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这本《随机过程(原书第2版)》(作者罗斯)是非测度论的随机过程导论，且至多假定读者具备微积分和初等概率论的知识，在书中我们试图介绍随机过程的一些理论，显示其在不同领域中的应用，同时也培养学生在思考问题时所需的一些概率直观和洞察力。我们尽可能从概率的角度而不是分析的角度看待随机过程。例如，这种尝试引导我们从一条样本路径的观点研究大多数随机过程。
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黄龙生和吴志松主编的《概率论与数理统计》分三大部分：前六章为概率论，后六章为数理统计，另外安排了十二个实验。本教材用“引例”（日常生产生活中的问题）的方式导入新的概念，突出概率论与数理统计的思想和方法，力求通俗易懂；对专业术语给出了相应的英语译文，为学生阅读外文资料提供便利；在内容的讲述中，借助图形的直观性，帮助学生理解概率论与数理统计的基本思想和方法，提高学生的解题能力；在例题和习题的选取上注重应用性和趣味性，以达到提高学生分析解决实际问题的能力。在教材的编写中，以定义的形式给出主要概念，以定理的形式给出主要结论，帮助学生抓住重点。每章的前几节是基本内容，后面是加深及扩展内容，通过每章后面内容的教学，巩固和深化基础知识。常用分布集中在第五章，有利于学生掌握常用分布，
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《非参数回归：平滑散点图》作者约翰 福克斯用简洁、清晰的文字扼要地介绍了非参数简单回归这一在统计数据分析和演示中随处可见的要素，它既能被用来初步查看回归数据，又能考察回归分析诊断图。作者在第1章简单介绍了非参数回归的定义，让读者对本书主题有了较为清晰的认识。第2章描述了基于装箱法和局部平均化来解决回归中所遇到的问题的方法。第3章将局部均值的想法延伸至局部加权均值。第4章将局部平均化推广为局部线性和多项式回归，本章是全书的核心内容。第5章呈现了局部回归统计推断的近似方法。第6章描述了非参数回归的一种替代方法，并与核估计值和局部多项式估计值进行了比较。第7章介绍了非参数回归在数据分析中的例行应用。
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解释概率模型:LOGIT、PROBIT以及其他广义线性模型(格致方法·定量研究系列) 定量方法学习者的方法论经典之作
某件事发生的概率是多少？某个自变量与此事件概率之间有什么关系？此类问题是社会科学研究着经常遇到的。社会科学家会用概率模型来解释很多问题，许多学生虽然会运用这些模型，但似乎对这些模型并不十分了解，因此有必要对这些模型进行系统解释。《解释概率模型：logit、probit以及其他广义线性模型》就是一本相当详细的对多种概率模型进行解释的著作。本书的目的就是展示如何解释从各种概率模型中得出的结果。可以说本书非常基础，但也非常系统全面。
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应用统计学（第三版） 9787030374363耿修林科学出版社
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