本书为构建石油储层地质数值模型的地质统计学工具书。本书中共分六章探讨地质统计学在储层建模中的应用，介绍采油地质学家、油藏地球物理学者和油藏工程师如何构建和使用储层数值模型。作为第一版的延续，本版将着重利用地球科学或工程专业人士可理解的语言介绍地质统计学应用，其中理论基础并不详尽。实用信息和传统方法相结合，供需要更深入理解的人士作为理论参考。本书还可用作高年级本科生或研究生高校学习教材。

《统计学原理》教材从打好基础、学会应用出发，精选了统计学的教学内容，尽量避免冗长的公式推导和证明，力争系统地介绍统计学的基本概念、基本理论和基本方法。为了使读者更好地学习统计学，掌握统计理论与方法，本教材在编写中力求简明易懂，强调应用实例阐明统计方法的基本原理和思想，并结合Excel软件进行教学，以提高读者学习统计学的兴趣和应用统计方法分析解决实际问题的能力。本教材的主要内容包括：绪论、统计调查、统计整理、综合指标、时间序列、统计指数、相关和回归、假设检验、参数估计等。

《分类数据的统计过程控制》研究分类数据的统计过程控制. 近年来，统计过程控制的研究成果十分丰富，但大都集中在取值为具体数值的连续数据. 《分类数据的统计过程控制》关注的分类数据取值为若干个类别或属性水平，信息量较少，但在生活生产中极为常见. 《分类数据的统计过程控制》内容来自作者和合作者近年来的研究成果，从一元或多元、名义或有序、独立或自相关、相关性或因果关系等角度，系统地介绍了分类数据统计过程控制的**研究进展. 其中，第1章介绍了统计过程控制的基本概念并回顾了一元名义分类数据的监控. 第2章到第4章，依次介绍了多元名义分类数据、一元有序分类数据、多元有序分类数据的监控. 第5章介绍了同时包含连续和分类数据的混合型数据的监控. 第6章和第7章分别介绍了自相关名义分类数据和自相关有序分类数据的监控，第8章和第9章分别介绍了基于因果关系的多元名义分类数据和基于因果关系的多元有序分类数据的监控.

本书论述了自17世纪以来的数理统计学发展的简要历史，内容包括概率基本概念的起源和发展，棣莫弗的二项概率正态逼近，贝叶斯关于统计推断的思想，最小二乘法，误差分布，社会统计学家对数理统计方法的主要贡献，高尔顿引进相关回归及皮尔逊将其完善的过程，戈塞特等人对小样本理论的贡献，皮尔逊等人发展假设检验这一分支的过程等。本书可供具备初等概率统计知识的读者阅读。

新媒体在发展演变过程中，依托数字技术、网络技术、移动通信技术和智能技术，呈现出各种媒体形态，新媒体的发展促进了信息服务在服务理念、服务内容、服务方式等方面的变革与发展。面对新媒体环境，开展信息服务不能再局限于传统的思维和条件，要与时俱进，具有一定的前瞻性。本书将新媒体形态划分为五大类：网络媒体、聚合媒体、社交媒体、智能媒体和互动电视媒体，并以信息加工、信息发布、信息导航、信息推送、信息检索、信息咨询、知识服务为主线，详细介绍新媒体环境下各种信息服务的应用策略。本书各章节在阐述理论的同时，辅以丰富案例，理论与实践并举，帮助读者深入理解所学知识。

人们很容易因为统计学中陌生复杂的公式和符号，从而对统计学敬而远之。但是回顾我们的日常生活，你就会明白统计和概率起到了多么重要的作用。我们收集许多资料（数据），研究倾向到底是什么？此时用到的就是统计学。考试的时候很多人关心的“偏差值”，就是一种统计数值，它帮助大家了解在所有考生中自己可以排在哪个位置。在研究癌症预防和发病原因时，统计学也起到非常大的作用。在教育、体育，还有近年来兴起的人工智能领域，统计学发挥的作用也同样引人注目。读完这本书，你不再会被统计所摆布，反而拥有一个乐观积极的心态，感受到统计学的乐趣。

统计制度方法的发展变化伴随着统计事业的改革和进步，是统计工作发展历程的重要方面。深入研究和梳理统计制度方法的变迁过程，深刻总结历史经验，既是不断提升统计制度方法设计管理能力的必然要求，也有助于我们全面了解统计工作及其发展变化，更好地推进统计现代化改革和发展。本书以国民经济行业统计和专业统计为基本线索，全书共分为26章。每个章节都精选统计制度方法改革和发展历程中的重要事件和重大调整，聚焦统计标准、统计指标、调查目的、调查内容、调查方法等方面的主要变化，描述统计制度方法改革和发展的历史脉络，总结统计制度方法改革创新历程中的宝贵经验，为了解和研究新中国统计发展史提供专业权威的参考借鉴。

本书是“十二五”职业教育国家规划教材修订版。本书编写以就业为导向，按照高职学生的认知特点，以统计工作岗位应知应会的基本内容和工作过程为主线组织内容，内容撰写遵循易学易用的原则，以实际经济生活和工作中的案例和数据为资料进行分析，并邀请行业企业专家指导和参与编写，突出统计的应用性、实践性和职业性。本书按照统计工作过程组织内容，在认识统计的基础之上，进行统计调查、统计整理，最后根据整理的数据进行统计分析。其中统计分析部分主要介绍几种常用的统计分析指标及其应用，包括综合指标分析、抽样推断、相关与回归分析、动态数列分析和统计指数分析。

学习自然语言必须依靠实践，学习计算机语言也一样。《Python：数据科学的手段（第2版）/数据分析与应用丛书》不采用详尽的使用手册式教学，而是通过实践帮助读者学会Python编程语言。如果你想开始学习Python，《Python：数据科学的手段（第2版）/数据分析与应用丛书》是一个良好的开端。《Python：数据科学的手段（第2版）/数据分析与应用丛书》比第1版增加了一倍的篇幅，内容选择和编排都有较大改动。《Python：数据科学的手段（第2版）/数据分析与应用丛书》四个部分共12章，首部分基础，包括第1章软件准备、第2章Python基础知识、第3章类和子类简介；第二部分基本模块，包括第4章numpy模块、第5章pandas模块、第6章matplotlib模块、第7章scipy模块；第三部分编程思维训练，包括第8章基本编程训练、第9章若干计算方法的编程训练；第四部分数据科学，包括第10章探索性数据分析及数据准备、第11章有监督学习概论、第12章一些有监督学习模型。

《统计学》是针对财经类专业统计学课程教学而专门编制使用的本科教材，主要内容包括统计的基本概念、数据的搜集、数据的图表展示、数据的概括性度量、参数估计、假设检验、分类数据分析、方差分析、一元线性回归、多元线性回归、时间序列分析等。