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

数理统计

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.

本书涵盖了半马尔柯夫模形在单组分系统里不同的控制策略，定义了它们的可靠性和有效性的平稳特征，并且利用了由V.S.%26nbsp;Korolyuk%26nbsp;和A.F.%26nbsp;T

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本教材吸收了统计学理论和实践的 成果，本着“理论实在，技能到位”的原则，将统计学的知识体系与统计工作相结合，以任务驱动为主线，按照统计学原理的学科体系进行编排，全面、系统地介绍了统计学的基本理论、基本方法及应用。全书分十章，包括总论、统计调查、统计整理、统计指标分析、抽样推断、时间数列分析、统计指数分析、相关与回归分析、统计预测、统计综合分析。每个章节以任务引入的方式描述项目的实际工作情景并提出问题，；通过任务分析明确解决问题的任务明细；在解决任务的过程中把统计知识作为任务完成的手段与工具，在完成任务的同时系统掌握理论知识；章节结束后有针对性地设计应用技能训练、练习题及知识拓展，巩固并拓宽知识结构及视野，实现学生专业知识与素质教育的双重培养。本教材具有定位准确、理论适中、知识

数学史与数学教育（HPM）是中小学数学教育的一个研究领域。在统计教学中融入数学史，有助于学生对统计概念的理解。本书深入挖掘统计核心概念“平均数”“中位数”“众数”的历史现象，开展了HPM教学的实证研究。全书围绕教学内容、学生、教师三个方面，系统研究了课堂教学中运用数学史的教学活动、数学史融入统计概念教学后学生学习认知发生的变化以及对教师专业发展产生的影响。

概率论和统计学领域的经典著作，靠前次全面阐述贝叶斯统计学。抢先发售出版于1939年，本书靠前次基于贝叶斯统计思想创立科学推断基础理论。本书是统计学家的推荐阅读书。

2022年版《统计商品目录》全文刊印了《协调制度》的归类总规则、海关统计与海关通关系统计量单位代码对照表、度量衡换算表、磁带长度计算表、海关统计进出口主要商品目录以及海关统计商品编码变 对照表。其中，海关统计进出口主要商品目录规定了进出口统计主要商品的统计范围，是编制对外贸易统计报表、开展统计数据研究和分析的重要基础性统计参数。自1982年《海关统计》创刊起，海关总署即按照该目录编制并公布统计资料。 海关统计商品编码变 对照表展现了2021年和2022年编码变 的双向对照关系，有助于用户 好地理解商品编码年度转换情况，便利统计数据查询及分析研究。

本书的主要内容如下:随机变量和分布函数,测度论,数学期望,方差,各种收敛性,大数律, 中心极限定理,特征函数,随机游动, 马氏性和鞅理论.本书内容丰富，逻辑紧密，叙述严谨，不仅可以扩展读者的视野，而且还将为其后续的学习和研究打下坚实基础。此外，本书的习题较多, 都经过细心的遴选, 从易到难, 便于读者巩固练习。本版补充了有关测度和积分方面的内容，并增加了一些习题。

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。

本书从 基础的概率统计知识讲起，逐步深入到机器学习以及深度学习的分类算法，并在 配合深度学习的实战案例，介绍了softmax回归函数在手写体图像识别中的具体应用。通过手动编辑代码，让读者 深入地了解概率在人工智能领域的重大作用。全书分为16章，涵盖的内容主要有概率统计在人工智能发展过程中的重要影响；随机试验及概率的概念；随机变量的分布及多维随机变量的分布情况；贝叶斯算法；正态分布现象；随机变量的数字特征；机器学习中的损失函数；大数定律；样本及抽样分布的做法；参数估计的概念；马尔科夫链；过拟合与欠拟合问题及解决方法；Tensorflow概述及安装方法；卷积神经网络介绍；实验演练之手写体数字识别等。 本书配有大量的插图，以身边的生活现象为基础，深入简出地介绍了什么是概率统计，特别适合数学基础薄弱、想学习概