本书收录StephenM.Stigler的22篇论文，主要关于统计的发展历史，同时涉及统计思维、统计标准与统计检测等诸多方面。本书特别关注统计学史的两个方面。首要的方面包括了概念性的问题，这些问题出现在社会科学和自然科学领域对数据的解读上，非常艰深难懂。另一方面是数学方法问题，具有相当的技术复杂性，出现在对概率模型的建立和运用中。我们需要用这些模型来明确对不确定性的描述，否则无法判断结论及预测的可靠性。 全书共分为五个部分。第一部分讲述皮尔逊所受到的挑战，接着探讨凯特勒在1831年为赋予个体集合的平均值意义而做出的努力。第二部分主要介绍高尔顿的观点以及一些相关观点的进展。第三部分回顾的是更久远的17世纪，以及什么是数理概率在科学问题分析中的最早应用。第四部分关注的是“发现”在两个层面上的问题：“发现”作为科学社会学中的一个主旨，以及公众是如何看待一个新发现的。第五部分探讨的是统计对于标准的作用，以及标准在统计中的角色。

At a summer tea party in Cambridge, England, a lady states that tea poured into milk tastes differently than that of milk poured into tea. Her notion is shouted down by the scientific minds of the group. But one guest, by the name Ronald Aylmer Fisher, proposes to scientifically test the lady's hypothesis. There was no better person to conduct such a test. For Fisher had brought to the field of statistics an emphasis on controlling the methods for obtaining data and the importance of interpretation. He knew that how the data was gathered and applied was as important as the data themselves. In The Lady Tasting Tea, readers will encounter not only Ronald Fisher's theories (and their repercussions), but the ideas of dozens of men and women whose revolutionary work affects our everyday lives. Writing with verve and wit, author David Salsburg traces the rise and fall of Karl Pearson's theories, explores W. Edwards Deming's statistical methods of quality control (which rebuilt postwar Japan's economy), and relates the story of Stella Cunliff's early work on the capacity of small beer casks at the Guinness brewing factory. The Lady Tasting Tea is not a book of dry facts and figures, but the history of great individuals who dared to look at the world in a new way.

《行为科学统计概要(第5版)》是一本讲解基础统计学的专业教材，两位作者均为纽约州立大学布鲁克波特学院教授，几十年来一直从事统计和实验设计的一线教学工作。很多学生都讨厌学习统计学，他们对与数学相关的课程感到无法胜任，只好死记公式，一知半解；而那些对统计学感兴趣的学生，由于教师很难把统计学原理讲解透彻，或者缺少适合的参考资料，而使这些同学徘徊在统计学的大门之外。 针对这种现状，两位教授编写了本教材。作者的语言平实准确，例子贴切丰富，而且把一些统计过程动态地展现出来，形象地揭示了统计学原理，使得《行为科学统计概要(第5版)》既有深刻的内涵，又全然没有枯燥乏味的感觉，让人不得不佩服作者深厚的统计学功底和卓越的语言表达能力。《行为科学统计概要(第5版)》自出版以来，获得师生的广泛好评。作者根据读者和教学的反馈，追踪统计的最新发展，对《行为科学统计概要(第5版)》进行了多次修订，目前《行为科学统计概要(第5版)》已被很多院校定为必读教材。 无论读者的数学背景如何，学习《行为科学统计概要(第5版)》都会获益匪浅。作者花了大量的篇幅介绍了超越公式之外的统计学原理，有技巧地展示了统计分析的过程，由浅入深，循序渐进，有助于学生深入理解统计的本质。同时，又通过生动的例子和课后大量的练习，帮助数学基础薄弱的学生加深理解。通过《行为科学统计概要(第5版)》的学习，读者可以深入掌握统计的原理和程序，理解任何一种统计分析背后假设的重要性，遇到实际问题时懂得如何灵活应用苛刻的统计学分析。 《行为科学统计概要(第5版)》能够给我国学生增添一些乐趣，带领他们进行更深刻的统计思辨之旅；同时，掌握统计的精髓，以便于掌握行为科学。

《商务与经济统计(原书第10版)》是美国辛辛那提大学的安德森、斯威尼教授和罗切斯特理工学院的威廉斯教授再度合作的结晶。第10版在保留了以前版本的叙述风格和可读性的基础上，对内容进行了一定的修订，对个别章节做了更为合理的调整，并更新了一定数量的习题。 应用性强是《商务与经济统计(原书第10版)》的最大特色。作者精心设计了“方法”、“应用”和“自测题”三种题型，并设计了起提示、总结和建议作用的“注释”，这些都体现出《商务与经济统计(原书第10版)》的实用特点。 《商务与经济统计(原书第10版)》既可作为MBA、大学本科生和研究生的教材，也可供从事工商及行政管理和经济分析的人士参考。

《精通Excel 2007:数据分析与业务建模》全面详尽地论述了Excel2007强大的数据处理功能，结构独具匠心，以生动案例组织每个主题，介绍了Excel中与数据分析和业务建模密切相关的众多重要函数和工具，如单变量求解、规划求解和假设分析等，有助于帮助读者解决实际的业务问题。《精通Excel 2007:数据分析与业务建模》还给出了一些解决日常问题的方案以及预测体育赛事结果等颇具娱乐性的案例。

这是一本由学术界公认的大师和睿智的教师介绍现代社会科学研究方法的一流教材。Treiman使复杂的问题变得简单，并提供了许多实用的建议和最优的方法。本书没有复杂的数学推导，通过大量的实例领会社会科学研究的基本逻辑和设计思想，图文并茂，浅显易懂，把握前沿最新社会科学成果。《量化数据分析：通过社会研究检验想法》不只是讲授统计学——它讲授如何用统计学回答社会问题,它教会学生如何运用统计学开展一流的量化研究。

中译本序 每当我们看到一个新的软件，第一反应会是：为什么又要发明一个新软件？ggplot2是R世界里相对还比较年轻的一个包，在它之前，官方R已经有自己的基础图形系统（graphics包）和网格图形系统（grid包），并且Deepayan Sarkar也开发了lattice包，看起来R的世界对图形的支持已经足够强大了。那么我们不禁要问，为什么还要发明一套新的系统？ 设计理念 打个比方，想想我们小时候怎样学中文的。最开始的时候我们要识字，不认识字就没法阅读和写作，但我们并不是一直按照一个个汉字学习的，而是通过句子和具体的场景故事学习的。为什么不在小学时背六年字典呢？那样可能认识所有的汉字。原因很简单，光有单字，我们不会说话，也无法阅读和写作。缺的是什么？答案是对文字的组织能力，或者说语法。 R的基础图形系统基本上是一个“纸笔模型”，即：一块画布摆在面前，你可以在这里画几个点，在那里画几条线，指哪儿画哪儿。后来lattice包的出现稍微改善了这种情况，你可以说，我要画散点图或直方图，并且按照某个分类变量给图中的元素上色，此时数据才在画图中扮演了一定的中心角色，我们不用去想具体这个点要用什么颜色（颜色会根据变量自动生成）。然而，lattice继承了R语言的一个糟糕特征，就是参数设置铺天盖地，足以让人窒息，光是一份xyplot()函数的帮助文档，恐怕就够我们消磨一天时间了，更重要的是，lattice仍然面向特定的统计图形，像基础图形系统一样，有直方图、箱线图、条形图等等，它没有一套可以让数据分析者说话的语法。 那么数据分析者是怎样说话的呢？他们从来不会说这条线用#FE09BE颜色，那个点用三角形状，他们只会说，把图中的线用数据中的职业类型变量上色，或图中点的形状对应性别变量。有时候他们画了一幅散点图，但马上他们发现这幅图太拥挤，最好是能具体看一下里面不同收入阶层的特征，所以他们会说，把这幅图拆成七幅小图，每幅图对应一个收入阶层。然后发现散点图的趋势不明显，最好加上回归直线，看看回归模型反映的趋势是什么，或者发现图中离群点太多，最好做一下对数变换，减少大数值对图形的主导性。 从始至终，数据分析者都在数据层面上思考问题，而不是拿着水彩笔和调色板在那里一笔一划作图，而计算机程序员则倾向于画点画线。Leland Wilkinson的著作在理论上改善了这种状况，他提出了一套图形语法，让我们在考虑如何构建一幅图形的时候不再陷在具体的图形元素里面，而是把图形拆分为一些互相独立并且可以自由组合的成分。这套语法提出来之后他自己也做了一套软件，但显然这套软件没有被广泛采用；幸运的是，Hadley Wickham在R语言中把这套想法巧妙地实现了。 为了说明这种语法的想法，我们考虑图形中的一个成分：坐标系。常见的坐标系有两种：笛卡尔坐标系和极坐标系。在语法中，它们属于一个成分，可自由拆卸替换。笛卡尔坐标系下的条形图实际上可以对应极坐标系下的饼图，因为条形图的高可以对应饼图的角度，本质上没什么区别。因此在ggplot2中，从一幅条形图过渡到饼图，只需要加极少量的代码，把坐标系换一下就可以了。如果我们用纸笔模型，则可以想象，这完全是不同的两幅图，一幅图里面要画的是矩形，另一幅图要画扇形。 更多的细节在本书中会介绍，这里我们只是简略说明用语法画图对用纸笔画图来说在思维上的优越性；前者是说话，后者是说字。 发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品，也是他博士论文的主题之一，实际上ggplot2还有个前身ggplot，但后来废弃了，某种程度上这也是Hadley写软件的特征，熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了（还有reshape2）。带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动，基本上不兼容。尽管如此，他的R代码风格在R社区可谓独树一帜，尤其是他的代码结构很好，可读性很高，ggplot2是R代码抽象的一个杰作。读者若感兴趣，可以在GitHub网站上浏览他的包：https://github.com/hadley。在用法方面，ggplot2也开创了一种奇特而绝妙的语法，那就是加号：一幅图形从背后的设计来说，是若干图形语法的叠加，从外在的代码来看，也是若干R对象的相加。这一点精妙尽管只是ggplot2系统的很小一部分，但我个人认为没有任何程序语言可比拟，它对作为泛型函数的加号的扩展只能用两个字形容：绝了。 至2013年2月26日，ggplot2的邮件列表（http://groups.google.com/group/ggplot2 ）订阅成员已达3394人，邮件总数为15185封，已经成为一个丰富、活跃的用户社区。未来ggplot2的发展也将越来越依赖于用户的贡献，这也是很多开源软件最终的走向。 关于版本更新 原书面世之时，ggplot2的版本号是0.8.3，译者开始翻译此书时是0.9.0版本；该版本较之0.8.3，内部做了一些大改动。此后，ggplot2频繁升级，目前版本号是0.9.3，当然这也给本书的翻译过程带来了相当大的麻烦。因为译者不但要修正原书中大量过时的代码、重新画图，还要修正过时的理念，以及处理数次版本更新的影响。所幸，在翻译过程中，译者得到了本书审校殷腾飞博士、ggplot2开发者Hadley Wickham和Wistong Chang的大力帮助。 如果你是老用户，那么可能需要阅读下面的小节。之后ggplot2有过多次更新，尤其是0.9.0之后，ggplot2的绘图速度和帮助文档有了质的飞跃。关于0.9的更新，读者可以从https://github.com/downloads/hadley/ggplot2/guide-col.pdf下载一份细致的说明文档，但原文档比较长，而且有些内部更新问题我们也不一定需要了解，因此这里给一段概述。 ggplot2的帮助文档大大扩充了，过去头疼的问题之一就是一个函数里面不知道有哪些可能的参数，例如theme()函数，现在已经有了详细说明。 新增图例向导函数guide_legend()和guide_colorbar()，前者可以用来指导图例的排版，例如可以安排图例中元素排为n行m列；后者增强了连续变量图例的展示，例如当我们把颜色映射到一个连续变量上时，过去生成的图例是离散的，现在可以用这个函数生成连续颜色的图例（渐变色）。 新增几何对象函数geom_map()（让地图语法变得更简单），geom_raster()（更高效的geom_tile()），geom_dotplot()（一维点图，展示变量密度分布）和geom_violin()（小提琴，实为密度曲线）。 新增统计变换函数stat_summary2d()（在二维网格上计算数据密度），stat_summary_hex()（在六边形“蜂巢”上计算数据密度），stat_bindot()（一维点图密度），stat_ydensity()（密度曲线，用于小提琴图）。 facet_grid()支持X轴和Y轴其中一者可以有自由的刻度（根据数据范围而定），以往要么所有切片使用同样的坐标轴刻度，要么所有都自由。 geom_boxplot()开始支持画箱线图的凹槽（notch），就像R基础图形系统中的boxplot()函数。 新增函数ggmissing()用来展示缺失值的分布，ggorder()按照数据观察顺序先后画折线图，ggstructure()展示数据热图。 另外这次更新涉及到一些函数参数名称的变化，如果旧代码在这个版本中报错说有未使用的参数，那么用户需要再次查看帮助文档，确保输入的参数在函数中存在。在所有这些表面的更新背后，实际上ggplot2很大程度上被重写了，例如开始使用R自带的S3泛型函数设计，以及将过去ggplot2的功能继续模块化为一些独立的包，一个典型的例子就是标度部分的功能被抽象到scales包中，从数据映射到颜色、大小等外观属性可以由这个包直接完成。这种分拆也使得其他开发者可使用过去ggplot2内部的一些功能函数。 0.9.1版本主要解决了0.9.0版本中的一些漏洞。ggplot2在2012年9月4日发布了新的版本0.9.2，其中一些特性和更新有必要提及： 采用了全新的主题（theme）系统，opts()函数已被标记为“不推荐使用”（deprecated），将在未来版本中被取消，取而代之的是theme()函数，主题元素（theme element）由属性列表构成，支持继承，主题之间可以直接进行合并等操作。详情参见wiki页面：https://github.com/wch/ggplot2/wiki/New-theme-system 。 依赖于新的gtable包。 用来更方便地调整修改ggplot2图形中的图元，ggplotGrob()会返回一个gtable类，这个对象可以利用gtable包中提供的函数和接口进行操作。 所有“模板”类型的图形函数，比如plotmatrix()，ggorder()等等，已被标记为“不推荐使用”（deprecated），将在未来版本中取消。 在本书出版之际，ggplot2更新到了版本0.9.3，修复了0.9.2的一些漏洞，其主要更新包括 不再支持plotmatrix()函数。 geom_polygon()提速，比如世界地图的绘制快了12倍左右。 新增部分主题，比如theme_minimal()，theme_classic()。 本书的所有代码和图片都是针对新版本0.9.3的，在内容方面也根据版本更新对原文做了适当的增删填补，以满足读者的需求。 本书把影响正文阅读的彩图集中放在附录后面，读者可以随时翻阅。 致谢 在听说我们翻译完这本书之后，本书原著Hadley很高兴，给我们发邮件说： I am excited and honoured to have my book translated to Chinese. ggplot2 has become far more popular than I ever imagined, and I'm excited that this translation will allow many more people to learn ggplot2. I'm very grateful that Yihui and his team of translators (Nan Xiao, Tao Gao, Yixuan Qiu, Weicheng Zhu, Taiyun Wei and Lanfeng Pan) made this possible. One of the biggest improvements to ggplot2 since the book was first written is the ggplot2 mailing list. This is a very friendly environment where you can get help with your visualisations, and improve your own knowledge of ggplot2 by helping others solve their problems. I'd strongly encourage you to join the mailing list, even if you think your English is not very good -- we are very friendly people. 我们感谢这本书的译者，包括邱怡轩（第1~2章）、主伟呈（第3~4章）、肖楠（第5~6章）、高涛（第7~8章）、潘岚锋（第9章）、魏太云（第10章、附录以及翻译过程的协调安排和全书的LaTeX排版工作）。所有译者均来自于统计之都（http://cos.name ）。 爱荷华州立大学的殷腾飞博士、中国人民大学统计学院的孟生旺教授、浙江大学的张政同学通读了译稿，提出了很多有用的建议，殷腾飞博士还提供了大多数新版本中的解决方案，并担任本书的审校。肖凯老师和余光创博士分别对第1~4章、第8~10章以及附录提出了很多修改意见，此外，中国人民大学的陈妍、李晓矛、谢漫锜三位同学、中国再保险公司的李皞先生、百度公司的韩帅先生、eBay公司的陈丽云女士、Mango Solutions公司的李舰先生、京东商城的刘思喆先生、首钢总公司的邓一硕先生、新华社的陈堰平先生在此书的翻译过程中也曾提过不少宝贵的建议，在此一并表示感谢。 为了更好地服务社区，我们还建立了翻译主页：https://github.com/cosname/ggplot2-translation ，读者可以在这里得到最新的勘误和书中的代码，也可以随时提出任何问题。 谢益辉 2013年2月26日

本书精选了学习统计学所需的初、高中阶段的基础数学知识。从除法的意义与比值，到平方根、多项式的计算、函数与表格、概率、Σ记号、极限、微积分等，涵盖的内容相当广。同时，我列举了一些例题与练习题，还介绍了相关数学知识在统计学中的应用范围与具体方法。 只要掌握了本书中的数学知识，不管是面对满是数字的资料和Excel中的函数，还是用图表做演讲，都能轻松应对，对思考能力的锻炼也不在话下！ 我们在社会中遇到的许多问题，其实本质上都是统计学问题，懂得统计学的人更容易看到数据背后的真相； 如何从部分数据中推算出整体情况？ 如何应对满是数字的资料和Excel中的函数？ 如何利用图表做出更精彩、更成功的演讲？ 如何利用箱形图进行公司绩效考核？ 如何从一组看似凌乱的数据中发现隐藏的规律…… 本书精选了学习统计学所需的初高中阶段的基础数学知识：除法的意义与比值，平方根、多项式的计算，函数与表格，概率、Σ记号，极限、微积分等。本书内容翔实，易于理解，同时还有相应的例题与练习题，帮助大家掌握书中介绍的知识点。 书中附有相应的插图，让人读起来感到更加亲切、有趣，同时帮助大家理解较难的知识点。

《20世纪统计怎样变革了科学:女士品茶》以某位喝茶的英国女士的假设学说为起点，引出了近代数理统计的开创者——费歇尔，以及费歇尔为解决类似问题而发明的实验设计法。书中细数了二十世纪参与这场科学变革的代表性人物与事迹。

看到“统计学”，你首先想到什么？是让人眼花缭乱的表格，还是各种晦涩难懂的术语？其实，统计学并不遥远，从日常生活到科学研究，到处都有它的踪影；统计学也并不枯燥，在本片中，明星教授Hans Rosling将用新奇的方式、先进的技术和幽默的语言，带我们走进妙趣横生的统计学世界。

本书论述了自17世纪迄今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,伯努利大数定律和狄莫旨二项概率正态逼近,贝叶斯关于统计推断的思想,最小二乘法与误差分布--高其正态分布的发现过程,社会统计学家对数理统计方法的主要贡献等。

本书是当代国际最著名的统计学家之一C.R.劳的一部统计学哲理论著，也是他毕生统计学术思想的总结，同时还是一本通俗的关于统计学原理的普及教科书。在本书中，作者从哲学的角度论述了统计学原理，通过实例，不仅证明了统计学是一门最严格、最合理的认识论和方法学 ，还深刻地揭示了现代统计学发展的过程，特别是那些很深刻的理论是如何从一些非常简单实际的问题中发展起来的。 本书前5章讲述了统计学从最初收集、汇编数据为行政管理服务，发展成为有一整套原理和研究方法的独立学科的历史，第6章谈及了普通公众对统计学的理解，强调了从数字中学习有助于成为有效率的公民。 最引人注目的特点是，书中提到的所有科学的学科调查与决策和统计之间的关联，是由一系列实例来说明的。本书使用非专业语言通俗地阐述了统计学的基本概念和方法，适合大众读者。

本书据Duxbury Press第5版译出。内容分为8个部分，共20章，分上下两册。各章均有大量习题。作者使用实例来引入主题，并把统计概念和实际问题联系在一起进行讲解，介绍了统计数据的收集和分析过程，讨论了如何解释数据分析的结果，并专门讲述了如何写数据分析报告。

统计学的思想和各种统计数据对政府、社会乃至我们的工作和日常生活都产生着直接的影响，这种影响可能远远超乎你的想像。通过阅读本书，你将对我们这个世界有一个更完整、更清晰的认识。 本书一点儿也不枯燥乏味，恰恰相反，它是那样生动有趣，深入浅出地把统计学的概念和分析方法呈现在你面前。通过一个个真实的小故事，本书能让你在会心的微笑中不知不觉地增长专业知识，提高分析水平。这是一本能给你带来乐趣的书，也是一本能让你更加睿智的书。