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。

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

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。

本书是一本关于可靠性的入门书，讲述可靠性的基本概念，并对常用的寿命分布下的各种可靠性特征的点估计、区间估计、假设检验和加速寿命试验作出较为详尽的叙述，对*近国际上兴起的退化数据处理和贝叶斯分布两个专题作了较多的介绍。读完本书可转入可靠性专业文献阅读。 本书适用于相关专业的研究生和教师，对于可靠性工作者也有着重要的参考价值，本书前五章部分内容可作为本科生选修课教材。

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。

c德拉歇利和P·A梅耶的五卷本巨著《概率与位势》是*分析领域中的经典著作。 本书为《概率与位势》的第1卷。前两章包含了完整的积分理论及概率论工作者所需要的该理论的各种变体；章三章介绍了解析集和Choquet窖度的理论：第四章介绍了*过程理论。 本书可作为概率及*分析等相关专业本科生、研究生的教学参考书．也可供概率、金融等领域的科研工作者参考。

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。

本书是“All of Nonparametric Statistics”的中译本，源于作者为研究生开设的课程讲义，包括了几乎所有的现代非参数统计的内容。这种包罗万象的书不但国内没有，在国外也很难找到本书。主要包括10章内容，主要讲述非参数delta方法和自助法之类的经验CDF，覆盖基本的光滑方法和正态均值、利用正交函数的非参数推断、小波和其他的适应方法等。 本书是“All of Nonparametric Statistics”的中译本，源于作者为研究生开设的课程讲义，包括了几乎所有的现代非参数统计的内容。这种包罗万象的书不但国内没有，在国外也很难找到本书。主要包括10章内容，主要讲述非参数delta方法和自助法之类的经验CDF，覆盖基本的光滑方法和正态均值、利用正交函数的非参数推断、小波和其他的适应方法等。

本书主要介绍了处理反问题(不适定问题)的统计方法，尤其侧重于建模与计算这两大问题。与经典文献中处理反问题的方法不同，本书立足于Bayes统计学的框架，将所有变量都视作随机变量，并把反问题的解以概率密度函数的形式给出。同时，对于数学模型本身存在的误差和数值离散导致的额外误差，本书还创造性地进行了源自建模误差的统计分析。 本书详细讨论了先验模型的构造、测量噪声建模、Bayes估值以及非静态统计反演方法等，并引入Markov链Monte Carlo方法以及最优化方法来探究概率分布。另外从Bayes统计学的角度重新研究了经典正则化方法，揭示了两者之间的关系。对于书中得到的结论和涉及的技法，作者还佐以易懂但深刻的例子帮助读者理解。本书将统计方法应用到一些较为前沿的问题中，例如离散误差分析、模型降阶等。在书中，这些统计方法还被

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。

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

《应用数理统计》内容主要涉及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、正交试验、多元统计分析等。本书的知识体系结构与国内主流的数理统计教材基本一致，但例题的编排比较新颖，增加了一些实用而且比较先进的模拟方法。 《应用数理统计》可作为高等院校工科、经济类、财经、统计、管理等非数学专业的硕士研究生和博士研究生以及高年级本科生学习数理统计课程的教科书，亦可作为高等学校教师及工程技术人员的参考书。

本书根据高等院校经管类本科专业概率论与数理统计课程的教学大纲和考研大纲编写而成，是新世纪大学数学系列教材之一.本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论和方法，主要内容有*事件与概率、*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与抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析等.书中每章配有A，B两组习题，书末附有习题参考答案，在附录中适当增添本课程数学问题的计算机求解内容. 本书的主要特色是结构清晰，概念准确，深入浅出，通俗易懂，可读性强，使读者易于理解和接受.在数学思想和方法的讲解过程中，注重与实际应用背景相结合，强调应用能力的培养.在内容安排上还考虑了学生考研的需要，因此本书可作为高等学校经管类专业本科生的教材，也适合作为非数学

《应用统计学丛书：*估计及VDR检验》是作者十余年来对VDR《vertical density representation》和VDR检验研究成果的总结。 VDR是一种概率密度函数的表示方法，是应用参数的假设检验而得到的通用的参数检验方法。VDR检验可应用到各种情形，是进行统计研究的有用工具。《应用统计学丛书：*估计及VDR检验》论述有关VDR检验基础理论，并给出了很多参数检验的应用实例。将VDR应用到许多经典问题得到经典结果：应用到非正态的多元线性变换分布族参数检验，给出严格的均值参数和变换矩阵参数检验方法：应用到误差项是刻度参数分布族的回归分析，像正态误差一样，给出回归系数的严格检验方法。 作者杨振海教授是国内著名的数理统计学家，毕业于中国科学技术大学应用数学系，长期从事应用统计及可靠性分析等研究。

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。

本书是中科院规划教材中的一本.全书分为概率论和数理统计两部分，共9章.前5章讲述概率论的基本内容；第6~9章讲述数理统计的基本内容，同时各章末节讲述了部分与概率统计相关的一些数学建模.各章后附有习题，有助于读者对基本内容进一步理解和深化.

本书中文简体字版由约翰威利父子公司授权机械工业出版社定制出版.未经出版者书面许可，不得用任何方式复制或抄袭本书内容. 本书从概率的角度而不是分析的角度来看待随机过程，书中介绍了随机过程的基本理论，包括Poisson过程、Markov链、鞅、Brown运动、随机序关系、Poisson逼近等，并阐明这些理论在各领域的应用.书中有丰富的例子和习题，其中一些需要创造性地运用随机过程知识、系统地解决的实际问题，给读者提供了应用概率研究的实例. 本书是随机过程的入门教材，没有用到测度论，仅以微积分及初等概率论知识为基础，适合作为统计学专业本科生以及其他理工和经管类专业研究生相关课程的教材，更值得相关研究人员和授课教师参考.

本书涉及的数据分析方法全面,脉络分明，既考虑了经典的数据处理方法,又考虑了比较近代的数据处理方法,还考虑了机器学习中的若干方法.不仅介绍了数据处理的原理和方法,还对具体步骤进行了解释.本书适合理工科本科学生使用。

《概率论与数理统计》是依据*颁发的教学大纲，在编者孙国正、杜先能多年的教学与实践的基础上编写的。本书可作为高等学校文科“概率论与数理统计”课程的教材或教学参考书。 全书共分八章，章到第四章为概率论部分，其内容有概率论的基本概念、*变量及其概率分布、数字特征、大数定律与中心极限定理等；第五章到第八章为数理统计部分，其内容有统计量及其概率分布、参数估计、假设检验等。

本书为高等学校非数学专业的概率论与数理统计教材。教材以全国硕士研究生入学考试数学一和数学三中概率论与数理统计考试大纲为编写大纲，全书分上下2编共8章，第1编概率论基础包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、随机向量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理；第2编数理统计基础包括：样本与抽样分布、参数估计、假设检验。 本教材具有实用性、基础性、趣味性的特色，可作为高等学校经济、管理、工科、农林、医药、教育、传媒等专业概率论与数理统计课程的教材，也可作为考研（数学一和数学三）学生的自学参考书。

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。