《漫画统计学入门》涵盖了现代统计学的所有精髓：数据的汇总、整理；随机变量；伯努利实验；中心极限定理；假设检验；估计置信区间；林林总总，所有这一切都在书中用简洁、明了的文字和妙趣横生的插图加以了解释。

数理统计与数据分析（原书第3版），ISBN：9787111336464，作者：（美）里斯 著，田金方 译

A graduate-course text, written for readers familiar with measure-theoretic probability and discrete-time processes, wishing to explore stochastic processes in continuous time. The vehicle chosen for this exposition is Brownian motion, which is presented as the canonical example of both a martingale and a Markov process with continuous paths. In this context, the theory of stochastic integration and stochastic calculus is developed, illustrated by results concerning representations of martingales and change of measure on Wiener space, which in turn permit a presentation of recent advances in financial economics. The book contains a detailed discussion of weak and strong solutions of stochastic differential equations and a study of local time for semimartingales, with special emphasis on the theory of Brownian local time. The whole is backed by a large number of problems and exercises.

Ross's classic bestseller, Introduction to Probability Models, has been used extensively by professionals and as the primary text for a first undergraduate course in applied probability. It provides an introduction to elementary probability theory and stochastic processes, and shows how probability theory can be applied to the study of phenomena in fields such as engineering, computer science, management science, the physical and social sciences, and operations research. With the addition of several new sections relating to actuaries, this text is highly recommended by the Society of Actuaries. Ancillary list: Instructor's Manual - http://textbooks.elsevier.com/web/manuals.aspx?isbn=9780123743886 Student Solutions Manual - http://www.elsevierdirect.com/product.jsp?isbn=9780123756862#42 Sample Chapter, eBook - http://www.elsevierdirect.com/product.jsp?isbn=9780123756862 New to this Edition: 65% new chapter material including coverage of finite capacity queues, insurance risk models and Markov chains Contains compulsory material for new Exam 3 of the Society of Actuaries containing several sections in the new exams Updated data, and a list of commonly used notations and equations, a robust ancillary package, including a ISM, SSM, test bank, and companion website Includes SPSS PASW Modeler and SAS JMP software packages which are widely used in the field Hallmark features: Superior writing style Excellent exercises and examples covering the wide breadth of coverage of probability topics Real-world applications in engineering, science, business and economics

Renowned for its clear prose and no-nonsense emphasis on core concepts, Statistics covers fundamentals using real examples to illustrate the techniques. The Fourth Edition has been carefully revised and updated to reflect current data.

《统计数据的真相》让读者从另一个角度看待统计数据。自从本杰明·迪斯累里(Benjamin Disraelis)谈及“世界上有三种谎言：谎言、该死的谎言，还有统计数据”之后，相关的俏皮话、讽刺语就不断地落到可怜的统计学家头上。这种批评、讽刺虽然“微不足道”，但在某种意义上却是真实的。之所以说“微不足道”，是因为人们不仅可以使用，而且能够滥用每一种统计工具，统计数据在这里肯定不是孤立无援的，而是具有许多相互关联的因素。之所以说“真实”，是因为所有人眼中的世界都是以我们喜欢的方式看到的，而不是世界的客观本来面目。

《高等院校统计学专业规划教材•贝叶斯统计》共六章，可分二部分。前三章围绕先验分布介绍贝叶斯推断方法。后三章围绕损失函数介绍贝叶斯决策方法。阅读这些内容仅需要概率统计基本知识就够了。《高等院校统计学专业规划教材•贝叶斯统计》力图用生动有趣的例子来说明贝叶斯统计的基本思想和基本方法，尽量使读者对贝叶斯统计产生兴趣，引发读者使用贝叶方法去认识和解决实际问题的愿望。进而去丰富和发展贝叶斯统计。假如学生的兴趣被钓出来，愿望被引出来，那么讲授这一门课的目的也基本达到了。

《应用时间序列分析》是高等院校"应用时间序列分析"课程的教材，较系统讲授应用时间序列分析的基本理论、方法以及应用。《应用时间序列分析》以时间序列的线性模型和平稳序列的谱分析为主线，介绍平稳时间序列的基本知识、常用的建模和预测方法，目的是使学生对时间序列的饿应用理论和方法有基本的了解，能够用时间序列的基本方法处理简单的时间序列数据。全书共分九章，内容包括：时间序列的分解、平稳序列、线性平稳序列、ARMA模型、时间序列的预报，加窗谱估计和多维平稳序列介绍。每节配有适量习题和部分计算机作业，可供教师和学生选用。时间序列分析是概率统计学科中应用性教强的一个分支，在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等众多领域有着广泛的应用。

《回归分析》源于作者多年在密歇根大学教授回归分析的课程讲义，从基本的统计概念讲起，对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍，同时还涵盖了很多在社会科学中对实际研究非常有用的内容，包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归等。此外，《回归分析》还涉及通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和Iogit模型等方面的内容。

《金融时间序列分析》主要介绍了计量经济学和统计学文献中出现的金融计量方法方面的最新进展，强调实例和数据分析。特别是包含当前的研究热点，如风险值、高频数据分析和马尔町夫链蒙特卡罗方法等。主要内容包括：金融时间序列数据的基本特征，神经网络，非线性方法，使用跳跃扩散方程进行衍生产品的定价，采用极值理论计算风险值，带时变相关系数的多元波动率模型，贝叶斯推断。 《金融时间序列分析》可作为金融等专业高年级本科生或研究生的时间序列分析教材，也可供相关专业研究人员参考。

概率论与统计学在20世纪取得了惊人的发展，并在几乎所有的研究领域得到日益广泛的应用。同时，很多有关概率的新哲学思想也由此得以产生。然而，尽管这些思想有着重要的意义，但它们却往往散见于各种文献，不便于查找。 吉利斯所著的《概率的哲学理论》首次对有关概率的各种哲学理论给予了清楚、全面而系统的描述，并对它们相互间的关系提供了说明。本书不仅探讨了关于概率的古典的、逻辑的、主观的、频率的以及倾向的观点，而且说明了各种解释与贝叶斯争论之间的关系，因为贝叶斯争论不管是在统计学中还是在科学哲学中均已变得引人注目。作者在书中也提到了一些新见解：概率的倾向理论的一个很有特色的版本与发展了主观理论的主体间解释。作者还论证支持了一种多元主义的观点，认为有效的概率解释不止一种，每一种适用于不同的语境。 无论你是对关于概率的哲学观点感兴趣，还是打算对那些相关的理论及其关系作更为清晰的了解，《概率的哲学理论》都将证明它是极有价值的。

《让数据告诉你》用一种比较通俗的方式向大学生介绍数据分析的基础知识和基本方法，以帮助他们全面理解和正确把握数据、培养定量化的思维方式。在五彩缤纷的现实世界中，到处充斥着数字。这些数字有时会让人看得眼花缭乱，使人心绪不宁。因此，数据的收集、处理、分析尤为重要。掌握正确的数据收集、数据处理、数据分析的方法，由表及里、去伪存真，是人们在学习、生活、工作中必不可少的。 《让数据告诉你》具有以下特点：叙述浅显，书中假设《让数据告诉你》读者没有学过《高等数学》课程，所以全书没有包含任何数学公式的推导，而采用叙述的方式引入重要的概念，同时把计算公式压缩到最低的限度；案例丰富，书中大量采用案例引入主题；内容完整，《让数据告诉你》除介绍数据采集和数据分析外，还介绍了概率和数据决策方面的内容。

本书是一本随机过程的优秀教材，不仅以浅显易懂的语言阐述基本概念和方法，而且通过一些非常基础的应用实例，让读者了解如何应用随机过程理论解决实际问题。主要内容包括有限马尔可夫链、可数马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、最优停时、鞅、可逆马尔可夫链、布朗运动和随机积分等. 本书侧重数学思想的分析而不是具体细节的理论证明，所需的数学基础只是本科程度的概率论和一些线性代数知识，而不需要读者有测度论的基础，适合作为高等院校数学及相关专业高年级本科生和研究生教材，也适合作为相关领域研究人员的参考书.

《概率论基础》主要内容包括有：第一章：事件与概率；第二章：条件概率与统计独立性；第三章：随机变量与分布函数；第四章：数字特征与特征函数；第五章：极限定理等。

本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，主要内容包括：趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明. 本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书，同时也可供相关技术人员使用.

统计建模与R软件，ISBN：9787302143666，作者：薛毅

数理统计学教程，ISBN：9787312022821，作者：陈希孺，倪国熙 编著

《随机过程》一书包括了应用随机过程的主要内容，只是很少涉及平稳过程，在应用中后者往往被归之于时间序列分析，通常属于随机过程统计的范围。然而，使本书富有特色的是它的处理、叙述与论证方法。正如作者在序言中所说，本书竭力以概率的观点来讲述随机过程的理论，而不是过份依赖于分析方法，沉溺于大量的计算之中，真正显示出概率分析的特点，这正是近代成熟的概率论的标志。但是本书也没有因此而期求测度论及其它的高级数学工具，而是始终一贯地使用富有启发性，又是非常有趣的直观推导的方法，这是十分难能可贵的。即使专门从事理论研究的概率统计学家也是少不了这种方法的。书中有意安排并反复使用一些对解决应用概率问题十分有用的数学技巧，便于读者学会使用。由于作者有十分丰富广泛的应用背景，使书中的大量例子引人入胜，特别，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我们提供了应用概率研究的实例。总之，对于只掌握初等概率论及工科高等数学的读者，本书是学习应用随机过程的优秀入门书，既能了解基本内容，又能学到解决问题的方法、思路与技巧；特别，如能在教师精心讲授或指导下学习，定能获益匪浅。鉴于我国的应用概率研究尚在初创阶段，缺乏自己的应用背景，引进这样的教材更显示必要。

This book builds theoretical statistics from the first principles of probability theory. Starting from the basics of probability, the authors develop the theory of statistical inference using techniques, definitions, and concepts that are statistical and are natural extensions and consequences of previous concepts. Intended for first-year graduate students, this book can be used for students majoring in statistics who have a solid mathematics background. It can also be used in a way that stresses the more practical uses of statistical theory, being more concerned with understanding basic statistical concepts and deriving reasonable statistical procedures for a variety of situations, and less concerned with formal optimality investigations.

《应用随机过程概率模型导论(英文版·第9版)》叙述深入浅出，涉及面广。主要内容有随机变量、条件概率及条件期望、离散及连续马尔可夫链、指数分布、泊松过程、布朗运动及平稳过程、更新理论及排队论等；也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关随机模拟的内容，给随机系统运行的模拟计算提供了有力的工具。除正文外，《应用随机过程概率模型导论(英文版·第9版)》有约700道习题，其中带星号的习题还提供了解答。 《应用随机过程概率模型导论(英文版·第9版)》可作为概率论与统计、计算机科学、保险学、物理学、社会科学、生命科学、管理科学与工程学等专业随机过程基础课教材。