事例で学ぶＲ（第２版）

R by Example

時系列分析と応用（テキスト・第５版）

Time Series Analysis and Its Applications

With R Examples

モデル指向実験計画（第２版）

Model-Oriented Design of Experiments

応用確率解析における問題と解法（テキスト）

Problems And Solutions In Stochastic Calculus With Applications

応用確率論（テキスト・第３版）

Applied Probability

統計解析ハンドブック：ＡＩと機械学習応用（第３版）

Handbook of Statistical Analysis

AI and ML Applications

データサイエンス・ハンドブック（第２版）

The Data Science Handbook

マルチンゲール読本（テキスト）

A Little Book of Martingales

多変量統計の手法（テキスト・第５版）

Multivariate Statistical Methods

A Primer

離散確率過程（テキスト）

Discrete Stochastic Processes

Tools for Machine Learning and Data Science

ベイズ法要覧（第２版）

Bayesian Compendium

環境混合物のための統計手法：環境疫学入門

Statistical Methods for Environmental Mixtures

A Primer in Environmental Epidemiology

離散数学、確率理論、確率過程：工学とコンピュータ科学への応用に向けて

Discrete Mathematics, Probability Theory and Stochastic Processes

For Applications in Engineering and Computer Science

Florence Nightingale David

A Passionate Probabilist, Statistician, Historian, and Leader

確率論：分析レビュー（第３版）

Probability Theory, An Analytic View

田中勝人（著）／ブラウン運動、フレドホルム行列式、時系列分析

Brownian Motion, the Fredholm Determinant, and Time Series Analysis

Hands-On Mathematical Optimization with Python

Rを用いたデータサイエンスのための確率・統計入門（テキスト）

Introduction to Probability and Statistics for Data Science

with R

Convexity and its Applications in Discrete and Continuous Optimization

解析と確率のための測度論（テキスト）

Measure Theory for Analysis and Probability