率统计的MATLAB命令实现 本书简明易懂，概念引入自然实用，易于教学。在讲述随机变量的概率分布以及数理统计的内容时，还尽量采用图、表、公式相结合的方式，既减少篇幅，又易于学生理解和掌握。

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。

《普通高等教育“十二五”创新型规划教材：应用概率论基础》主要内容包括集合论基础、*事件和概率、*变量、*变量的数字特征、概率极限理论、数理统计基本概念、参数估计、假设检验等。《普通高等教育“十二五”创新型规划教材：应用概率论基础》是在总结教学经验的基础上汇编成册的，内容翔实，表述严谨，深入浅出，既清晰地阐明了各个概念和定理，又能与工程应用紧密结合，有助于读者掌握和理解概率论基础知识，《普通高等教育“十二五”创新型规划教材：应用概率论基础》可作为大学工程类专业本科生“概率论与数理统计”课程的教材，还可以为工程技术人员参考使用。

在数学科学的几乎所有的分支中，不等式常常起着重要的甚至是关键的作用。本书搜集整理了概率论中一批常用的基本不等式，并对其中的绝大多数不等式给出了证明。除了一些熟知的不等式以外，书中对某些不等式还提供了相关的参考文献。

本书介绍非参数统计的基本概念和方法, 其内容包括预备知识、U 统计量、基于二项分布的检验、列联分析、秩检验、检验的功效与渐近相对效率、概率密度估计、非参数回归. 每一章内容都着重阐述非参数统计推断的一般处理技术和原则, 并给出一些典型例子. 各章后面的习题侧重于应用. 本书的特点是侧重于介绍非参数统计在各应用领域中的常用方法,尽可能简化公式推导并淡化理论证明. 此外, 本书有选择地安排一些模拟计算和实际数据分析, 其主要程序放在附录A 中.

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，它愈来愈成为很重要的学科之一。在概率论发展历目前，18、19世纪之交法国科学家拉普拉斯具有特殊的

作为数据分析的一种有效的科学工具，统计方法与技术已被广泛应用于理论与实践的各个领域，是各领域理论研究者和实际工作者的知识与技能。本书在《统计学》（第二版）的基础上，充分听取专家与读者的意见之后重新编写，并对有关内容和体系进行了调整，对数据进行了更新。本书内容主要包括描述统计（数据的收集、数据整理与显示、数据分布特征的测度）、推断统计（抽样与参数估计、假设检验、方差分析）、社会经济中常用的统计方法与技术（列联表、相关与回归分析、时间序列分析与预测、统计指数、统计综合评价）三部分内容。

\"科学认为任何事情都有一定的几率，无论是 、赌博、选择伴侣、还是计算外星生命存在的可能性。本书是将美国科普杂志《 人》中刊载的主题和内容相近的文章汇集而成，探讨了运气、随机、风险和概率背后的秘密。全书由六部分组成，每部分由4-6篇短文组成，从数学、物理学、哲学、进化生物学等学科的角度阐述了概率、运气在人类诞生、日常生活、科技发明、宇宙未来、物种演化等方面发挥的作用及其科学解释。 这是一部有趣的作品，即使对物理学、数学不感兴趣的读者也都能有所收获，是一本让读者喜欢物理、数学、生物学的科普读物。\"

本书是一部介绍渐近统计经典教材，内容实用而且数学理论论述严谨。书中除了介绍介绍渐近统计的核心内容——似然推断，M估计，渐近效率，U统计和秩过程，书中还涉及该领域的近期新研究论题，如半参数模型，自助法，经验过程，等其他应用。本书各章有习题。

《基于回归视野的统计学习》作者是宾夕法尼亚大学数理统计系教授，研究领域广泛，在社会科学和自然科学均有很深的造诣。本书主要阐述统计学习的应用知识，各章还有实际应用实例，可作为统计、社会科学和生命科学等相关领域的研究生和科研人员的参考书。

在市场经济活动中，统计方法在金融、证券、保险、投资、理财等领域应用广泛。无论在宏观的经济调控领域还是在微观的企业管理领域中，人们要进行高效的监控和科学的管理，就必须准确及时地获得经济运行中的各类信息。统计学是一门提供数据信息的搜集、处理、归纳和分析的理论与方法的科学。 统计学是规定的高等院校经济管理类专业的一门专业基础课，在我国高等院校的经济学、管理学、社会学等专业中普遍开设。在国内统计方法的运用越来越广泛，不仅在经济管理领域，还是在军事、医学、生物、物理、化学等领域的研究中，人们对数量分析与统计分析都提出更高的要求。目前人们对新知识的需求与日倶增，为适应市场经济对人才的需求，把握统计学为认识社会规律服务的方向，统计教育必须与社会时代发展相适应，统计教材的改革是关键。本书正是

本书是一部经典的随机过程著作，叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有随机变量、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，也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关随机模拟的内容，给随机系统运行的模拟计算提供了有力的工具。新版还增加了不带左跳的随机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随机过程基础课教材。

《统计回归分析:回归方程引论》内容简介：统计回归分析的本体是回归方程理论，前者乃后者在统计层面上的推绎，回归方程是对一个变量于一组变量某类函数集合中的很好逼近元的刻画与规定，《统计回归分析:回归方程引论》内容分两大部分，一部分是1～4章及附录A-C，另一部分是5-12章，其中，5-12章是主体，研讨了八大类回归方程，从统计观点而言，即八大类统计回归模型，分别为线性回归方程、Gauss？Markov线性回归方程、非参数回归方程与半参数回归方程、随机向量密度函数、函数系数回归方程、随机过程回归方程、微分回归方程、逆回归方程，前4章及3个附录是对主体部分的理论支撑与辅助，内容包括：概率论、数理统计学、泛函分析、Fourier分析、矩阵代数、测度论及模拟实验SAS软件程序编制等。 《统计回归分析:回归方程引论》可作为学习统计回归分析及

“同步练习与提高”根据编写组多年来在相应课程及其习题课方面的经验，在多年使用的课程练习册讲义的基础上，参考相关教学辅导书精心编写而成。该丛书针对当前普通高校本科学生的学习特点和知识结构，对课程内容按章节安排了主要知识点回顾和典型习题强化练习，在习题的选取上致力于对传统内容的 新、补充和层次化(其中打*的是要求高、灵活性大的综合题)。除此之外，还按章配备了单元测试和模拟试卷(参考答案扫描二维码即可获得)，其中高等数学模拟卷单独成册，以便学生打好基础，把握重点。“同步练习与提高”相对于教材具有一定的独立性，可作为本科生学 学数学系列课程的同步练习，也可作为研究生入学考试备考时强化基础知识用书。“同步练习与提高”的主要特色在于一书三用：1．同步主要知识点，帮助学生总结知识，形成知识体系，

本书的主要内容是概率论和统计学，包括随机事件和概率、随机变量及其分布、数字特征和大数定律、统计学概论、统计资料的搜集与整理、统计资料分析所需要的基本指标和统计资料分析方法共7个模块。每个任务后配有能力训练，可帮助学生及时巩固所学知识，同时配有拓展延伸阅读材料，通过数学文化、时事案例等内容的渗透，落实立德树人的根本任务。 本书可作为普通高等院校、高等职业院校工科类和财经类专业的应用数学课程教材，也可作为读者学习应用数学的参考用书。

本书主要内容包括以下十个方面的案例分析：1.随机事件与概率；2.随机变量及其分布；3.多维随机变量及其分布；4.数字特征；5.大数定律与中心极限定理；6.数理统计的基础知识；7.参数估计；8.假设检验；9.方差分析；10.回归分析与相关分析，收集80个左右的案例。这些案例分析包括实际问题分析与部分理论研究问题，内容范围广，涵盖常用概率论与数理统计、统计学教科书的全部内容。选取的实际案例贴近人们的社会、经济、生活和生产管理，具有时代气息。部分理论问题的研究有助于学生加深对基本理论、方法的理解，扩大学生视野，帮助学生用概率与统计思想去思考问题和解决问题。本书适合理工类、经管类学生学习“概率论与数理统计”“统计学”等课程时参考，也可供对“概率论与数理统计”“统计学”有兴趣的读者阅读参考。

本书由R语言和统计分析两部分构成。 部分主要包括R语言概述、数据对象及其处理、文件操作、R程序设计、数据可视化；第二部分主要包括概率论与数理统计基础、参数估计、假设检验、多总体数据分析。 本书可作为高等院校信息技术基础或计算机应用基础课程教材与参考书，也可作为应用统计学和大数据分析等相关专业的基础课程教材与参考书。

本书从理论与技术、应用与服务、领域实证案例三个方面对大数据环境下的知识组织与服务进行了系统研究。理论与技术篇从认知维度、内容维度、技术维度、价值与应用维度深入分析大数据环境的特征，阐明知识组织发展的趋势和当前的主要任务。应用与服务篇对知识组织系统及其服务项目的 研究进展进行了系统总结和评述，从知识描述与揭示、知识单元互联、知识序化三个方面分析了关联数据在知识组织中发挥的作用。领域实证案例选择金融和健康领域域的知识组织与服务展开研究。