《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。

《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

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。

数理统计

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。

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。

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。

本书追溯了统计学如何误入歧途的历史（300多年），从十七世纪数学家雅各布？伯努利的开创性工作开始，一直到赌博、天文学和遗传学中对统计学的运用。作者讲述了互相竞争的统计学派之间的争斗，探讨了催生该学科的令人惊讶的人类问题（种族主义）以及使其脱轨的所有人类缺点。例如，十九世纪和二十世纪里有影响力的人发展出一种他们声称是纯粹客观的统计方法，以压制对其政治议程（包括优生学）的批评。作者对概率的数学和逻辑进行了清晰的阐述，深入浅出地将较为复杂的概念介绍给对统计方法感兴趣的读者，这些统计方法实质上构成了我们对世界的理解。他认为，我们需要采取贝叶斯方法——即在用不 信息进行推断时纳入先验知识，以解决危机。本书的内容横跨数学、哲学和文化，解释了为什么我们使用数据的方式出了问题，以及如何解决这个问

《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

《动力系统引论》对动力系统作了全面的介绍，适合研究生一学期或两学期的课程。在第1章作者引入了11个例子，然后全书利用这些例子启发并阐明这个理论的发展。主题包括拓扑动力学、符号动力学、遍历理论、双曲动力学、一维动力学、复动力学以及测度论熵。作者以动力系统在诸如数论、数据存储以及互联网搜索引擎等领域的精彩应用完成阐述。《动力系统引论》的前身是作者在马里兰帕克分校讲授动力系统研究生课程的讲义，它不仅反映了作者的品味，而且在程度上搜集了马里兰动力系统小组的观点，事实上《动力系统引论》也包含了动力系统各个主要领域的专家的意见。

《概率论与数理统计应用案例评析》以生动有趣、实际可用的案例说明概率统计在彩票、金融、风险管理、决策、估算、评价、生产管理、体育、日常生活和军事等领域的应用。每个案例从背景知识、案例分析和结论分析的三个角度来阐述概率统计在实际问题中的应用。 《概率论与数理统计应用案例评析》可作为高等学校经管类、工科、理科各专业的辅导书，也可作为相关读者的通俗读物，也可供相关科技工作者和管理人员参考。

《非线性滤波理论与目标跟踪应用》以目标跟踪为应用背景，系统阐述了贝叶斯递推估计框架下的非线性滤波理论和实现方法，并针对不同的算法给出了大量的应用实例。全书内容共分部分、十二章，部分为非线性滤波理论与应用基础(分两章)，主要包含卡尔曼滤波算法原理及各种衍生形式、目标跟踪的系统模型、性能测度等；第二部分为解析高斯近似滤波与应用(分四章)，系统阐述类非线性滤波的算法原理、实现方法及改进算法，具体包括函数近似法(扩展卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波)、确定性采样近似法(不敏卡尔曼滤波)、积分近似法(求积卡尔曼滤波、求容积卡尔曼滤波)及混合近似法(高斯和扩展卡尔曼滤波、高斯和不敏卡尔曼滤波)等；第三部分为采样近似滤波与应用(分四章)，详细阐述四类重要的采样近似滤波算法原理和实现方法，主要包括标准粒子滤波

作为统计学的两大分支，频率论和贝叶斯统计创立的时间相差无几，但贝叶斯统计直到近10年才被逐步引进到生态学数据分析。本书涵盖方法引论与实验分析应用两部分，针对多个时空尺度，介绍了适合于生态学数据的统计推断方法和层次模型，涉及经典频率论和贝叶斯统计的模型、算法和具体编程。首先阐述了生态学数据的层次结构和时空变异性，以及频率论和贝叶斯统计。然后介绍贝叶斯推断的基础概念、分析框架和算法原理；并进一步针对生态学层次模型、时间序列及时空复合格局数据依次展开分析模拟。在应用操作部分，配合方法部分的各章内容介绍基于R的算法与编程实践。最后本书还附录了与生态学数据密切相关的频率论与贝叶斯统计的基础知识。 本书适用于生态学和环境科学专业的研究生和科研人员，可作为实验和观测数据分析的教材或参考书。具有

苏布拉马尼扬??钱德拉塞卡（Subrahmanyan Chandrasekhar），美籍印度裔物理学家和天体物理学家，因在星体结构和进化的研究而与另一位美国天体物理学家威廉??艾尔弗雷德??福勒共同获得1983年诺贝尔物理学奖。 本书是钱德拉塞卡的代表著作，前两章详细介绍了广义相对论中在黑洞方面用得比较多的数学技术，特别是纽曼-彭罗斯形式的引入和应用。第三章介绍了史瓦西、RN和克尔三种为典型的黑洞和它们的时空结构，以及纽曼-彭罗斯形式在其中的运用。第四章则是以史瓦西黑洞为例介绍了黑洞的微扰理论。之后的部分则是针对宇宙中黑洞的形式——克尔黑洞的一系列讨论。最后一章则是简要引入了克尔-纽曼黑洞并且介绍了一般性的方法。 纽曼-彭罗斯形式是弯曲时空下求解场的运动方程时能够使人们对方程分离变量的非常重要的一项技术，而作者作为首先对克尔时