统计学基石：Larry Wasserman的All of Statistics

"All of statistics" 是一本由CMU（卡内基梅隆大学）的统计学权威Larry Wasserman所著的基础统计学书籍，旨在为学习者提供全面的统计学知识，为机器学习领域的深入研究打下坚实基础。该书属于Springer Texts in Statistics系列，由多位知名学者如George Casella、Stephen Fienberg和Ingram Olkin等人担任顾问，确保了内容的专业性和权威性。 本书的内容涵盖了统计学的多个核心领域，包括概率论、随机过程、多元统计分析、时间序列分析、预测、独立性、互换性、鞅等基本概念。例如，"Bilodeau and Brenner: Theory of Multivariate Statistics"章节深入探讨了多元统计方法，这对于理解复杂数据集的结构至关重要。"Brockwell and Davis: Introduction to Time Series and Forecasting, Second Edition"则关注时间序列分析，这对于经济预测、金融数据分析等领域非常实用。 此外，书中还涉及了logistic回归、线性模型、非参数回归和响应表面最大化等内容，如"Christensen: Advanced Linear Modeling: Multivariate, Time Series, and Spatial Data; Nonparametric Regression and Response Surface Maximization, Second Edition"，这些是现代数据分析中的重要工具。"Christensen: Log-Linear Models and Logistic Regression, Second Edition"则专门讲解了如何处理分类变量和二元响应的数据。 在统计推断方面，"Creighton: A First Course in Probability Models and Statistical Inference"提供了对概率模型和统计推断的基本介绍，对于初学者来说是很好的起点。而"DuToit, Steyn, and Stumpf Graphical Exploratory Data Analysis"则强调了图形化方法在探索性数据分析中的应用，帮助读者直观理解数据的特征。 "Dean and Voss: Design and Analysis of Experiments"章节介绍了实验设计与分析的原理，这对于科学研究和质量控制等实际问题的解决非常重要。"Davis: Statistical Methods for the Analysis of Repeated Measurements"则专门讨论了重复测量数据的统计分析方法，这在医学研究、社会科学等领域中常见。 "All of statistics"是一本全面且深入的统计学教材，不仅适合初学者系统学习统计学，也适用于有经验的研究者作为参考书，帮助他们在机器学习和其他相关领域中运用统计学理论和方法。通过阅读此书，读者可以建立起扎实的统计学基础，为在数据驱动的世界中进行决策和解决问题提供必要的知识支持。