統計系本科生參考書整理
前言：
推薦的書單包括統計系本科生課程密切相關的中文書籍或者中譯本：統計歷史，統計學入門（非數學專業的統計書），數學分析，線性代數，概率論，數理統計，隨機過程，R語言，大數據，金融統計，金融數學，生存分析，壽險精算，精算與風險模型。
希望國內的初學者多看一些國內外大師（國內是院士級別，國外的學者是資深會士級別）或者國內一些教學名師（一般來說得有20-30年教學經驗）寫的書，能在這些好書中取其精華，精華包括教學和研究方面的思想。
先引用網友的一段話：
選一本適合自己的好的教材對自己以後的學習是決定性的重要–這是學數學的人首先必須明白的不僅是對概率統計方向，對數學的各個分支都是如此。大一的時候齊名友老師跟我特別提到過這一點，可惜我當時不以為然，結果走了很多彎路，到研究生以後才慢慢明白這個道理。一本山寨小學校的老師七拼八湊編寫的爛書，常常對學習（特別是自學）不僅無益反而有害，因為你往往浪費了時間卻只能得到這個一些支離破碎的印象，這樣你會遺忘得很快，很可能到頭來你還得重新學一遍；另一些時候，你選擇了眾人推薦的名著，但你如果當前的水平達不到一定的層次，它往往會打擊你的信心讓你灰心喪氣，甚至會讓你不再有學下去的慾望。這兩種情形顯然都是人們應該盡量避免的。
要是英文好過了6級的同學，有英文版盡量看英文版。
統計歷史：
1.《女士品茶—21世紀統計學怎樣變革了科學》 Salsburg David
（是美國統計學家薩爾斯伯格以「女士品茶問題」為切入點所著的一部關於統計學歷史與變革的書,以一種全新全新的視角帶領讀者進入統計學的世界，體會統計學帶給哲學觀、宇宙觀的變革。英文版：The Lady Tasting Tea—How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century）
2.《統計與真理—怎樣運用偶然性》 C.R.Rao
(本書是當代國際最著名的統計學家之一C.R.Rao的一部統計學哲理論著，也是他畢生統計學術思想的總結，同時還是一本通俗的關於統計學原理的普及教科書。書中，作者從哲學的角度論述了統計學原理:理性的判斷引言:在終極的分析中一切知識都是歷史.在抽象的意義下一切知識都是數學.在理性的基礎上所有的判斷都是統計學」通過實例，不僅證明了統計學是一門最嚴格、最合理的認識論和方法學，還深刻地揭示了現代統計學發展的過程，特別是那些很深刻的理論是如何從一些非常簡單實際的問題中發展起來的。英文版：Statistics And Truth: Putting Chance To Work)
3.《數理統計學簡史》 陳希孺
（本書論述了自17世紀迄今數理統計學發展的簡要歷史。內容包括:概率基本概念的起源和發展,伯努利大數定律和二項概率正態逼近,貝葉斯關於統計推斷的思想,最小二乘法與誤差分佈–高其正態分佈的發現過程,社會統計學家對數理統計方法的主要貢獻等。）
統計學入門 (非數學專業的概率統計書)
1.《概率論與數理統計》陳希孺
（可以明顯感覺到作者對概率與數理統計有自己深刻的理解，大師是站在更高的地方來闡述問題。對理論的來龍去脈講的很清楚，跟國外書的編寫理念比較相近，即注重對定義的理解與擴展，而不是堆砌公式。本書對專業和非專業人士均合適，對非專業人士而言，其內容的連貫性給人娓娓道來的感覺。書後有完整習題解答）
2.概率論基礎教程(原書第9版)Ross S.
(一本非常有特色的不可多得的好教材，不僅介紹了概率理論和方法，而且採用了大量生動的例子來說明這些理論和方法是如何應用在實際生活中的，讓讀者在獲得概率論知識的同時，也體會了概率論的應用魅力。書中側重介紹概率論中最基本的概念，如概率、條件概率、期望、貝葉斯公式、大數定律、中心極限定理、馬爾可夫鏈等。同時，提供了大量有意義的練習，分為習題、理論習題和自檢習題三大類。從習題中，讀者也可受益匪淺。本書設定的門檻很低，只要有初等微積分知識的讀者，都可以讀懂，所以是一本非常好的「概率論」入門書。英文版 A First Course in Probability 9ed)
3.《現代基礎統計學》 方開泰等
（這本書可以用於大學一年級的統計學教科書，不限專業，彩色印刷，有較多現代人關心的應用。依據編者多年在香港和珠海採用國際流行教科書講授統計學的經驗，生動全面地介紹了數據的收集與描述、統計推斷和統計建模等主要內容。可以作為高等學校經管類、文科類專業本科生和研究生的教科書或參考書）
4.數理統計與數據分析(原書第3版)John A.Rice
（網友補充。英文版：Mathematical Statistics and Data Analysis 3ed）
數學分析
1.《Advanced Calculus with Applications in Statistics 2ed》 A.Khuri
（本書包括了統計學中經常用到的數學分析知識，線性代數簡介，還有統計中用到數值分析和優化方法）
2.《數學分析原理(原書第3版)》 Rudin
（內容相當精練，結構簡單明了，這也是Rudin著作的一大特色。本書涵蓋了高等微積分學的豐富內容，最精彩的部分集中在基礎拓撲結構、函數項序列與級數、多變量函數以及微分形式的積分等章節。第3版經過增刪與修訂，更加符合學生的閱讀習慣與思考方式。 本書內容相當精練，結構簡單明了，不像國內的數學分析書兩冊有上千頁的內容。網上有習題解答）
線性代數
1.《統計學中的矩陣代數》 方開泰等
(涵蓋了學習統計學所需要的矩陣代數的基礎理論與基本方法，在系統介紹基本原理的基礎上，特彆強調了有關內容在統計學中的實際應用。為了便於學生的學習與應用，《高等學校現代統計學系列教材:統計學中的矩陣代數》還在每一章末介紹了所需的MATLAB指令。)
2.《線性代數及其應用(原書第3版)》Lay D.C.
（介紹了線性代數最基本的概念、理論和證明；包含大量與實際問題相關的習題，並附有習題答案；提供了豐富的應用以解釋工程學、計算機科學、數學、物理學、生物學、經濟學和統計學中的基礎原理及簡單計算。英文版：Linear Algebra and Its Applications Third Edition）
概率論
1.《概率論基礎 第3版 李賢平》
(風格是蘇聯與美國風格並行，框架上參考的是蘇聯Gnedenko的概率論基礎，內容上參考是美國Feller概率論論及其應用，鍾開萊初等概率論等書。除了實變函數的測度部分都有嚴格的證明，對概率論的歷史的發展也比較尊重，講得很細緻，講了很多著名例子，題目比較多。輔導書並且介紹歷史：概率論基礎學習指導書 李賢平 陳子毅)
2.《統計推斷(第2版)》 Casella, Berger 概率論部分
(書的前半部分可作為本科統計分析的概率論教材。從概率論的基礎開始，通過例子與習題的旁徵博引，引進了大量近代統計處理的新技術和一些國內同類教材中不常見而又廣為使用的分佈。英文版：Statistical Inference 2ed 網上有所有習題解答。)
數理統計
1.《數理統計學教程》 陳希孺等
（第一作者陳希孺先生是我國傑出的數理統計學家和教育家。閱讀該書對數學基礎要求不高，沒有要求讀者具有測度論基礎。該書語言流暢優美，統計思想和統計概念，統計歷史講述非常精準，可以看出是作者厚積薄發的結果，是一本適合於真正想要理解統計觀點和本質的讀者閱讀的經典教材。陳院士的書讓自學者讀完之後有換專業的衝動，也只有大師寫的數學著作能稱得上文集）
2.《數理統計教程》 王兆軍等
（本書是結合了陳希儒概率論與數理統計和數理統計學教程的內容寫的。內容比較新穎，思想獨到的本科數學專業數理統計教材，例如有講經驗釋然，統計模擬，讓學生儘早接觸到學術前沿方向的好教材，與國外教材風格一致。不是枯燥的介紹定義定理例子的一些其他的國內教材。）
__3.《統計推斷(第2版)》 Casella, Berger __
數理統計部分(其內容既包括經典統計和現代統計的基礎，又加進了不少近代統計中數據處理的實用方法和思想，例如：Bootstrap再抽樣法、刀切(Jackkrlife)估計、EM算法、Logistic回歸、穩健(Robest)回歸、Markov鏈、Monte Carlo方法等。它的統計內容與國內流行的教材相比，理論較深，模型較多，案例的涉及面要廣，理論的應用面要豐富，統計思想的闡述與算法更為具體。英文版：Statistical Inference 2ed 網上有所有習題解答。)
註：找電子版請谷歌搜索，英文或者中文電子版一般都在 //gen.lib.rus.ec/， //libgen.io/ , 數學建模與統計建模論壇 //www.mathsccnu.com/forum.php，人大經濟論壇等網站可以下載.
隨機過程
1.《應用隨機過程 第3版》張波等
(書後有習題解答，這是偏經濟金融方面的隨機過程書，國內大部分書都是偏工程方向。)
2.《應用隨機過程:概率模型導論(第10版)》Ross
（是一部經典的隨機過程著作，敘述深入淺出、涉及面廣。主要內容有隨機變量、條件期望、馬爾可夫鏈、指數分佈、泊松過程、平穩過程、更新理論及排隊論等。可作為概率論與數理統計、計算機科學、保險學、物理學、社會科學、生命科學、管理科學與工程學等專業隨機過程基礎課教材。 英文版Introduction to Probability Models,Tenth Edition 網上有習題解答）
R語言與統計計算
《統計建模與R軟件》薛毅
（以統計理論為基礎，按照數理統計教材的章節順序，在講明統計的基本概念的同時，以R軟件為輔助計算手段，介紹統計計算的方法，從而有效地解決統計中的計算問題。書中結合數理統計問題對R軟件進行科學、準確和全面的介紹，以便使讀者能深刻理解該軟件的精髓和靈活、高效的使用技巧。）
大數據、統計學習
1.《複雜數據統計方法:基於R的應用(第3版)》 吳喜之
（用自由的R軟件分析30多個可以從國外網站下載的真實數據，包括橫截面數據(Cox回歸,asso回歸，適應性lasso回歸，偏最小二乘回歸, Boosting,Bagging,隨機森林，人工神經網絡，支持向量機等)、縱向數據(Logistic回歸,Poisson,廣義線性模型),多元統計數據（主成分分析，因子分析等）時間序列數據，通過這些數據介紹了幾乎所有經典方法及最新的機器學習方法。特點：(1)以數據為導向；(2)介紹最新的方法(附有傳統方法回顧)；(3)提供r軟件入門及全部例子計算的R代碼及數據的網址；(4)各章獨立）
2.《統計學習導論:基於R應用》 Gareth James,Daniela Witten,Trevor Hastie,Robert Tibshirani
（這是用r語言做統計學習最經典的書。本書是一本統計學習方法的概要書，提供了理解大數據和複雜數據必不可少的工具，數據來自近20年來生物學、金融學、市場營銷學和天體物理學等領域。書中介紹了一些重要的建模方法和預測技術以及它們的相關應用。內容涉及線性回歸、分類、再抽樣方法、壓縮方法、樹方法、聚類、支持向量機等。書中使用大量案例來闡釋相關方法，每章都有如何在R中實現所述方法的指導實驗。本書也是斯坦福的統計學習課程教材，英文版：An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R 網上有所有習題解答）
金融統計(統計方法研究)
偏回歸分析計量經濟學（強調經濟學意義）：
1.《計量經濟學(第3版)》李子奈
（清華大學著名計量經濟學家李子奈主編。本書可謂是嘔心瀝血的經典之作。本書有以下幾個特點： 1、不光講模型和方法本身，而是講怎麼設立模型、怎麼選變量、怎麼設定變量間的關係等一些非常基本的問題，這是本書和其他教材不一樣的重要一點。尤其是最後一章，寫得酣暢淋漓，讀完令人有茅塞頓開之感。現在經常能夠看到一些論文，也不管經濟學原理是什麼，上來先找幾個變量，然後一回歸，係數顯著，就說XX是YY的原因。須知計量經濟學首先是經濟學，其次才是運用了統計學的方法，再眩的模型，再眩的統計方法，脫離了經濟含義，就有如無源之水。這一點，對於經濟學的入門者來說非常重要，統計和數學不能代替經濟學本身。學了第9章以後，就明白現在很多經濟學研究的問題出在哪裡，自己以後應該怎麼做研究，怎麼建模型）
2.《Econometrics (Springer Texts in Business and Economics) 5ed》by Badi H. Baltagi
(有習題解答書 Solutions Manual for Econometrics by Badi H. Baltagi )
偏時間序列方法：
1.《金融時間序列分析(第3版》Ruey S. Tsay
（全面闡述了金融時間序列，並主要介紹了金融時間序列理論和方法的當前研究熱點和一些最新研究成果，尤其是風險值計算、高頻數據分析、隨機波動率建模和馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法等方面。此外，本書還系統闡述了金融計量經濟模型及其在金融時間序列數據和建模中的應用，所有模型和方法的運用均採用實際金融數據，並給出了所用計算機軟件的命令。較之第2版，本版不僅更新了上一版中使用的數據，而且還給出了R命令和實例，從而使其成為理解重要統計方法和技術的奠基石）
2.《Statistics of Financial Markets: An Introduction 4ed》 by Jürgen Franke , Wolfgang Karl Härdle, Christian Matthias 第二部分
(本書第一部分為金融數學，第二個部分為金融時間序列，第三部分為金融風險。有習題解答書 Statistics of Financial Markets: Exercises and Solutions )
金融數學（偏期權定價的隨機分析方法）
1.《金融數學:金融工程引論(第二版)》Marek Capinsk，Tomasz Zastawniak
（一本絕佳的金融投資參考書，論述了兩個獲得諾貝爾經濟學獎的理論，涉及的領域廣泛，方法浩瀚。《金融數學:金融工程引論》是數理金融大學本科教科書，以債券和股票價格的數學模型為基礎，涵蓋了對現代金融市場運行有重大影響的數理金融的三個主要領域：·布萊克—斯科爾斯期權和其他衍生證券定價；馬科維茨資產組合優化理論和資本資產定價模型；利率及利率的期限結構。推理嚴謹，數學難易程度適合於大學本科二年級學生。）
2.《金融隨機分析》Steven E.Shreve
（Shreve教授的這套書被譽為「金融工程聖經」。經典在哪呢？作者在量化的分析與直覺的理解上找到了一個很好的平衡點。其他的書要麼太注重數學，要麼太忽視數學。另外，本書包含了金融數學中最重要的主題，是一本非常全面的書。雖然也有其他不錯的金融隨機分析的書，但都不如本書面面俱到。第三，本書的習題質量很高。並不是說這些題目難，而是做這些題目本身就是對正文部分一些知識的延伸了解。題目出得很別緻，並不是像傳統的那種習題一樣，而是感覺作者在邊講邊出題。英文版Stochastic Calculus for Finance I: The Binomial Asset Pricing Model& Stochastic Calculus for Finance II: Continuous-Time Models
3.《Statistics of Financial Markets: An Introduction 4ed》 by Jürgen Franke , Wolfgang Karl
Härdle, Christian Matthias 第一部分(本書第一部分為金融數學，第二個部分為金融時間序列，第三部分為金融風險。有習題解答書 Statistics of Financial Markets: Exercises and Solutions )
生存分析、壽險精算
1.《生存數據分析的統計方法》 第2版 Elisa T.Lee.
（這是生存函數在臨床醫學的應用，基於醫院病人的體征數據，這個方向的理論主要是為醫院和藥廠服務。現代外國統計學優秀著作譯叢。本書主要內容包括序、引論、生存時間的函數、生存數據分析的例子、估計生存函數的非參數方法、比較生存分佈的非參數方法、若干著名的生存分佈及其應用、擬合生存分佈的圖方法和擬合優度檢驗、生存分佈的解析估計方法、比較兩個生存分佈的參數方法、與生存時間相關的預後因素的辯認、與二值性數據相關的風險因素的辯認、臨床試驗的計劃和設計、臨床試驗的計劃和設計）
2.《壽險精算》張連增
（這是生存函數在壽命方面的應用，基於生命表。這個方向的理論主要為保險公司服務。參考當前國際精算師協會的教育標準，對編寫內粹加以取捨；在新的中國精算師資格考試體系下，調整編寫內容；考慮教材內容的內在邏輯結構，以及讀者的易讀易懂，對有些內容做了較大程度的改動。）
非壽險精算（風險理論）
1.《損失模型:從數據到決策(第2版)》Stuart A.Klugman等
（全面討論了精算損失模型和精算建模方法，共分5個部分。第2部分至第5部分是《損失模型:從數據到決策》的核心，匯總了精算模型和精算建模方法2個體系的內容。第2部分除介紹一般損失模型常用的概率分佈外，還介紹了保險精算中最基本的索賠頻率模型、索賠額模型以及總損失模型，並在此基礎上討論了破產理論模型。隨後3個部分的核心主題是精算建模方法，從經驗建模方法到參數化（統計）建模，直至最後第5部分的模型修正方法和隨機模擬方法。英文版有最新版本和解答：Loss Models from Data to Decisions&Student Solutions Manual to Accompany Loss Models: From Data to Decisions,Fourth Edition）
2.《現代精算風險理論》Kaas Rob 等
(對非壽險數學做了一個全面詳盡的概述，內容包括期望效用模型、個體風險模型、聚合風險模型、破產概率、保費原理、獎懲系統、信度理論、廣義線性模型、IBNR技巧和風險排序。為了便於教學，書中收入了豐富的例題，章末附有習題。書中的內容和方法也適用於非壽險的研究，精算領域其它分支學科的研究，以及在精算實務中的應用研究。英文版有最新版本 Kaas, Modern Actuarial Risk Theory -Using R. 2ed 書後有習題解答)
