Efron, Hastie 共著

      時系列、実験計画法、因子分析、主成分分析、グラフィカルモデルなどについては扱っていない。


青木敏, 竹村彰通, 原尚幸 共著　　　

青木敏, 竹村彰通の両氏は東京大学工学教程 確率・統計Ⅱの著者でもあり、竹村彰通氏は「現代数理統計学」の著者でもある。

パラメトリック統計モデルを代数的統計モデルと呼び、その推測理論を代数幾何学的なツールを用いて研究するという計算代数統計学の本である。

マルコフ基底を用いた階層モデルの正確検定、グラフィカルモデルと条件付き独立性の推論、実験計画におけるグレブナー基底の応用という３つの話題を取り上げている。


小針晛宏 （こはりあきひろ）著

扱っているトピックは確率分布、推定・検定、乱歩(ランダムウォーク)という定番のものだが、語り口が独特。


藤田岳彦 著

藤田岳彦氏は「アクチュアリー試験 合格へのストラテジー 数学」の監修者でもある。


辻谷將明,和田武夫 著

分散分析やロジスティック回帰モデルまで扱っている。


渡辺澄夫 著

物理寄りの内容。「任意の経験誤差関数を標準形で表すことができる」という定理の証明するために特異点解消定理を用いている。

3ページ目に逆温度が早々と登場する。