《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

本书是一本非数学专业主要是文科及艺术类专业的数学教材，讲述方式活泼，案例贴近生活，读者可以在轻松学习中体会数学乐趣和意义。全书分为三大部分：归纳和演绎、逻辑和数；代数和几何；概率统

《好看的数学故事：概率与统计卷》以讲故事的方式介绍概率统计的概念和理论发展的历史。 从流传数千年的投币和骰子游戏到古老的八卦，从古印度《吠陀经》的韵律到希伯来字母排列的神秘咒语，古人们逐渐发现了排列与组合的基本规律。当阿拉伯的骰子游戏传入经过文艺复兴的欧洲，概率的概念开始明晰起来。 起初的概率，多半应用在赌博游戏上，不仅是投币和骰子，还有纸牌、赛马等等。这些东西在学术领域似乎不值一提，但古典概率理论一旦出现，立即在社会各个领域发现重要的应用价值。统计学随之而生。 通过字母分析破译密码，通过死亡记录探究传染病的危害，新生婴儿的性别比例，居民寿命的期望值和保险年金，统计学在人类社会从古典社结构进入现代结构的发展过程中发挥了极其重要的作用。天文学、实验物理学和数学的发展推动了概率统计

《统计学精品译丛：*过程（原书第2版）》中文简体字版由约翰威利父子公司授权机械工业出版社独家出版。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。 《统计学精品译丛：*过程（原书第2版）》从概率的角度而不是分析的角度来看待*过程，书中介绍了*过程的基本理论，包括Poisson过程、Markov链、鞅、Brown运动、*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*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。 《统计学精品译丛：*过程（原书第2版）》是*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。

庄楚强、何春雄编*的《应用数理统计基础（第4 版）》介绍经典的数理统计理论与方法，内容包括初等概率论知识的复习、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析和试验设计，还简要介绍数据挖掘及统计学习、R软件等较为现代的统计方法和工具。书中有较多例题并附有例题求解的R软件参考程序，各章配有习题，书末附有习题答案。 《应用数理统计基础（第4版）》适用于了解概率论基础知识和具有使用计算机软件基本经验的读者阅读。可作为高等院校非数学专业硕士研究生数理统计课程的参考教材，也可供在自然科学、管理科学、社会科学、经济与金融科学等诸多研究领域中用到统计科学的科研工作者参考。

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。

《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

由于 概率论与数理统计 既有明显而广泛的应用背景，又有严密的理论分析，初学者往往难以理解和掌握，诸如互不相容、独立和等可能性等条件往往都隐含在问题的叙述中，导致学生往往觉得掌握了基本理论和方法，但解题时又觉得无从下手.本书与《概率论与数理统计》（何春雄等编，2012年2月版）的教材配套，每章都分基本内容、基本要求、基本知识提要、疑难分析、典型例题选讲及习题详解等6部分编写，以期帮助学生既掌握基本概念、基本理论和方法，又具有运用该课程知识解决有关实际问题的能力。主要内容包括：事件与概率；变量与概率分布；向量及其分布；变量的数字特征；大数定律与中心极限定理。

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。

本书根据**颁布的本科概率论与数理统计课程教学基本要求，内容包括*事件与概率、*变量与概率分布、*变量的数字特征、*向量及重要定理、样本与统计量分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等。同时配备了例题和一定数量的习题。本书适合于普通高等学校概率论与数理统计课程的教材，尤其适合少数时要求的院校使用。

非帕斯卡概率逻辑是美国逻辑学家乔纳森 柯恩 创立的、有别于帕斯卡概率逻辑的一种新型逻辑，该 逻辑系统的*大的特征是不满足帕斯卡公理系统的否 定互补性原理和乘法法则。沈振东*的《非帕斯卡概 率逻辑的哲学基础与应用研究》立足于三个研究视角 ：一是在传统的归纳逻辑理论的演化序列中探寻该逻 辑系统的哲学基础的合理性；二是从可能世界语义学 角度对该种逻辑进行形式刻画，并建立逻辑系统；三 是该逻辑系统以相关变量等概念为工具尝试性地对帕 斯卡概率不解释的领域进行解释，或者对应用帕斯卡 概率而导致悖论性的结论进行消解。

韩明编著的这本《概率论与数理统计教程》共分十章，前五章是概率论部分，内容包括*事件及其概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征及特征函数与极限定理；后五章是数理统计部分，内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析。 本书既有继承国内相关教材传统的部分，又有汲取国外相关教材中流行的直观、灵活的风格，本书图文并茂，注重可读性，着重讲解基本概念、统计思想，强调理论与方法的应用，并把数学实验与数学建模的思想方法融入教材中。 《概率论与数理统计教程》可供高等院校数学类、统计类等有关专业作为本科生教材使用，也可供相关专业的高年级本科生及研究生作为教材使用，还可供相关专业研究者和广大自学者参考。

本书是专为高等院校学生学习概率论与数理统计课程编写的教材，也可作为有关专业的参考书与从事概率论与数理统计相关工作的科研与工程技术人员的参考书。 本书分为上、下册，共10章，上册包括概率论的基本概念；*变量及其分布；多维*变量及其分布；*变量的数字特征；大数定律与中心极限定理及概率论的简单应用等知识。下册包括数理统计的基本概念；样本分布；参数估计；假设检验；线性统计推断以及常用的多元统计方法。 本书每章节末都配有大量的思考题、基本练习，综合练习与自测题，帮助读者循序渐进地牢固地掌握概率论与数理统计知识。

概率论与数理统计是高等院校本科各专业普遍开设的一门从数量方面研究*现象的统计规律的数学课程。进入信息社会，*现象的大量存在，数据处理的应用之广，使这门课程越来越受到重视。 本书的编写，突破了传统观念的束缚，在深刻领会国家非数学类数学课程教学指导委员会的教学基本要求前提下，具有下列特点： 1.淡化理论推导过程，重在思想方法的介绍。 2.减弱技巧性训练，重在使学生理解、掌握这门科学的基本概念、理论和方法。 3.以案例引出，重点强调概念、方法的引入背景和应用意义，增强学生驾驭方法的能力。 本书的编写得到沈阳建筑大学、沈阳工业大学、沈阳化工学院等院校的许多同行和朋友的大力支持，另外，书中也引用了许多参考文献，在此一并表示衷心的感谢！ 由于编者水平有限，难免有错漏不妥之处。恳请随时批

该书通过重点介绍现代概率论的分析思路与其所用的分析工具之间的相辅相成的关系，相当详细地介绍了现代概率论。第2版中的练习题超过750道，并且对Levy过程、大偏差理论、Banach空间上的Gauss测度、Wiener测度与偏微分方程的关系等添加了许多新的素材。书的第1部分介绍了独立随机变量、中心极限现象、弱收敛性的通用理论及其几种应用，以及关于函数空间上的Gaussian和Markovian测度理论。

本书重点介绍概率论的基本知识和常用的数理统计方法。全书共分6章，内容包括：*事件及其概率、*变量及其概率分布、*变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计初步、方差分析与回归分析。每章末附有本章小结、习题及自测题。书末附有常用分布数值表、习题与自测题参考答案。 本书带有“*’号部分内容可根据不同专业选用。全书叙述简明，力求通俗易懂，淡化理论推导，便于自学，可作为高职高专院校文、理科各专业的教材，也可供高等师范学校非数学专业的学生使用。

本书的主要内容包括：*事件与概率、*变量及其概率分布、多维*变量及其概率分布、*变量的数字特征、大数定理及中心极限定理、数理统计的基本知识、参数估计、假设检验。 本书以基本理论和方法为核心，在此基础上注重应用，从实际问题引入基本概念，选用大量有关的例题与习题，具有循序渐进、逻辑清楚、 结合实际等特点。

《蜗牛科学系列》丛书从基础入手，遵循循序渐进的原则，深入浅出地解说基本的科学原理和*的科学知识，注重学习方法与兴趣的培养。带着身边的问题走进它，不用死记定理，也不用硬背公式，不再乏味，不再费解，轻松步入神奇有趣、绚丽多姿的科学世界。本书是其中之一。 本书是写给觉得“我知道概率统计这个词，就是和现实事物对不上，不理解”，或常常想“我要学习概率统计，可是从哪里开始学呢”的读者。我们的目标是把概率的基本知识解释得通俗易懂，并且尽量具体说明。其中所举事例也尽量争取从我们周围的事情和日常的生活中选取。数学看起来复杂，归根究底，审一个“简单事实的积累”。概率统计也是如此。希望本书能够帮助读者理解概率统计，或者使各位读者燃起学习的兴趣。

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。

本书在原《概率统计( 工程数学)》第三版的基础上，根据作者多年的教学改革实践修订而成，内容包括*事件与概率、离散型*变量及其分布、连续型*变量及其分布、*变量的数字特征、*变量序列的极限、现代概率论基础简介、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析·书中各章 附有相当数量的习题，书末附有习题的参考答案，供读者查阅。本书在教育 部制定的教学大纲的基础上，紧扣硕士研究生入学考试大纲，并以此规范概 率统计中的术语与记号。 《概率统计(第4版)》以提高读者解题能力与解决实际问题能力为基本出发点，从实例引入抽象的基本概念，从抽象的数学定理又回到具体的应用 问题，有助于读者较快地掌握近代的概率统计知识。本书可作为高等院校本 科生(包括理工类与经济类)概率论与数理统计课程的教材或参考书

本书共9章，内容包括：*事件及其概率、*变量及其分布、多维*变量及分布、*变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析等。 本书在编写思路、体系安排和内容取舍上，*限度地适应各专业学生学习该课程和后续课程的需要；遵循“应用为主，够用为度”的原则，重点放在对概念、定理和方法的直观解释和数学表达上，力求用较少的篇幅使学生了解并掌握概率论与数理统计中的重要概念、理论和方法以及它独有的思维方式，进而为今后在实际问题中的应用打下良好的基础。本书由王波、韩兆秀主编。

一本书如果没有作者自己的观点，而只是知识的堆叠，那么这类书是没有太大价值的。尤其在当前网络发达的时代，几乎任何概念和知识点都可以从网络上查到。但是有一点你很难查到，那就是统计分析的思路和观点。比如，你可以很容易地在网上查到什么是线性回归，但你却查不到怎么“做”线性回归分析，在你遇到实际数据时仍然不知道如何分析。在本书中，你可以获得这些思路和观点。尽管这些观点未必是所有人都认可的，但根据笔者多年的分析经验，它们在实践中通常是奏效的。 《白话统计》凝结了作者冯国双十多年来对统计分析的理解，对各种方法的介绍采用全新的理念和思路，不再是介绍方法本身，而是试图将各种方法之间的联系阐述清楚；不再是介绍方法如何计算出结果，而是尽量说明方法背后的思想。当然，本书同时提供了如何实现结果的软件（

本书根据“工科本科数学基础课程教学基本要求”并结合精品课程建设的需要，集编者多年工科概率论与数理统计的教学实践经验编写而成。 本书分三大部分，共10章。其中第1章至第5章为概率论部分，包括概率论的基本概念、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征和大数定律与中心极限定理。第6章至第9章为数理统计部分，包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验和线性回归分析。第10章为数学实验部分。前9章均配备了适量的习题，书后附有各章习题的参考答案及简明提示，第10章为学生提供了自己动手探索式的实验平台，通过实验和回答每个实验结论部分的有关问题，巩同加深对有关理论和方法的理解，这不失为一种有益的探索。 本书体现了“多统计、少概率、重应用”的基本精神，全书结构合理、逻辑清晰、例题习题丰富，