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《工程師和科學家概率論和統計導論》第六版特別強調了概率論如何連接統計問題，從而幫助讀者對實踐工程師和科學家常用的統計程序建立直觀的理解。利用真實的數據從實際研究跨越生命科學，工程，計算和商業，這個有用的介紹支持讀者理解通過各種各樣的練習和例子。結束的章節審查材料突出關鍵的想法，也討論與每個材料的實際應用相關的風險。在新版中，涵蓋了大數據和R。

這本書是為在工程項目中學習概率和統計課程的高年級本科生和研究生準備的，以及那些跨生物、物理和計算機科學部門的學生。它也適合于科學家，工程師和其他專業人員尋求參考的基礎內容和應用這些領域。

• 提供了作者獨特的訪問和參與方法為工程師和科學家的需要
• 功能示例，使用來自生命科學、工程、計算和商業的實際研究的重要真實數據
• 包括支持R的使用的新覆蓋
• 提供大數據技術的新章節

大多數有關回歸的教科書側重于理論和最簡單的例子。然而，真正的統計問題是復雜而微妙的。這不是一本關于回歸理論的書。它是關于使用回歸來解決比較、估計、預測和因果推理等實際問題。與其他書籍不同，它側重于實際問題，如樣本量、缺失數據以及廣泛的目標和技術。它直接進入你可以立即使用的方法和計算機代碼。作者親身經歷的真實例子和故事，展示了回歸的作用及其局限性，并為理解實驗和觀察研究的假設和實施方法提供了實用建議。他們順利過渡到邏輯回歸和GLM。重點是R和Stan的計算，而不是推導，代碼可以在線獲得。圖形和演示有助于理解模型和模型擬合。

目錄內容： 介紹 數據和測量 數學和概率論中的一些基本方法 生成模型和統計推斷 模擬 回歸建模背景 單預測器線性回歸 擬合回歸模型 預測和貝葉斯推理 多預測因子線性回歸 假設、診斷和模型評估 轉換 邏輯回歸 使用邏輯回歸 其他廣義線性模型 設計和樣本大小的決定 后分層和缺失數據歸因 因果推理基礎和隨機實驗 使用對治療變量的回歸進行因果推斷 因果推理中更高級的主題 高級回歸和多級模型

現有的關于回歸的教科書通常混合了一些數學推導。我們寫這本書是因為我們看到了一種新的前進方式，專注于理解回歸模型，將它們應用于實際問題，并使用假數據模擬來理解模型是如何匹配的。讀完這本書并完成練習之后，您應該能夠在計算機上模擬回歸模型，并建立、批判性地評估它們，并將它們用于應用問題。我們的書的另一個特點，除了廣泛的例子和計算機模擬的重點，是它的廣泛的覆蓋，包括統計和測量的基礎知識，線性回歸，多元回歸，貝葉斯推理，邏輯回歸和廣義線性模型，從樣本到人口的外推，和因果推論。線性回歸是一個起點，但止步于此是沒有意義的:一旦你有了統計預測的基本概念，最好的理解方法是將它應用到許多不同的方式和不同的環境中。

在完成本書的第1部分后，您應該能夠使用數學、統計和計算工具，這些工具將允許您使用回歸模型。這些前幾章可以作為你在入門統計學課程中所學到的方法和思想的橋梁。

第1部分的目標包括顯示和探索數據，計算和繪制線性關系，理解基本的概率分布和統計推斷，以及模擬隨機過程來表示推斷和預測不確定性。

在完成第2部分之后，您應該能夠構建、適應、理解、使用和評估線性回歸模型的適應。本書這部分的章節在幾個應用和模擬數據示例的背景下開發相關的統計和計算工具。

完成第3部分后，您應該能夠類似地使用邏輯回歸和其他廣義線性模型。

第4部分涵蓋了從樣本到總體的數據收集和外推，第5部分我們涵蓋了因果推理，從使用受控實驗回歸的基本方法開始，然后考慮更復雜的方法來調整觀測數據的不平衡或利用自然實驗。

第6部分介紹了更高級的回歸模型，附錄包括一些快速提示和軟件的概述

這本書的目的是講述當今世界各地研究人員使用的統計學的故事。這是一個不同的故事，在大多數介紹性的統計書籍，重點教如何使用一套工具，以實現非常具體的目標。這本書的重點在于理解統計思維的基本思想——一種關于我們如何描述世界、如何使用數據做出決定和預測的系統思維方式，所有這些都存在于現實世界的內在不確定性的背景下。它還帶來了當前的方法，這些方法只有在過去幾十年中計算能力的驚人增長才變得可行。在20世紀50年代需要數年時間才能完成的分析，現在在一臺標準的筆記本電腦上只需幾秒鐘就能完成，這種能力釋放了利用計算機模擬以新的、強大的方式提出問題的能力。

這本書也是在2010年以來席卷了許多科學領域的再現危機之后寫成的。這場危機的一個重要根源在于，研究人員一直在使用(和濫用)統計假設檢驗(我將在本書的最后一章詳細說明)，這直接與統計教育有關。因此，本書的目標是突出當前統計方法可能存在的問題，并提出替代方案。

//statsthinking21.github.io/statsthinking21-core-site/

這本書的第三版繼續演示如何應用概率論，以獲得洞察到真實的，日常統計問題和情況。這種方法最終導致了對統計程序和策略的直觀理解，最常用的是實踐工程師和科學家。這本書是為統計學或概率和統計的入門課程而寫的，為工程、計算機科學、數學、統計學和自然科學的學生而寫。因此，它假定你有初等微積分知識。

第一章簡要介紹統計學，介紹它的兩個分支，描述性統計和推理統計學，并簡要介紹該學科的歷史和一些人的早期工作為今天所做的工作奠定了基礎。描述性統計的主題將在第二章中討論。描述數據集的圖和表在本章中給出，以及用于總結數據集某些關鍵屬性的數量。要想從數據中得出結論，就必須了解數據的來源。例如，通常假設數據是來自某些總體的“隨機樣本”。為了準確理解這意味著什么，以及將樣本數據屬性與總體屬性相關聯的結果是什么，有必要對概率有一些了解，這是第三章的主題。本章介紹了概率實驗的思想，解釋了事件概率的概念，并給出了概率的公理。我們的概率研究將在第四章繼續，這一章涉及隨機變量和期望的重要概念，在第五章，考慮一些在應用中經常出現的特殊類型的隨機變量。給出了二項式、泊松、超幾何、正態、均勻、伽馬、卡方、t和F等隨機變量。在第6章中，我們研究了樣本均值和樣本方差等抽樣統計量的概率分布。我們將展示如何使用一個著名的概率理論結果，即中心極限定理，來近似樣本均值的概率分布。此外，我們還介紹了關節基礎數據來自正態分布總體的重要特殊情況下的樣本均值和樣本方差的概率分布。第7章展示了如何使用數據來估計感興趣的參數。第8章介紹了統計假設檢驗的重要主題，它涉及到使用數據來檢驗特定假設的可信性。第9章討論回歸的重要課題。簡單線性回歸(包括回歸到均值、殘差分析和加權最小二乘等子主題)和多元線性回歸都被考慮在內。第10章是方差分析。考慮了單向和雙向(有或沒有交互的可能性)問題。第11章是關于擬合優度檢驗，它可以用來檢驗所提出的模型是否與數據一致。文中給出了經典的卡方擬合優度檢驗，并將其應用于列聯表的獨立性檢驗。本章的最后一節介紹了Kolmogorov-Smirnov程序，用于測試數據是否來自特定的連續概率分布。第12章討論了非參數假設檢驗，當人們無法假設潛在的分布具有某些特定的參數形式(如正態分布)時，可以使用非參數假設檢驗。第13章考慮質量控制的主題，一個關鍵的統計技術在制造和生產過程。我們考慮了各種控制圖，不僅包括休哈特控制圖，還包括基于移動平均線和累積總和的更復雜的控制圖。第14章討論與壽命試驗有關的問題。在本章中，指數分布，而不是正態分布，起著關鍵作用。

這本書的目的是全面概述在算法的數學分析中使用的主要技術。涵蓋的材料從經典的數學主題，包括離散數學，基本的真實分析，和組合學，以及從經典的計算機科學主題，包括算法和數據結構。重點是“平均情況”或“概率”分析，但也涵蓋了“最壞情況”或“復雜性”分析所需的基本數學工具。我們假設讀者對計算機科學和實際分析的基本概念有一定的熟悉。簡而言之，讀者應該既能寫程序，又能證明定理。否則，這本書是自成一體的。

這本書是用來作為算法分析高級課程的教科書。它也可以用于計算機科學家的離散數學課程，因為它涵蓋了離散數學的基本技術，以及組合學和重要的離散結構的基本性質，在計算機科學學生熟悉的背景下。傳統的做法是在這類課程中有更廣泛的覆蓋面，但許多教師可能會發現，這里的方法是一種有用的方式，可以讓學生參與到大量的材料中。這本書也可以用來向數學和應用數學的學生介紹與算法和數據結構相關的計算機科學原理。

盡管有大量關于算法數學分析的文獻，但該領域的學生和研究人員尚未直接獲得廣泛使用的方法和模型的基本信息。本書旨在解決這種情況，匯集了大量的材料，旨在為讀者提供該領域的挑戰的欣賞和學習正在開發的先進工具以應對這些挑戰所需的背景知識。補充的論文從文獻，這本書可以作為基礎的介紹性研究生課程的算法分析，或作為一個參考或基礎的研究人員在數學或計算機科學誰想要獲得這個領域的文獻自學。

第 1 章：算法 分析考慮算法分析的一般動機以及研究算法性能特征的各種方法之間的關系。

第 2 章：遞歸關系 專注于各種類型的 遞歸關系的基本數學屬性，這些遞歸關系在通過從程序的遞歸表示到描述其屬性的函數的遞歸表示的直接映射來分析算法時經常出現。

第 3 章：生成函數 在算法的平均情況分析中介紹了一個核心概念：生成函數 ——作為我們研究對象的算法與發現其屬性所必需的分析方法之間的必要且自然的聯系。

第 4 章：漸近逼近 研究了推導問題的近似解或逼近精確解的方法，這使我們能夠 在分析算法時對感興趣的數量進行 簡潔而精確的估計。

第 5 章：分析組合 學介紹了一種研究組合結構的現代方法，其中生成函數是研究的中心對象。這種方法是通過本書其余部分研究特定結構的基礎。

第 6 章：樹 研究了許多不同類型的 樹的屬性，以及在許多實際算法中隱含和顯式出現的基本結構。我們的目標是提供對樹組合分析的廣泛文獻結果的訪問，同時為大量算法應用提供基礎。

第 7 章：排列 調查了排列的組合屬性（數字1到N的排序），并展示了它們如何以自然的方式與基本的和廣泛使用的排序算法相關聯。

第 8 章：字符串和嘗試 研究 字符串、字符序列或從固定字母表中提取的字母的基本組合屬性，并介紹處理字符串的算法，從計算理論核心的基本方法到實用的文本處理方法重要應用程序的主機。

第 9 章：單詞和映射 涵蓋單詞的全局屬性（ 來自M 字母字母表的 N 字母字符串），這些屬性在經典組合學（因為它們模擬獨立伯努利試驗的序列）和經典應用算法（因為它們散列算法的模型輸入序列）。本章還涵蓋了隨機映射 （ N個字母表中的N個字母單詞），并討論了與樹和排列的關系。

機器學習中復雜的統計數據讓許多開發人員感到擔憂。了解統計學可以幫助你建立強大的機器學習模型，針對給定的問題陳述進行優化。這本書將教你所有需要執行復雜的統計計算所需的機器學習。您將獲得有關監督學習、非監督學習、強化學習等統計信息。了解真實世界的例子，討論機器學習的統計方面，并熟悉它。您還將設計用于執行諸如模型、參數擬合、回歸、分類、密度收集等任務的程序。

到本書結束時，你將掌握機器學習所需的統計數據，并能夠將你的新技能應用于任何類型的行業問題。

《現代統計學導論》是對之前的游戲《統計學與隨機化和模擬導論》的重新構想。這本新書著重強調了探索性數據分析(特別是使用可視化、摘要和描述性模型探索多元關系)，并提供了使用隨機化和引導的基于模擬的推理的全面討論，接著介紹了基于中心極限定理的相關方法。

第1部分:數據介紹。數據結構、變量、摘要、圖形、基本數據收集和研究設計技術。 第2部分:探索性數據分析。數據可視化和總結，特別強調多變量關系。 第3部分:回歸建模。用線性和邏輯回歸建模數值和分類結果，并使用模型結果來描述關系和作出預測。 第4部分:推理的基礎。案例研究被用來引入隨機測試、bootstrap間隔和數學模型的統計推理的思想。 第5部分:統計推斷。使用隨機化測試、引導間隔和數值和分類數據的數學模型的統計推斷的進一步細節。 第6部分:推理建模。擴展推理技術提出了迄今為止的線性和邏輯回歸設置和評估模型性能。

我們希望讀者能從本書中汲取三種思想，并為統計學的思維和方法打下基礎。

1. 統計學是一個具有廣泛實際應用的應用領域。

2. 你不必成為數學大師，也可以從有趣的、真實的數據中學習。

3. 數據是混亂的，統計工具是不完善的。

地址：

//www.openintro.org/book/ims/

管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

• 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
• 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
• 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
• 重點是發展對程序如何工作的直覺
• 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處

這本書的第五版繼續講述如何運用概率論來深入了解真實日常的統計問題。這本書是為工程、計算機科學、數學、統計和自然科學的學生編寫的統計學、概率論和統計的入門課程。因此，它假定有基本的微積分知識。

第一章介紹了統計學的簡要介紹，介紹了它的兩個分支:描述統計學和推理統計學，以及這門學科的簡短歷史和一些人，他們的早期工作為今天的工作提供了基礎。

第二章將討論描述性統計的主題。本章展示了描述數據集的圖表和表格，以及用于總結數據集某些關鍵屬性的數量。

為了能夠從數據中得出結論，有必要了解數據的來源。例如，人們常常假定這些數據是來自某個總體的“隨機樣本”。為了確切地理解這意味著什么，以及它的結果對于將樣本數據的性質與整個總體的性質聯系起來有什么意義，有必要對概率有一些了解，這就是第三章的主題。本章介紹了概率實驗的思想，解釋了事件概率的概念，并給出了概率的公理。

我們在第四章繼續研究概率，它處理隨機變量和期望的重要概念，在第五章，考慮一些在應用中經常發生的特殊類型的隨機變量。給出了二項式、泊松、超幾何、正規、均勻、伽瑪、卡方、t和F等隨機變量。