《统计与真理:怎样运用偶然性》是当代国际最著名的统计学家之一C.R.劳的一部统计学哲理论著，也是他毕生统计学术思想的总结，同时还是一本通俗的关于统计学原理的普及教科书。书中，作者从哲学的角度论述了统计学原理，通过实例，不仅证明了统计学是一门最严格、最合理的认识论和方法学，还深刻地揭示了现代统计学发展的过程，特别是那些很深刻的理论是如何从一些非常简单实际的问题中发展起来的。《统计与真理:怎样运用偶然性》前5章讲述了统计学从最初收集、汇编数据为行政管理服务，发展成为有一整套原理和研究方法的独立学科的历史，第6章谈及了普通公众对统计学的理解，强调了从数字中学习有助于成为有效率的公民，《统计与真理:怎样运用偶然性》最引人注目的特点是，书中提到的所有科学的学科调查与决策和统计之间的关联是由一系列实例来说明的。《统计与真理:怎样运用偶然性》使用非专业语言通俗地阐述了统计学的基本概念和方法，适合大众读者。

《高等学校教材：SPSS统计分析基础教程（第2版）》采用的IBM SPSS Statistics 20中文版，以真实案例贯穿全书，从统计分析实战的角度出发详细介绍SPSS的界面操作、数据管理、统计图表制作、统计描述和常用单因素统计分析方法的原理与实际操作，并结合SPSS的强大功能进行很好地扩展。书中还提供医疗、经济、市场研究等各行业的综合案例，完全从实际案例出发讲解各类方法的综合运用，以更好地协助读者提高实战能力。 《高等学校教材：SPSS统计分析基础教程（第2版）》对第1版内容进行了全面改写，以一种全新的实战案例风格出现，是一本难得的统计理论与SPSS操作相结合的参考书。 《高等学校教材：SPSS统计分析基础教程（第2版）》可作为统计学、社会学、教育学等专业本科生和研究生课程教材，也可作为各行业中非统计专业背景、需要使用统计方法的人员以及希望从头学习SPSS软件使用方法的人员的参考书。

本书作为实验设计与分析领域的名著, 是作者在亚利桑那州立大学、华盛顿大学和佐治亚理工学院三所大学近40年实验设计教学经验的基础上编写的. 全书内容广泛, 实例丰富,包括简单比较试验、析因设计、分式析因第1章设计、拟合回归模型、响应曲面方法和设计、稳健参数设计和过程稳健性研究、含随机因子的实验、嵌套设计和裂区设计等. 本书可作为自然科学研究人员、工程技术人员、管理人员进行科学实验设计与分析的参考书, 也可作为农林类、医学类、生物类、统计类的教师和高年级本科生和研究生的教学参考用书.

Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package--PMTK (probabilistic modeling toolkit)--that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students.

统计学：基本概念和方法，ISBN：9787040078916，作者：（美）[G.R.埃维森]Gudmund R.Iversen，（美）[M.格根]Mary Gergen著；吴喜之等译

这《R语言统计入门(第2版)》以最恰当的方式向初学者介绍了R的全貌，内容涵盖基本的R语言编程方法、基本数据处理和一些高级数据操作的技巧，有助于读者理解R向量化编程的特点。此外，作者在本书中还详细描述了包含回归分析、假设检验、广义线性模型、非线性拟合等常用统计方法的原理。虽然本书以实际案例解析居多，但是并非不重视理论，作者恰当而到位地描述了理论方面的内容，既不晦涩，也非浅白，而是向读者打开了一扇窗。作者希望这本书可以作为一道“开胃菜”引导更多的人投入到对统计和R的研究之中。