✍ Scribed by Larry Wasserman
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由美国当代著名统计学家L·沃塞曼所著的《统计学完全教程》是一本几乎包含了统计学领域全部知识的优秀教材。本书除了介绍传统数理统计学的全部内容以外，还包含了Bootstrap方法（自助法）、独立性推断、因果推断、图模型、非参数回归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术。本书不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述，同时还强调数据分析能力的培养。本书中含有大量的实例以帮助广大读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析。
本书适用于统计学、数学、计算机科学、机器学习与数据挖掘等领域的高年级本科生、研究生，对于相关领域的广大科研工作者和实际工作者来说也不失为一本有价值的参考书。
译者前言
原书序
第1章 概率
第2章 随机变量
第3章 数学期望
第4章 不等式
第5章 随机变量的收敛
第6章 模型、统计推断与学习
第7章 CDF和统计泛函的估计
第8章 Bootstrap方法
第9章 参数推断
第10章 假设检验和p值
第11章 贝叶斯推断
第12章 统计决策理论
第13章 线性回归和Logistic回归
第14章 多变量模型
第15章 独立性推断
第16章 因果推断
第17章 有向图与条件独立性
第18章 无向图
第19章 对数线性模型
第20章 非参数曲线估计
第21章 正交函数光滑法
第22章 分类
第23章 重温概率：随机过程
第24章 模拟方法
参考文献
符号列表
名词索引
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<p>《数理统计学教程》是数理统计学的基础教程，内容包括基本概念、点估计、假设检验、区间估计、Bayes统计与统计判决理论、线性统计模型和多元分析基础等。</p> <p>本书是为综合性大学和师范院校数学系的数理统计课以及高等院校数理统计专业大学生、研究生和教师进修班的数理统计基础课提供一种教材，也可供工科等非数学类学生选作此课程的教材或参考书。具备初等微积分、矩阵论以及概率论基本知识的读者，均可使用本书。本书的主要读者对象为理工科、经济、管理、师范院校等大学基础课师生及具有大学二年级数学程度的其他读者。</p>
<p>作为一门方法论科学，统计学方法繁多，适用条件各异，因而在学习和掌握本课程知识的过程中，会遇到种种困难。本实训教程汇集的各种类型的实训题，可以帮助学生系统地理解统计学的基本思想和方法，也可以作为统计学教师和统计工作者的参考资料。
本书内容分为三部分：第一部分是描述统计学，共有 7 个单元，包括统计学初步、单变量数据的描 述分析、两个变量数据的描述分析、概率初步、离散概率模型、连续概率模型、抽样分布和中心极限定 理；第二部分是推断统计学（数理统计学），共有 4 个单元，包括统计推导初步、一个总体的统计推断、 两个总体的统计推断、简单回归、回归的统计分析；第三部分是统计学与数据科学专题，只有 1 个单元。 和同类书籍相比，本书具有如下特点：（1）比较系统地阐述基础统计学的知识，即以初阶统计学的 基本内容为主体，又适当地加入并介绍中阶统计学的部分内容；（2）在大多数章后，我们提供课外进一 步阅读和学习的补充知识
<p>《高等学校教材：SPSS统计分析高级教程（第2版）》以IBMSPSSStatistics20中文版为基础，全面、系统地介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型、智能统计分析方法的原理和软件实现。在书中作者结合自身多年的统计分析实战和SPss行业应用经验，侧重于对统计新方法、新观点的讲解。在保证统计理论严谨的同时，又充分注重了文字的浅显易懂，使《高等学校教材：SPSS统计分析高级教程（第2版）》更加易学易用。</p> <p>《高等学校教材：SPSS统计分析高级教程（第2版）》是一本如何使用SPss进行高级统计分析的指导书。读者可在www.StatStar.com下载书中案例数据，从而完