本书是一本基于R实现全部例题计算与分析的统计学教材，书中例题的解答给出了R的详细程序和结果。全书内容共11章，包括数据的描述性分析方法、推断方法以及实际中常用的一些统计方法等。每章均以一个实际问题入手引入本章要介绍的内容，在写法上完全立足于统计应用，避免统计公式的推导，力求通俗易懂。 本书可作为高等院校经济管理类专业本科生统计学课程的教材使用，也可作为其他文科专业及部分理、工、农、林、医、药专业的教材或参考书，对广大实际工作者也极具参考价值。

本书介绍了一些重要的建模和预测技术以及相关应用，涵盖以下主题：线性回归、分类、重采样方法、收缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类、深度学习、生存分析、多重测试等。书中每一章都包含一个教程，通过图形和实例介绍如何实现R语言提供的分析方法。本书还提供了关于深度学习、生存分析和多重测试的新章节，以及朴素贝叶斯、广义线性模型、贝叶斯加性回归树和矩阵补全的扩展内容，并对R代码进行了全面更新。本书旨在帮助科学、工业和其他领域的从业人员学习和应用这些统计学习技术。

《统计学习导论:基于R应用》读者对象是那些希望运用统计学习前沿技术分析数据的人士，既包括统计学专业的师生，也包括非统计学专业的从业者。

本书介绍了一些重要的建模和预测技术以及相关应用，涵盖以下主题：线性回归、分类、重采样方法、收缩方法、基于树的方法、支持向量机、聚类、深度学习、生存分析、多重测试等。书中每一章都包含一个教程，通过图形和实例介绍如何实现R语言提供的分析方法。本书还提供了关于深度学习、生存分析和多重测试的新章节，以及朴素贝叶斯、广义线性模型、贝叶斯加性回归树和矩阵补全的扩展内容，并对R代码进行了全面更新。本书旨在帮助科学、工业和其他领域的从业人员学习和应用这些统计学习技术。

《统计学习导论:基于R应用》读者对象是那些希望运用统计学习前沿技术分析数据的人士，既包括统计学专业的师生，也包括非统计学专业的从业者。

1.统计方法与R软件的有机结合。本书是一本基于R语言实现全部例题计算和分析的统计学教材，内容包括数据的描述性分析方法、推断方法以及常用的一些统计方法等，附录介绍了自助法置信区间的原理和应用。例题解答给出了详细的R代码，并列有必要的注释，对R的输出结果做了详尽解读。2.注重统计方法应用，避免方法的数学推导。侧重于对统计方法思想和原理的介绍，并结合实际数据和案例讲述统计方法的应用，避免统计公式的推导，侧重于方法的R实现及其结果的解读，力求通俗易懂。3.完善的教学和学习资源。为方便教学和学习，全书配有详细的教学大纲（含思政建设内容）、详细的R代码脚本、教学和学习用ppt（课件）、例题和练习题数据、习题答案等。

本书结合作者多年的教学实践经验和国外优秀统计学教材的成果编写而成。内容包括描述统计方法、推断统计方法以及工商管理中常用的一些统计方法。在写法上与计算机紧密结合，大部分统计方法都给出了Excel的计算过程和结果，并在书后配有教学和学习辅助光盘，方便教师授课和学生自学。 本书可作为高等院校经济、管理类各专业本科生统计学课程的教材，也可作为MBA的教材或参考书，对广大实际工作者也极具参考价值。

《统计学(原书第5版)》是一本联系实际应用的统计教材。全书共17章，主要介绍描述性统计、概率、离散随机变量、连续随机变量、二元概率分布及抽样分布、置信区间估计、假设检验、分类数据分析、简单线性回归、多重回归分析、模型构造、试验设计的原则、试验设计的方差分析、非参数统计、统计过程和质量控制、产品和系统的可靠性。此外，《统计学(原书第5版)》的附录部分还介绍了一些统计软件的使用方法。 《统计学(原书第5版)》内容丰富，很少涉及统计学理论的严格数学证明，绝大部分是与实际应用紧密联系的例子和练习，适合作为理工科各专业本科生、研究生的统计学教材，也可作为相关领域研究人员的参考读物。

《统计学:从数据到结论(第3版)》内容简介：不知读者们是否意识到，统计已经渗入到人们的社会、生活、工作等各个领域。每天新闻媒介报道的各个方面都离不开各种统计数据和各种分析与预测。人们可能对于这些统计内容觉得习以为常，也可能会有一些好奇或神秘感。由于国情不同，统计的地位与人们对统计的看法也不同。在发达国家，一般民众觉得统计学和数学类似，是一门高不可攀但极易找到满意工作的学问。在中国，又有一些人认为统计就是处理政府报表的职业。但自从中国向世界开放之后，越来越明确的一点是，没有什么学科或领域能够真正离开统计。

《统计学：从数据到结论》一书由浅入深地讲授统计学基础知识，并提供了统计方法的两种软件，既R和Python的使用方法，让读者可以边学习边着手用统计软件处理数据。全书涉及统计学基本概念、数据的收集、数据的描述、概率和分布、变量之间的关系（回归和分类、多元分析）、时间序列分析、生存分析简介和基本软件使用方法的介绍等。本书前面的章节是对统计基本概念的介绍，后半部分则介绍了更有针对性的一些统计模型、方法和应用。