本书并不假定在任何概率论的先修知识。通过正文与习题旁征博引，引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不能见而广为使用的分布。其内容包括工科概率论入门又包括了经典统计和现代统计的基础部分。其理论较为现代化、难度适中，覆盖面远比国内教材大，而在体系结构与内容安排上富于新意。本书可以作为工科、管理类学科专业本科生、研究生教材，也可供教师、工程技术人员自学之用。

本书源自的哈佛统计学讲座，介绍了帮助读者理解统计方法、随机性和不确定性的基本语言和工具，并列举了多种多样的应用实例，内容涉及偶然性、悖论、谷歌的网页排名算法（PageRank）及马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC）等。本书还探讨了概率论在诸如基因学、医学、计算机科学和信息科学等领域的应用。全书共分13章，分别介绍了概率与计数、条件概率、随机变量及其分布、期望、连续型随机变量、矩、联合分布、变换、条件期望、不等式与极限定理、马尔可夫链、马尔可夫链蒙特卡罗方法、泊松过程等内容。用容易理解的方式来呈现内容，用实例来揭示统计学中基本分布之间的联系，并通过条件化将复杂的问题归约为易于掌控的若干小问题。书中还包含了很多直观的解释、图示和实践问题。每一章的结尾部分都给出了如何利用R来完成相关模拟和计算的方法。

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

本书阐述了半参数回归模型的统计理论和方法，所考虑的模型包括部分线性模型、单指标模型、变系数模型和可加模型等，这些模型对复杂数据分析起着重要作用。本书在取材上侧重内容的科学性和应用性，体现学术思想；在写作上注重阐述方法论、模拟计算和实例分析：在结构上安排每个模型为一章，本书的内容不仅为从事该领域的科研人员提供了尽可能全的资料，又为实际应用者提供了一些数据分析的方法，同时也为想全面了解现代统计模型的读者提供参考读物。

随着现代科学技术的飞速发展，许多科学研究领域产生了多种复杂数据，复杂数据的统计建模涵盖了许多当代统计分支，推动了当代统计学理论方法的进步与发展，并且其应用层面几乎涉及各领域。具有复杂分层结构的数据在现实生活中很普遍。能完全剖析这类数据，发掘该类数据表象下的潜在规律性对于统计学等科研领域很有意义。本书致力于介绍复杂分层数据分析前沿知识，侧重于系统的理论与算法介绍。内容主要涉及线性分位回归、非参数分位回归、适应性分位回归、可加性分位回归、变系数分位回归、单指数分位回归、分位自回归、复合分位回归、高维分位回归以及贝叶斯分位回归、分层样条分位回归、分层线性分位回归、分层半参数分位回归、复合分层线性分位回归以及复合分层半参数分位回归，等等。

本书阐述有不等式约束的参数估计和假设检验的方法和理论，及其在小一乘估计和随机序检验等方面的应用。本书把数学规划的方法和思想用到数理统计中，使得可解决的统计问题的范围进一步扩大。

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。

Peter B hlmann在ETHZ是高维统计、因果推断方面的知名专家。《高维数据统计学》统计学的前沿之作。这本书所针对的高维数据，是理论研究的热点，在实际中也有着广泛的应用。这本书重点阐述了Lasso和其他L1方法的变体，也有boosting等内容。

多元统计分析能够每对多个对象的具有相互关联的多个指标中分析它们的统计规律。本书密切结合农林科学实际，讲述了多元正态分析及其抽样分布，多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元分差分析、直线回归、多元线性回归与相关、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、Shannon信息量及应用。在这一版中，增加了主成分和典范变量的通径分析和决策分析，强化了多个性状与多个性状间相关的内容等。

本书叙述了从数学到统计、从统计到人工智能的发展，结合大量的实际商业应用案例介绍了诸多经典的机器学习算法，比如LASSO回归、MCMC、决策树、随机森林和神经网络等。本书将案例与算法结合，基于人工智能的场景，从理论到实际操作层层递进，读者从中可以学习从需求到分析，再到结论的实际编程方法。当读者阅读完本书后，不仅可以了解实际问题的需求，而且可以学习到解决问题的算法。

本书是研究滚动轴承性能变异的近代统计学分析问题的学术专著。在介绍有关理论基础知识后，提出了滚动轴承性能数据的稳健化判断方法、稳健化处理方法、参数与非参数融合分析方法、混沌动力学分析方法、振动性能变异评估以及性能参数的贝叶斯区间评估方法，从而构建出滚动轴承性能变异过程近代统计学融合评估的体系雏形，为深入揭示滚动轴承性能变异的新特性与新机制提供了一些新思路。

自Shewhart博士在20世纪20年代提出第一个控制图后，现在关于控制图的研究结果已十分丰富，且取得了良好的社会和经济效益。特别是，近年来出现的多个新的研究方向也取得了一些很好的研究成果，但系统介绍这些成果的著作并不多，而本书将作这方面的努力与尝试，其中有部分成果来自作者所在的课题组，特别是关于监测profile的研究内容。本书主要讲述近年来关于统计过程控制图的一些基本理论与方法，如阶段I控制图、Shewhart控制图、CUSUM控制图、EWMA控制图、关于监控profile的控制图等；另外，本书也包含有关相关数据、多元数据及非参数控制图的一些内容；再者，本书也介绍了有关动态控制图的一些研究成果；最后，作者把有关控制图的ARL及ATS的计算方法进行了较详细的总结。

本书主要介绍了双参数韦布尔分布模型,并从双参数韦布尔分布在可靠性领域的应用角度介绍了相关可靠性统计方法,包括韦布尔分布的确定方法、基于极大似然估计的可靠性统计方法、基于分布曲线拟合的可靠性统计方法、基于Bayes的可靠性统计方法、其他可靠性统计方法及改进韦布尔分布的可靠性统计方法。

统计方法与R软件的有机结合。本书是一本基于R语言实现全部例题计算和分析的统计学教材，内容包括数据的描述性分析方法、推断方法以及常用的一些统计方法等，附录介绍了自助法置信区间的原理和应用。例题解答给出了详细的R代码，并列有必要的注释，对R的输出结果做了详尽解读。 注重统计方法应用，避免方法的数学推导。侧重于对统计方法思想和原理的介绍，并结合实际数据和案例讲述统计方法的应用，避免统计公式的推导，侧重于方法的R实现及其结果的解读，力求通俗易懂。 完善的教学和学习资源。为方便教学和学习，全书配有详细的教学大纲（含思政建设内容）、详细的R代码脚本、教学和学习用ppt（课件）、例题和练习题数据、习题答案等。

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。

本书是作者在华南理工大学面向管理科学与工程、工程管理等专业学生开设了十余年的“应用统计分析”课程所用讲义的基础上，经补充、整理编写而成的。本书主要针对经管类、理工类研究生统计分析相关课程的特点及要求，论述统计分析方法所涉及的基本概念与理论、各类分析方法及其应用。 本书的主要特点是：数据导向，注重统计思想。为使读者对常用统计方法有较为全面的了解，以便深入理解，并在各个领域 好地应用，我们在各章的开篇将教育、生活、经济等领域的热点问题作为引入案例，以引发读者思考。在各章节的内容处理上，我们兼顾理论知识与实际应用，首先简单介绍各类方法的起源发展和基本思想，给出各类统计方法适用的数据范围和基本的分析步骤，并在每章 介绍使用sPss软件进行数据处理和问题分析的具体步骤。 全书共12章，第1章为

本书通过大量统计图表和手绘插图，系统地介绍了统计学的基础知识和相应公式，讲解了各种统计方法及其应用场景，并使用R 语言进行了简单实现。内容涉及概率分布、假设检验、置信区间估计、非参数方法和回归分析等。全书图文清晰直观，基础概念、统计方法和分析结果皆一目了然，是一本统计学入门佳作，旨在帮助读者学习并应用统计学基础知识，为今后的深入学习打下基础。同时，本书 还设有“统计学的历史”“伟人传”等专栏，趣味性十足。本书适合所有对统计学感兴趣的读者阅读。初学者可以通过本书掌握基础知识，建立对统计学的整体印象；中级水平者可将本书用作参考手册，随时翻阅以便查漏补缺。本书还可作为统计学相关专业师生的辅助读物使用。

全书共分12章，第1章对统计总论进行介绍，第2章至第4章对统计设计、统计调查、统计整理等内容进行详细阐述，第5章至 0章对统计分析应用及方法进行介绍， 1章和 2章对统计预测与统计决策进行了详细阐述。全书在相关章节设计了实训项目和Excel应用，涵盖了统计工作设计、统计调查方案设计、数据整理中的图表展示、描述统计分析、时间数列分析、抽样推断、假设检验、统计指数分析、相关和回归分析，统计预测与决策等内容，帮助学生 好理解统计学在实践中的应用。书中插入了相关阅读材料，扫描二维码即可阅读。

本书是基于作者在香港大学和南方科技大学10余年数理统计教学的经验，同时结合 其他高校学生和教师的具体情况精心撰写而成的。本书主要内容包括：概率和分布、抽样分布、点估计、区间估计、假设检验、斜零分布的临界区域和p值等。 本书通过组合传统教材和课堂PPT各自的优点，设置了经纬两条主线，运用块状结构呈现知识点，使得每个知识点自我包含，并采用彩色印刷，方便教与学。另外在介绍重要概念时，注重启发，逻辑顺畅，条理清楚。 本书可供重点高校理工类本科生或一年级研究生作为数理统计英文或双语课程的教材使用，也可作为其他相关专业人员的参考资料。