概率论是数学学科里很基础、很年轻、应用很广泛的一门学科，它不仅和我们日常生活息息相关，更是当今大火的大数据和人工智能技术的基础。不学概率论，就没法看懂前沿科技，没法理解现实世界，更没法预知和抓住未来。

作者通过生活中的案例，从通识的视角，带读者学习正态分布、幂律分布、大数定律、贝叶斯计算、方差和期望，让这些内容不再是高深莫测的数学概念，而是你能运用于自己决策的数学工具。

只要会四则运算，你就能够通过这本书学会概率论的相关概念，培养概率论思维，并将其应用于日常生活中，提升决策能力。

如果这个世界是确定的，保险业都得统统倒闭！它们玩转的就是人们的“不确定心理”。

高定价、高利润、高销量，三者的平衡点究竟怎么计算？

网上的商家好评度很高，但也许意味着它的满意度很易趣的拍卖规则意味着它比亚马逊少赚3％？

如何约束零售商的售价，这一直是生产商头疼的问题，现在就解决掉吧！

股票交易可以预测奥斯卡奖、恐怖袭击和产品销量？

这是一本每一个经营企业、打理生意、消费购买的人都不该错过的书！这个世界并不像传统经济学宣称的那么理性、那么确定、那么好赚钱！有人甚至用500个布丁就换取了一张国际机票！本书以大量生动、有趣、实用的商业经济行为案例和实验，教你如何善用不确定性、公平性、互惠性、非理性、信任、博弈、预测……除了好玩好看，本书最大的好处是教你有钱可赚！

数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺。由于“大数据”对每个领域的决定性影响，　相对于经验和直觉，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。　　本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，并领略大量探索和展示数据的图形功能，从而更加高效地进行分析与沟通。想要成为倍受高科技企业追捧的、炙手可热的数据分析师吗？想要科学分析数据并正确决策吗？不妨从本书开始，挑战大数据，用R开始炫酷的数据统计与分析吧！　　本书内容：　　R安装与操作 数据导入/导出及格式化双变量关系的描述性分析回归分析 模型适用性的评价方法以及结果的可视化 用图形实现变量关系的可视化 在给定置信度的前提下确定样本量 高级统计分析方法和高级绘图

《复杂数据统计方法——基于r的应用》用自由的日软件分析30多个可以从国外网站下载的真实数据，包括横截面数据、纵向数据和时间序列数据，通过这些数据介绍了几乎所有经典方法及最新的机器学习方法。 《复杂数据统计方法——基于r的应用》特点：(1)以数据为导向；(2)介绍最新的方法(附有传统方法回顾)；(3)提供r软件入门及全部例子计算的日代码及数据的网址；(4)各章独立。 《复杂数据统计方法——基于r的应用》的读者对象包括统计学、应用统计学、经济学、数学、应用数学、精算、环境、计量经济学、生物医学等专业的本科、硕士及博士生，各领域的教师和实际工作者。

《欧姆社学习漫画:漫画统计学之因子分析》是世界上最简单的因子分析教科书，它通过漫画式的情景说明，让你边看故事边学知识，每读完一篇就能理解一个概念，每篇末还附有文字说明，只要跟着这些简单的习题进行操练，你将能在最短的时间内成为因子分析达人！ 有趣的故事情节、时尚的漫画人物造型、细致的内容讲解定能给你留下深刻的印象，让你看过忘不了。通过这种轻松的阅读学习，读者可以掌握因子分析的常识。《欧姆社学习漫画:漫画统计学之因子分析》也可以作为广大青少年的因子分析知识读本。

An Introduction to Statistical Learning provides an accessible overview of the field of statistical learning, an essential toolset for making sense of the vast and complex data sets that have emerged in fields ranging from biology to finance to marketing to astrophysics in the past twenty years. This book presents some of the most important modeling and prediction techniques, along with relevant applications. Topics include linear regression, classification, resampling methods, shrinkage approaches, tree-based methods, support vector machines, clustering, and more. Color graphics and real-world examples are used to illustrate the methods presented. Since the goal of this textbook is to facilitate the use of these statistical learning techniques by practitioners in science, industry, and other fields, each chapter contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in R, an extremely popular open source statistical software platform. Two of the authors co-wrote The Elements of Statistical Learning (Hastie, Tibshirani and Friedman, 2nd edition 2009), a popular reference book for statistics and machine learning researchers. An Introduction to Statistical Learning covers many of the same topics, but at a level accessible to a much broader audience. This book is targeted at statisticians and non-statisticians alike who wish to use cutting-edge statistical learning techniques to analyze their data. The text assumes only a previous course in linear regression and no knowledge of matrix algebra.

亚马逊的一只蝴蝶震动翅膀，引起了亚细亚的一场风暴；那么，拉斯维加斯的一幅扑克牌，又将在华尔街掀起怎样的风云的确，金融市场的博弈，与扑克游戏最为类似。 在《华尔衔的扑克牌》一书中，作者讲解了一系列风险承担者关于几率和他们娴熟技巧的故事，并说明了扑克与华尔街文化的紧密融合。达本有趣的书籍揭示了现代扑克博弈与现代金融博弈为什么相似之处远大于其差异之处，以及这些相似之处对于各类博奔参与者的涵义。 《华尔街的扑克牌》包括： 分析金融心理学和扑克经济学； 探讨在上述领域进行的前沿工作的某些方面以及怎样回避那些无价值的风险； 揭示美国的扑克博弈和市场上的激情怎样塑造了美国成功的国民经济和田民性格； 直率地阿顾了作者任高额酬会的金融博弈和扑克博弈中的成功与失败的终协。 《华尔街的扑克牌》一书将向读者揭示风险和回报的真实涵义。希望利用扑克精髓提高其工作业绩的金融专业人员，以及通过洞悉华尔街博弈者而寻求建立优势的扑克玩家将会发现这足一本必读之书。 J．P．摩根交易员爱斯，潘伽德尔·豪格认为：“《华尔街的扑克牌》是娱乐和非交易性思考的伟大组合。” 哥伦比亚大学教授威廉·T．兹姆巴博士指出：“布朗使用扑克概念作为投资和人生的精彩比喻。该书是一本理解风险的重要阅读材料和优秀指南。” 《华尔街的扑克牌》作者阿伦·布朗，是摩根士丹利投资银行的执行董事。作为著名的华尔街数理金融专家，他是数量金融界的顶尖杂志《维尔莫特》的专栏作家。此外，在其职业生涯中，布朗还参与了宝德信保险公司、J．P．摩根、荷兰合作银行和花旗集团的资产交易、风险控制和资产组合管理等工作。 目录： 总序 译者序 序言 引言 第一章 不可计量风险的艺术 风险 风险规则 金融与赌博 证券交易博弈案例 赌博与金融 对手 得州扑克王牌 真实性 第二章 扑克基础知识 扑克牌法 下注 注限 规则 你需要知道出牌时机 奥马哈扑克 梭哈扑克 抽牌扑克 基本策略 跟注 税收 第三章 金融基础 经济学语言 商业银行 投资银行 交易所 理论 金融方面的挑战 倒叙：华尔街的扑克之夜 玩家 经济学 比赛 第四章 不承认风险的简史 我非常震惊，因为赌博在这里继续！ 对冲赌博 华尔街的随机游走 汇率和利率 期货和期权 1987年的大灾难 倒叙：加德纳和单身异性恋男人 桩牌扑克被禁止 亚文化群 从来不问钱是怎样花掉的，也从不想钱花在哪里 牌桌上的全球经济缩影 既不拘泥于现实，也没有创新 牌室与赌场的生意经 第五章 扑克经济学 劳和货币 荷兰贸易问题探讨 苏格兰和新奥尔良面临的困境 野蛮的金钱 网络 冒险家和农场主 扑克牌庄家 倒叙：我的第一盘商业性扑克 作弊 下注 抽牌 第六章 软货币银行的下一代 充满风雨和喧闹的成长时期 阅读内容的优先分配 正规交易所与投机商号的较量 倒叙：一个扑克玩家的教育 弗兰克的祖母 更多游戏和身处其中的人们 哈佛大学 良心之痛 会见狄克西先生 这本书 第七章 蓬勃发展的衍生品市场 1979年的经济崩溃 桥牌迷、芝加哥学派和交易市场 风光不再与期权交易的妙用 历史击败冒险 他将它们像废纸一样烧掉 倒叙：一个交易员的教育 交易池游戏 期权交易场 交易之手 平价、差价和跨月套利 债券 勒佩尔克的扑克游戏 第八章 人们玩的博弈 何时运气与之有关 上帝给你勇气：不要让他失望 猜测博弈 诈唬的能手 诈唬的数学 博弈的真相 思想的局限性 倒叙：说谎者的扑克牌 如何在交易中盈利 说谎者的规则 合作的“说谎者的扑克牌” 摧毁该博弈 第九章 谁赢得博弈 那些家伙说马需要比赛 火箭专家 协会主席的故事 实践出真知 知而不猜者与猜而不知者 如果我要跌落，希望从高处而下 象牙塔危机 不要东施效颦 如同诈唬之王哈尔般的残忍 选对位置 条条大路通罗马 交易员会在意吗 学会学习 扑克的汉谟拉比规则 第十章 效用链 揣摸赌徒在赌桌上的心理 比自杀更安全 十分之五的门槛 在非理性的包围中泰然处之 让我们做笔交易 比峭壁、潮汐和星星更有耐性；如夜晚的黑暗一洋无尽和耐心 注释参考目录 扑克的历史与涵义 赌博的历史与涵义 金融与赌博 特别资料

本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 本书是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材，由于独具特色，正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。 本书特色  与许多其他同类图书不同，本书将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。  只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。  书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题，并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题，尽可能直接地聚焦于数据挖掘的主要概念。  教辅内容极为丰富，包括课程幻灯片、学生课题建议、数据挖掘资源（如数据挖掘算法和数据集）、联机指南（使用实际的数据集和数据分析软件，为本书介绍的部分数据挖掘技术提供例子讲解）。  向采用本书作为教材的教师提供习题解答。

《多变量分析:统计软件与数据分析》是一本结合多变量分析统计理论、软件包与资料分析的研究方法论书籍。内容涵盖多变量变异系数分析、主成分分析、因素分析、区别分析、集群分析、典型相关、多向度多元尺度、线性结构模式、Logistic回归分析及对数线性模式等社会科学常见的多变量分析方法。作者运用SPSS与SAS两种普遍使用的软件包，完整地介绍其于各统计方法的应用外，并辅以实例进行数据分析与报表结果解释，理论与实用面向兼具。 初入门多变量分析方法者，可逐章阅读提升对多变量统计方法论的认识；而对于已熟悉方法论的读者，可根据研究问题，通过《多变量分析:统计软件与数据分析》的软件包操作与报表解释，解决研究上的需求。

Now in its 6th edition, this bestselling professional reference has helped over 100,000 engineers and scientists with the success of their experiments. Douglas Montgomery arms readers with the most effective approach for learning how to design, conduct, and analyze experiments that optimize performance in products and processes. He shows how to use statistically designed experiments to obtain information for characterization and optimization of systems, improve manufacturing processes, and design and develop new processes and products. You will also learn how to evaluate material alternatives in product design, improve the field performance, reliability, and manufacturing aspects of products, and conduct experiments effectively and efficiently. Discover how to improve the quality and efficiency of working systems with this highly acclaimed book. This 6th edition: places a strong focus on the use of the computer, providing output from two software products: Minitab and DesignExpert; presents timely, new examples as well as expanded coverage on adding runs to a fractional factorial to de alias effects; includes detailed discussions on how computers are currently used in the analysis and design of experiments; offers new material on a number of important topics, including follow up experimentation and split plot design; and focuses even more sharply on factorial and fractional factorial design.

This is the only introduction you'll need to start programming in R, the open-source language that is free to download, and lets you adapt the source code for your own requirements. Co-written by one of the R Core Development Team, and by an established R author, this book comes with real R code that complies with the standards of the language. Unlike other introductory books on the ground-breaking R system, this book emphasizes programming, including the principles that apply to most computing languages, and techniques used to develop more complex projects. Learning the language is made easier by the frequent exercises and end-of-chapter reviews that help you progress confidently through the book. Solutions, datasets and any errata will be available from the book's web site. The many examples, all from real applications, make it particularly useful for anyone working in practical data analysis.

Concise, mathematically clear, and comprehensive treatment of the subject. * Expanded coverage of diagnostics and methods of model fitting. * Requires no specialized knowledge beyond a good grasp of matrix algebra and some acquaintance with straight-line regression and simple analysis of variance models. * More than 200 problems throughout the book plus outline solutions for the exercises. * This revision has been extensively class-tested.

《北京大学光华管理学院教材•商务统计系列•应用商务统计分析》是以实际案例驱动的应用统计学教材，包括线性回归、方差分析、协方差分析、0-1变量回归、定序回归、泊松回归、生存模型和自回归等内容。《北京大学光华管理学院教材•商务统计系列•应用商务统计分析》同其他统计学教材的主要区别是强调统计方法在实际案例中的应用，而且所选案例更加真实、复杂。具体而言，《北京大学光华管理学院教材•商务统计系列•应用商务统计分析》每章选用一个案例，并为每个案例提供完整的分析报告和R程序，以方便读者了解数据分析的整个过程。案例的范围涉及上市公司盈利预测、房地产价格分析、企事业单位绩效评估、上市公司ST预测、消费者市场调研、客户关系管理、医学临床实验和宏观经济学。因此，读者在学习统计学知识的同时，还可以分享作者在以上各个领域实际应用的经验与心得。

《SAS编程技术教程》是作者在《SAS编程技术与金融数据处理》一书的基础上，书中配备了大量有实际意义的例子，加上作者多年来积累的练习题、水平测试题和综合练习题，可帮助读者轻松掌握SAS编程技术，从而避免了许多编程专著只是空洞地解释语句、创建没有实际意义例程的弊端。全书突出语句的重要应用功能，充分发挥SAS系统的优势，使读者充分体会到SAS系统的强大功能，从而实现复杂的数据处理。

Introduction to Data Mining presents fundamental concepts and algorithms for those learning data mining for the first time. Each concept is explored thoroughly and supported with numerous examples. The text requires only a modest background in mathematics. Each major topic is organized into two chapters, beginning with basic concepts that provide necessary background for understanding each data mining technique, followed by more advanced concepts and algorithms. Quotes This book provides a comprehensive coverage of important data mining techniques. Numerous examples are provided to lucidly illustrate the key concepts. -Sanjay Ranka, University of Florida In my opinion this is currently the best data mining text book on the market. I like the comprehensive coverage which spans all major data mining techniques including classification, clustering, and pattern mining (association rules). -Mohammed Zaki, Rensselaer Polytechnic Institute

遗传学中的统计方法，ISBN：9787030178329，作者：李照海、覃红、张洪

《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文之后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。 本书构思跌宕起伏，行文妙趣横生，无论读者是职场老手，还是业界新人；无论是字斟句酌，还是信手翻阅，都能跟着文字在职场中走上几回，体味数据分析领域的乐趣与挑战。

这是一本由学术界公认的大师和睿智的教师介绍现代社会科学研究方法的一流教材。Treiman使复杂的问题变得简单，并提供了许多实用的建议和最优的方法。本书没有复杂的数学推导，通过大量的实例领会社会科学研究的基本逻辑和设计思想，图文并茂，浅显易懂，把握前沿最新社会科学成果。《量化数据分析：通过社会研究检验想法》不只是讲授统计学——它讲授如何用统计学回答社会问题,它教会学生如何运用统计学开展一流的量化研究。

This practical guide provides more than 150 recipes to help you generate high-quality graphs quickly, without having to comb through all the details of R's graphing systems. Each recipe tackles a specific problem with a solution you can apply to your own project, and includes a discussion of how and why the recipe works. Most of the recipes use the ggplot2 package, a powerful and flexible way to make graphs in R. If you have a basic understanding of the R language, you're ready to get started. Use R's default graphics for quick exploration of data Create a variety of bar graphs, line graphs, and scatter plots Summarize data distributions with histograms, density curves, box plots, and other examples Provide annotations to help viewers interpret data Control the overall appearance of graphics Render data groups alongside each other for easy comparison Use colors in plots Create network graphs, heat maps, and 3D scatter plots Structure data for graphing

本书阐述了重要的统计学原理和定理， 省略了论证， 通俗易懂, 侧重应用,是社会行为科学研究者了解当代前沿因果分析方法的重要工具书。本书系统介绍了四种用于因果分析的前沿统计方法： （1）由2000年诺贝尔经济学得主美国芝加哥大学教授杰姆斯• 海科曼（James Heckman）创立的 “样本选择模型”； （2）由美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院著名统计学教授保罗• 罗森堡(Paul Rosenbaum)及哈佛大学著名统计学教授唐纳德•鲁宾(Donald Rubin )创立的“倾向值匹配方法”； （3）由美国哈佛大学肯尼迪政府学院教授埃尔波特• 阿贝蒂(Alberto Abadie )及哈佛大学经济学教授圭多•因本斯(Guido Imbens )创立的 “匹配估算法”； （4）由美国芝加哥大学教授杰姆斯•海科曼（James Heckman），日本东京大学经济学教授市村英彦（Hidehiko Ichimura），及美国宾夕法尼亚大学经济学教授派彻•托德(Petra Todd ) 创立的 “核心值匹配法”。该书将所有例证的Stata 操作程序和资料公布于互联网, 以方便读者练习和运用。 示例数据下载请登录：http://ssw.unc.edu/psa/