《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。

该书十分重视基础知识的教学及训练，内容深入浅出。该书的特点之一是：充分考虑了学科发展的前沿，使微观计量经济学的定性与限值应变量方法和宏观计量经济学的时间序列分析都占有相当篇幅。同时，本书突出强调了计量经济学对经济和金融数据的应用分析。 作者简介： 达摩达尔·N·古扎拉蒂在执教于纽约市立大学28年多之后，现在是纽约州西卢美国军事学院社会科学系的经济学教授。古扎拉蒂博士于1960年获孟买大学工商学硕士学位，1963年获芝加哥大学工商行政硕士学位，并于1965年获芝加哥大学博士学位。古扎拉蒂博士曾在知名的国内和国际期刊诸如Reviow of Economics and Statistics, Economic Joumal, Journal of Mnancial and Quantitative Analysis, Journal of Business, American Statistician 和 Journal of Industrial and Labor Relations发表论文多篇。古扎拉蒂博士现任多种期刊和图书出版社的编辑评判人，并且是印度官方刊物 Journal of Quantitative Economics 的编委会成员。古扎拉蒂博士还是Pension and the New York City Fiscal Crisis(the American Eulerprise Instuiule, 1978)Government and Business(MeGrawllill, 1984)和 Essentials of Econometrics (MeGrawllill, 1992)的作者。古扎拉蒂博士在计量经济学方面的书已被译成多种文字出版。 古扎拉蒂博士曾是联合王国Sheffield大学访问教授(1970—1971)，是访问印度的Fulbright教授(1981—1982)，新加坡国立大学管理学院访问教授(1985—1986)，以及澳大利亚New South Wales大学计量经济学教授(1988年夏)。作为美国新闻署赴海外讲学的一位经常参加者，古扎拉蒂博士曾在澳大利亚、孟加拉国、德国、印度、以色列、毛里求斯、韩国等广泛讲授微观和宏观经济学专题。古扎拉蒂博士还在加拿大和墨西哥举办过学术研讨会并讲演。

Advanced R presents useful tools and techniques for attacking many types of R programming problems, helping you avoid mistakes and dead ends. With more than ten years of experience programming in R, the author illustrates the elegance, beauty, and flexibility at the heart of R. The book develops the necessary skills to produce quality code that can be used in a variety of circumstances. You will learn: -The fundamentals of R, including standard data types and functions -Functional programming as a useful framework for solving wide classes of problems -The positives and negatives of metaprogramming -How to write fast, memory-efficient code This book not only helps current R users become R programmers but also shows existing programmers what’s special about R. Intermediate R programmers can dive deeper into R and learn new strategies for solving diverse problems while programmers from other languages can learn the details of R and understand why R works the way it does.

雷奥奇·卡塞拉、罗杰L.贝耶编著的《统计推断（英文版原书第2版）》从概率论的基础开始，通过例子与习题的旁征博引，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、经典统计和现代统计的基础，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，例如：Bootstrap再抽样法、刀切（Jackknife）估计、EM算法、Logistic回归、稳健（Robust）回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比，理论较深，模型较多，案例的涉及面要广，理论的应用面要丰富，统计思想的阐述与算法更为具体。《统计推断（英文版原书第2版）》可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书，也可供教师、工程技术人员自学之用。

《概率论及其应用》(第3版)涉及面极广，不仅讨论了概率论在离散空间中的诸多课题，也涉及了概率论在物理学、化学、生物学(特别是遗传学)、博弈论及经济学等方面的应用，主要内容有：样本空间及其上的概率计算，独立随机变量之和的随机起伏，事件的组合及条件概率，离散随机变量及其数字特征，大数定律，离散的马尔可夫过程及其各种重要特征，更新理论等，除正文外，《概率论及其应用》(第3版)还附有六七百道习题和大量的附录。

Social network analysis is used widely in the social and behavioral sciences, as well as in economics, marketing, and industrial engineering. The social network perspective focuses on relationships among social entities and is an important addition to standard social and behavioral research, which is primarily concerned with attributes of the social units. Social Network Analysis: Methods and Applications reviews and discusses methods for the analysis of social networks with a focus on applications of these methods to many substantive examples. It is a reference book that can be used by those who want a comprehensive review of network methods, or by researchers who have gathered network data and want to find the most appropriate method by which to analyze it. It is also intended for use as a textbook as it is the first book to provide comprehensive coverage of the methodology and applications of the field.