Portal:Statistik/Literatur

Grundlagen

Einführende Literatur, allgemein

Deutsch

Jörg Bewersdorff: Statistik – wie und warum sie funktioniert. Ein mathematisches Lesebuch mit einer Einführung in R. Springer Spektrum, Berlin 2021, ISBN 978-3-662-63711-1, doi:10.1007/978-3-662-63712-8.
Angelika Caputo, Ludwig Fahrmeir, Rita Künstler, Stefan Lang, Iris Pigeot-Kübler, Gerhard Tutz: Arbeitsbuch Statistik. 5., verbesserte Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2009, ISBN 978-3-540-85082-3, doi:10.1007/978-3-540-85083-0.
Lutz Dümbgen: Einführung in die Statistik. Birkhäuser, Basel u. a. 2016, ISBN 978-3-0348-0003-7, doi:10.1007/978-3-0348-0004-4.
Peter P. Eckstein: Repetitorium Statistik. 6. Auflage. Gabler Verlag, Berlin 2006, ISBN 978-3-8349-0464-5.
Peter P. Eckstein: Angewandte Statistik mit SPSS. 5. Auflage. Gabler Verlag, Berlin 2006, ISBN 3-8349-0307-8.
Ludwig Fahrmeir, Christian Heumann, Rita Künstler, Iris Pigeot, Gerhard Tutz: Statistik – Der Weg zur Datenanalyse. 8., überarbeitete und ergänzte Auflage. Springer Spektrum, Berlin / Heidelberg 2016, ISBN 978-3-662-50371-3, doi:10.1007/978-3-662-50372-0.
Ludwig Fahrmeir, Christian Heumann, Rita Künstler, Iris Pigeot, Gerhard Tutz: Statistik – Der Weg zur Datenanalyse. 9., überarbeitete und ergänzte Auflage. Springer Spektrum, Berlin / Heidelberg 2023, ISBN 978-3-662-67525-0, doi:10.1007/978-3-662-67526-7.
Hans-Otto Georgii: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. 5. Auflage. De Gruyter, Berlin / Boston 2015, ISBN 978-3-11-035969-5, doi:10.1515/9783110359701.
Andreas Handl, Torben Kuhlenkasper: Einführung in die Statistik – Theorie und Praxis mit R. Springer, Heidelberg 2018, ISBN 978-3-662-56439-4.
Joachim Hartung, Bärbel Elpelt, Karl-Heinz Klösener: Statistik – Lehr- und Handbuch der angewandten Statistik. 15., überarbeitete und wesentlich erweiterte Auflage. Oldenbourg, München 2009, ISBN 978-3-486-59028-9, doi:10.1524/9783486710540.
Norbert Henze: Stochastik für Einsteiger. Eine Einführung in die faszinierende Welt des Zufalls. 13., überarbeitete und aktualisierte Auflage. Springer Spektrum, Berlin 2021, ISBN 978-3-662-63839-2, doi:10.1007/978-3-662-63840-8.
Norbert Henze: Asymptotische Stochastik: Eine Einführung mit Blick auf die Statistik. Springer Spektrum, Berlin 2022, ISBN 978-3-662-65610-5, doi:10.1007/978-3-662-65611-2.
Erwin Kreyszig: Statistische Methoden und ihre Anwendungen. 7. Auflage. Vandenhoek und Ruprecht, Göttingen 1991, ISBN 978-3-525-40717-2.
Franz Kronthaler: Statistik angewandt mit dem R Commander – Datenanalyse ist (k)eine Kunst. 2. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 1991, ISBN 978-3-662-63603-9, doi:10.1007/978-3-662-63604-6.
Günter Menges: Grundriß der Statistik. Teil 1: Theorie. 2. Auflage. Westdeutscher Verlag, Köln / Opladen 1972, ISBN 3-531-11070-5.
Günter Menges, Heinz J. Skala: Grundriß der Statistik. Teil 2: Daten. Westdeutscher Verlag, Opladen 1973, ISBN 3-531-11093-4.
Günter Menges: Die Statistik. Zwölf Stationen des statistischen Arbeitens. Gabler, Wiesbaden 1982, ISBN 3-409-27074-4.
Hans-Joachim Mittag, Katharina Schüller: Statistik: Eine Einführung mit interaktiven Elementen. 6. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2020, ISBN 978-3-662-61911-7, doi:10.1007/978-3-662-61912-4.
Hans-Joachim Mittag, Katharina Schüller: Statistik: Eine interdisziplinäre Einführung mit interaktiven Elementen. 7. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2023, ISBN 978-3-662-68223-4, doi:10.1007/978-3-662-68224-1.
Karl Mosler, Friedrich Schmid: Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik. 4. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2009, ISBN 978-3-642-01556-4.
Karl Mosler, Friedrich Schmid: Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik. 4. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2011, ISBN 978-3-642-15009-8.
Wolfgang Polasek: EDA Explorative Datenanalyse – Einführung in die deskriptive Statistik (= Springer-Lehrbuch). 2. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 1994, ISBN 978-3-540-58394-3, doi:10.1007/978-3-642-57889-2.
Rainer Schlittgen: Einführung in die Statistik – Analyse und Modellierung von Daten. 12., korrigierte Auflage. Oldenbourg Verlag, München 2012, ISBN 978-3-486-71524-8, doi:10.1524/9783486715910.
Christoph Weigand: Statistik mit und ohne Zufall. Physica, Heidelberg 2006, ISBN 3-7908-1693-0.

Englisch

David A. Freedman, Robert Pisani, Roger Purves: Statistics. 3. Auflage. Norton, New York, ISBN 0-393-97121-X.
Bernard W. Lindgren: Statistical Theory. 4. Auflage. Chapmann & Hall, New York 1993, ISBN 0-412-04181-2.

Französisch

Michel Volle: Le métier de statisticien. 2. Auflage. Economica, Paris 1984, ISBN 2-7178-0824-8.

Einführende Literatur, fachspezifisch

Deutsch

Günter Bamberg, Franz Baur, Michael Krapp: Statistik: Eine Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. 19. Auflage. Walter de Gruyter, Berlin / Boston 2022, ISBN 978-3-11-075919-8, doi:10.1515/9783110759327 (E-Book-ISBN 978-3-11-075940-2).
Hans Benninghaus: Deskriptive Statistik: Eine Einführung für Sozialwissenschaftler. 11. Auflage. VS, Wiesbaden 2007, ISBN 978-3-531-34607-6.
Jürgen Bortz, Christof Schuster: Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 7., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage. Springer, Berlin 2010, ISBN 978-3-642-12769-4.
Tatjana Lange, Karl Mosler: Statistik kompakt. Basiswissen für Ökonomen und Ingenieure. Springer-Lehrbuch. Springer Gabler, Berlin / Heidelberg 2017, ISBN 978-3-662-53466-3.
Ilona Leyer, Karsten Wesche: Multivariate Statistik in der Ökologie – Eine Einführung. Springer, Berlin / Heidelberg 2007, ISBN 978-3-540-37705-4, doi:10.1007/978-3-540-37706-1.
Wolfgang Polasek: Schließende Statistik – Einführung in die Schätz- und Testtheorie für Wirtschaftswissenschaftler (= Springer-Lehrbuch). 2. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 1997, ISBN 978-3-540-61731-0, doi:10.1007/978-3-642-59099-3.
Bernhard Rüger: Induktive Statistik – Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. Oldenbourg, München / Wien 1988, ISBN 3-486-20535-8.
Heinz Sahner: Schließende Statistik: Eine Einführung für Sozialwissenschaftler. 6. Auflage. VS, Wiesbaden 2005, ISBN 3-531-14687-4.
Josef Schira: Statistische Methoden der VWL und BWL: Theorie und Praxis. Pearson, München 2005, ISBN 3-8273-7163-5.
Werner Timischl: Angewandte Statistik. – Eine Einführung für Biologen und Mediziner. Springer, Wien 2013, ISBN 978-3-7091-1348-6, doi:10.1007/978-3-7091-1349-3.
Max C. Wewel: Statistik im Bachelor-Studium der BWL und VWL: Methoden, Anwendung, Interpretation. 2. Auflage. Pearson, München 2010, ISBN 978-3-86894-054-1.

Englisch

Daniel Dorling, Stephen C. Simpson (Hrsg.): Statistics in Society. The Arithmetic of Politics (Arnold Applications of Statistics Series). Hodder Arnold, London 1998, ISBN 0-340-71994-X.

Lexika, Enzyklopädien, Nachschlagewerke

Deutsch

F. E. Beichelt, D. C. Montgomery (Hrsg.): Teubner-Taschenbuch der Statistik – Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastische Prozesse, Mathematische Statistik. Teubner, Stuttgart / Leipzig / Wiesbaden 2003, ISBN 978-3-322-80067-1.
P. H. Müller (Hrsg.): Lexikon der Stochastik – Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik. 5. Auflage. Akademie-Verlag, Berlin 1991, ISBN 978-3-05-500608-1.
Horst Rinne: Taschenbuch der Statistik. 4. Auflage. Harri Deutsch, Frankfurt am Main 2008, ISBN 978-3-8171-1827-4.
Bernd Rönz, Hans Gerhard Strohe (Hrsg.): Lexikon Statistik. Gabler, Wiesbaden 1994, ISBN 3-409-19952-7.
Werner Voß (Hrsg.): Taschenbuch der Statistik. Fachbuchverlag, Leipzig 2000, ISBN 3-446-22605-2.
Guido Walz (Hrsg.): Lexikon der Mathematik. 2. Auflage. Band 1. A bis Eif. Springer Spektrum, Berlin 2017, ISBN 978-3-662-53497-7, doi:10.1007/978-3-662-53498-4.
Guido Walz (Hrsg.): Lexikon der Mathematik. 2. Auflage. Band 2. Eig bis Inn. Springer Spektrum, Berlin 2017, ISBN 978-3-662-53503-5, doi:10.1007/978-3-662-53504-2.
Guido Walz (Hrsg.): Lexikon der Mathematik. 2. Auflage. Band 3. Inp bis Mon. Springer Spektrum, Berlin 2017, ISBN 978-3-662-53501-1, doi:10.1007/978-3-662-53502-8.
Guido Walz (Hrsg.): Lexikon der Mathematik. 2. Auflage. Band 4. Moo bis Sch. Springer Spektrum, Berlin 2017, ISBN 978-3-662-53499-1, doi:10.1007/978-3-662-53500-4.
Guido Walz (Hrsg.): Lexikon der Mathematik. 2. Auflage. Band 5. Sed bis Zyl. Springer Spektrum, Berlin 2017, ISBN 978-3-662-53505-9, doi:10.1007/978-3-662-53506-6.

Englisch

Yadolah Dodge: The Concise Encyclopedia of Statistics. Springer, New York 2008, ISBN 978-0-387-31742-7, doi:10.1007/978-0-387-32833-1.
Yadolah Dodge (Hrsg.): The Oxford Dictionary of Statistical Terms. Oxford University Press, Oxford 2003, ISBN 0-19-850994-4.
B. S. Everitt, A. Skrondal: The Cambridge Dictionary of Statistics. 4. Auflage. Cambridge University Press, Cambridge 2010, ISBN 978-0-521-76699-9.
Catherine Forbes, Merran Evans, Nicholas Hastings, Brain Peacock (Hrsg.): Statistical Distributions. 4. Auflage. Wiley & Sons, Hoboken 2011, ISBN 978-0-470-39063-4.
Norman L. Johnson, Adrienne W. Kemp, Samuel Kotz: Univariate Discrete Distributions (= Wiley Series in Probability and Statistics). 3. Auflage. Wiley, Hoboken 2005, ISBN 978-0-471-27246-5.
Norman L. Johnson, Samuel Kotz, Narayanaswamy Balakrishnan: Continuous Univariate Distributions – Volume 1 (= Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics). 2. Auflage. Wiley, New York 1994, ISBN 0-471-58495-9.
Norman L. Johnson, Samuel Kotz, Narayanaswamy Balakrishnan: Discrete Multivariate Distributions. Wiley, New York 2000, ISBN 978-0-471-12844-1.
Samuel Kotz, Narayanaswamy Balakrishnan, Norman L. Johnson: Continuous Multivariate Distributions – Volume 1: Models and Applications. 2. Auflage. Wiley, New York 2000, ISBN 978-0-471-18387-7, doi:10.1002/0471722065.
Samuel Kotz et al. (Hrsg.): Encyclopedia of Statistical Sciences. 2. Auflage. Wiley, New York 2006, ISBN 978-0-471-15044-2, doi:10.1002/0471667196.
Miodrag Lovric (Hrsg.): International Encyclopedia of Statistical Sciences. Springer, Berlin, Heidelberg 2011, ISBN 978-3-642-04897-5, doi:10.1007/978-3-642-04898-2.
Jagdish K. Patel, Campbell R. Read: Handbook of the Normal Distribution (= Statistics:Textbooks and Monographs). Second edition, revised and expanded Auflage. Dekker, New York / Basel / Hong Kong 1966, ISBN 0-8247-9342-0.
Ulf Rehmann (Hrsg.): Encyclopedia of Mathematics. EMS Press (encyclopediaofmath.org – Teilmengen: Statistics, StatProb).
Fabrizio Ruggeri, Ron S. Kennett, Frederick W. Faltin (Hrsg.): Encyclopedia of Statistics in Quality and Reliability. Wiley, Chichester 2007, ISBN 978-0-470-01861-3, doi:10.1002/9780470061572.
Statsoft Inc.: Electronic Statistics Textbook. StatSoft, Tulsa/OK 2007 (statsoft.com).

Französisch

Yadolah Dodge: Statistique – Dictionnaire encyclopédique. Springer-Verlag France, Paris 2007, ISBN 978-2-287-72093-2.

Mehrsprachige Glossare

International Statistical Institute: ISI Glossary. In: www.isi-web.org. Abgerufen am 4. Februar 2024 (vielsprachiges Verzeichnis statistischer Fachbegriffe).
Dieter Rasch, M. L. Tiku, D. Sumpf (Hrsg.): Elsevier's Dictionary of Biometry. Elsevier, Amsterdam 1994, ISBN 0-444-81495-7 (in Englisch, Französisch, Spanisch, Niederländisch, Deutsch, Italienisch und Russisch).

Bibliographien zur Statistik

Stefan Huschens: Literaturauswahl zur Statistik. 2017, DNB 1130092801 (nbn-resolving.org).
Hans Kellerer: Bibliographie der seit 1928 in Buchform erschienenen deutschsprachigen Veröffentlichungen über theoretische Statistik und einige ihrer Anwendungsgebiete. Physica-Verlag, Würzburg 1969, ISBN 978-3-525-13163-3.
H. O. Lancaster: A Bibliography of Statistical Bibliographies: A Fourteenth List. In: International Statistical Review. Band 50, Nr. 2, 1982, JSTOR:140261.
Günter Menges: Bibliographie zur statistischen Entscheidungstheorie 1950 -1967. Westdeutscher Verlag, Köln 1968, ISBN 978-3-663-00459-2.
Jürgen Wilke: Bibliographie zu Verfahren der multivariaten Statistik, der mehrdimensionalen Klassifikation und ihre Anwendungen in Natur- und Gesellschaftswissenschaften, 1901-1975; Faktoranalyse, Hauptkomponentenanalyse, multidimensionale Skalierung, Clusteranalyse, numer. Taxonomie, automat. Muster- oder Gestalt- oder Zeichenerkennung (Pattern recognition). Akademie-Verlag, Berlin 1978, DNB 550357483.

Geschichte der Statistik

Deutsch

Otto Behre: Geschichte der Statistik in Brandenburg-Preussen bis zur Gründung des Königlichen Statistischen Bureaus. Carl Heymann, Berlin 1905.
Alain Desrosières: Die Politik der großen Zahlen. Eine Geschichte der statistischen Denkweise. Springer, Berlin 2005, ISBN 3-540-20655-8.
Gerd Gigerenzer, Zeno Swijtink, Theodore Porter, Lorraine Daston, John Beatty, Lorenz Krüger: Das Reich des Zufalls. Wissen zwischen Wahrscheinlichkeiten, Häufigkeiten und Unschärfen. Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg/Berlin 1999, ISBN 978-3-8274-0101-4 (amerikanisches Englisch: The Empire of Chance: How Probability Changed Science and Everyday Life.).

Englisch

Herbert A. David: First (?) Occurence of Common Terms in Mathematical Statistics. In: The American Statistician. Band 49, Nr. 2, 1995, S. 121–133, JSTOR:2684625.
Herbert A. David, Anthony W.F. Edwards: Annotated Readings in the History of Statistics. Springer, Berlin 2001, ISBN 0-387-98844-0.
Hans Fischer: A History of the Central Limit Theorem – From Classical to Modern Probability Theorem (= Sources and Studies in the History of Mathematics and Physical Sciences). Springer, New York / Dordrecht / Heidelberg / London 2011, ISBN 978-0-387-87857-7, doi:10.1002/0471667196.
Ian Hacking: The Emergence of Probability: A Philosophical Study of Early Ideas about Probability, Induction and Statistical Inference. Cambridge University Press, Cambridge/London/New York 1975, ISBN 978-0-521-20460-6.
Anders Hald: A History of Mathematical Statistics from 1750 to 1930. Wiley, London 1998, ISBN 0-471-17912-4.
Anders Hald: A History of Probability and Statistics and Their Applications Before 1750. Wiley, London 2003, ISBN 0-471-47129-1.
Anders Hald: A History of Parametric Statistical Inference from Bernoulli to Fischer, 1713-1935 (= Sources and Studies in the History of Mathematics and Physical Sciences). Springer, New York 2007, ISBN 978-1-4419-2363-9, doi:10.1007/978-0-387-46409-1.
Norman L. Johnson, Eric Ed. Johnson: Leading Personalities in Statistical Sciences: From the Seventeenth Century to the Present. Wiley, London 1997, ISBN 0-471-16381-3.
Samuel Kotz, Norman L. Johnson (Hrsg.): Breakthroughs in Statistics, Volume I – Foundations and Basic Theory. Springer-Verlag, Berlin / Heidelberg / New York 1992, ISBN 3-540-94039-1, doi:10.1007/978-1-4612-0919-5.
Samuel Kotz, Norman L. Johnson (Hrsg.): Breakthroughs in Statistics, Volume II – Methodology and Distribution. Springer-Verlag, Berlin / Heidelberg / New York 1992, ISBN 3-540-94037-5, doi:10.1007/978-1-4612-4380-9.
Samuel Kotz, Norman L. Johnson (Hrsg.): Breakthroughs in Statistics, Volume III. Springer, New York 1997, ISBN 978-0-387-94989-5, doi:10.1007/978-1-4612-0667-5.
Lorenz Krüger, Lorraine J. Daston, Michael Heidelberger (Hrsg.): The Probabilistic Revolution. Vol. 1: Ideas in History. MIT Press, Cambridge/MA 1987, ISBN 0-262-11118-7.
Lorenz Krüger, Gerd Gigerenzer, Mary S. Morgan (Hrsg.): The Probabilistic Revolution. Vol. 2: Ideas in the Sciences. MIT Press, Cambridge/MA 1990, ISBN 0-262-61063-9.
Johann Pfanzagl: Mathematical Statistics – Essays on History and Methodology. Springer, Berlin, Heidelberg 2017, ISBN 978-3-642-31083-6, doi:10.1007/978-3-642-31084-3 (E-Book-ISBN 978-3-642-31084-3).
Theodore M. Porter: The Rise of Statistical Thinking, 1820-1900. Princeton University Press, Princeton/NJ 1988, ISBN 0-691-02409-X.
Theodore M. Porter: Karl Pearson. The Scientific Life in a Statistical Age. Princeton University Press, Princeton/NJ 2006, ISBN 0-691-12635-6.
David Salsburg: The Lady Tasting Tea – How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century. Freeman, New York 2001, ISBN 978-0-8050-7134-4.
Libby Schweber: Disciplining Statistics. Demography and Vital Statistics in France and England, 1830/1885. Duke University Press, Durham 2006, ISBN 0-8223-3814-9.
Stephen M. Stigler: Statistics on the Table. The History of Statistical Concepts and Methods. Harvard University Press, Cambridge / London 1999, ISBN 0-674-00979-7.
Stephen M. Stigler: The History of Statistics: The Measurement of Uncertainty Before 1900. Harvard University Press, Cambridge, Ma. 1990, ISBN 0-674-40340-1.
Stephen M. Stigler: The Seven Pillars of Statistical Wisdom. Harvard University Press, Cambridge, Ma. 2016, ISBN 978-0-674-08891-7.

Historische Texte

Joseph C. Bisinger: Vergleichende Darstellung der Grundmacht oder der Staatskräfte aller europäischen Monarchien und Republiken. C.A.Hartleben, Pesth und Wien 1823 (archive.org).

Populärliteratur

Jörg Bewersdorff: Glück, Logik und Bluff. Mathematik im Spiel – Methoden, Ergebnisse und Grenzen. 7., verbesserte und erweiterte Auflage. Springer Spektrum, Wiesbaden 2018, ISBN 978-3-658-21764-8, doi:10.1007/978-3-658-21765-5.
Gerd Bosbach, Jens Jürgen Korff: Die Zahlentrickser. Das Märchen von den aussterbenden Deutschen und andere Statistiklügen. Heyne, München 2017, ISBN 978-3-453-20132-3.
Walter Krämer: So lügt man mit Statistik. 7. Auflage. Campus, Frankfurt 1997, ISBN 3-593-35689-9.
Steven D. Levitt, Stephen J. Dubner: Freakonomics. Überraschende Antworten auf alltägliche Lebensfragen. Riemann, München 2006, ISBN 978-3-570-50064-4.

Methodische Teilgebiete

Mathematische Statistik

Deutsch

Oskar N. Anderson: Einführung in die Mathematische Statistik. Springer, Wien 1935, ISBN 978-3-7091-5873-9, doi:10.1007/978-3-7091-5923-1.
Marek Fisz: Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik (= Hochschulbücher für Mathematik. Band 40). 11. Auflage. Deutscher Verlag der Wissenschaften, Berlin 1989, ISBN 978-3-326-00079-4.
Ludger Rüschendorf: Mathematische Statistik. Springer Spektrum, Berlin/Heidelberg 2014, ISBN 978-3-642-41996-6.
Hermann Witting: Mathematische Statistik I. Parametrische Verfahren bei festem Stichprobenumfang. Teubner, Stuttgart 1985, ISBN 3-519-02026-2, doi:10.1007/978-3-322-90150-7.
Hermann Witting, Ulrich Müller-Funk: Mathematische Statistik II. Asymptotische Statistik: Parametrische Modelle und nichtparametrische Funktionale. Teubner, Stuttgart 1995, ISBN 978-3-322-90153-8, doi:10.1007/978-3-322-90152-1.

Englisch

Edward J. Dudewicz, Satya N. Mishra: Modern Mathematical Statistics (= Wiley Series in Probability and Statistics). Wiley, New York 1988, ISBN 978-0-471-81472-6.
Marek Fisz: Probability Theory and Mathematical Statistics. Wiley, London 1963.
Robert W. Keener: Theoretical statistics - topics for a core course. Springer, Berlin/Heidelberg 2010, ISBN 978-0-387-93838-7 (E-Book-ISBN 978-0-387-93839-4).
Johann Pfanzagl: Mathematical Statistics – Essays on History and Methodology. Springer, Berlin/Heidelberg 2017, ISBN 978-3-642-31083-6, doi:10.1007/978-3-642-31084-3 (E-Book-ISBN 978-3-642-31084-3).
Martin J. Wainwright: High-dimensional statistics - a non-asymptotic viewpoint. Cambridge University Press, Cambridge u.a. 2019, ISBN 978-1-108-49802-9, doi:10.1017/9781108627771.

Asymptotik

Lucien Le Cam, Grace Lo Young: Asymptotics in Statistics - Some Basic Concepts. 2. Auflage. Springer, New York 2000, ISBN 0-387-95036-2.
Anirban DasGupta: Asymptotic Theory of Statistics and Probability. Springer, New York 2008, ISBN 978-0-387-75970-8, doi:10.1007/978-0-387-75971-5.
Pál Révész: Die Gesetze der Grossen Zahlen (= Lehrbücher und Monographien aus dem Gebiete der exakten Wissenschaften. Band 35). Birkhäuser, Basel 1980, ISBN 978-3-0348-6941-6, doi:10.1007/978-3-0348-6940-9 (Originalausgabe: The Laws of Large Numbers, Budapest 1967, übersetzt von Eva Vas).
Robert J. Serfling: Approximation Theorems of Mathematical Statistics. Wiley, New York 1980, ISBN 0-471-21927-4.
Aad W. van der Vaart: Asymptotic Statistics (= Cambridge Series in Statistics and Probabilistic Mathematics). Cambridge University Press, Cambridge 1998, ISBN 978-0-521-78450-4.

Statistische Inferenz (Induktive Statistik)

George Casella, Roger L. Berger: Statistical Inference. 2. Auflage. Duxbury, Pacific Grove 2002, ISBN 0-534-24312-6.
Robert V. Hogg, Elliot A. Tanis, Dale L. Zimmermann: Probability and Statistical Inference. 9. Auflage. Pearson, Boston 2013, ISBN 978-0-321-92327-1.
Helge Toutenburg: Induktive Statistik – Eine Einführung mit SPSS für Windows. 3. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg / New York 2005, ISBN 3-540-66434-3.
Nitis Mukhopadhyay: Probability and Statistical Inference (= Statistics: Textbooks and Monographs. Band 162). Dekker, New York / Basel 2000, ISBN 0-8247-0379-0.
Larry Wasserman: All of Statistics – A Concise Course in Statistical Inference. Springer, New York 2004, ISBN 978-1-4419-2322-6, doi:10.1007/978-0-387-21736-9.

Statistische Schätzverfahren

E. L. Lehmann, Georg Casella: Theory of Point Estimation. 2. Auflage. Springer, New York 1998, ISBN 0-387-98502-6.

Statistische Testverfahren

Zu Multiplen Testverfahren siehe Spezialgebiete: Multiples Testen, zu Nichtparametrischen Testverfahren siehe Nichtparametrische Statistik.

Herbert Büning: Robuste und Adaptive Tests. Walter de Gruyter, Berlin/New York 1991, ISBN 3-11-012827-6.
Jaroslav Hájek, Zbyněk Šidák, Pranab K. Sen: Theory of Rank Tests. 2. Auflage. Academic Press, San Diego et al., ISBN 978-0-12-642350-1, doi:10.1016/B978-0-12-642350-1.X5017-6.
E. L. Lehmann, Joseph P. Romano: Testing Statistical Hypothesis. 3. Auflage. Springer, New York 2005, ISBN 0-387-98864-5.
E. L. Lehmann, Joseph P. Romano: Testing Statistical Hypothesis. 4. Auflage. Springer, Cham 2022, ISBN 978-3-03070577-0, doi:10.1007/978-3-030-70578-7 (E-Book-ISBN 978-3-030-70578-7). [In zwei fortlaufend paginierten Bänden, Volume I: Finite-sample-theory, Volume II: Asymptotic Theory]
Bernhard Rüger: Test- und Schätztheorie, Band I: Grundlagen. Oldenbourg, München 1999, ISBN 3-486-23650-4.
Bernhard Rüger: Test- und Schätztheorie, Band II: Statistische Tests. Oldenbourg, München 2002, ISBN 3-486-25130-9.
Artikel und Buchkapitel
- George Casella, Roger L. Berger: Statistical Inference. 2. Auflage. Duxbury, Pacific Grove 2002, ISBN 0-534-24312-6, Kap. 8: Hypothesis Testing.
- Ronald L. Wasserstein, Nicole A. Lazar: The ASA’s Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose. In: The American Statistician. Band 70, Nr. 2, 2016, S. 129–133, doi:10.1080/00031305.2016.1154108.

Multivariate Statistische Methoden

T. W. Anderson: Introduction to Multivariate Statistical Analysis. 3. Auflage. Wiley, Hoboken 2003, ISBN 978-0-471-36091-9.
Ludwig Fahrmeir, Alfred Hamerle, Gerhard Tutz (Hrsg.): Multivariate Statistische Verfahren. 2. Auflage. Walter de Gruyter, Berlin 1996, ISBN 978-3-11-013806-1, doi:10.1515/9783110816020.
Wolfgang Karl Härdle, Léopold Simar: Applied Multivariate Statistical Analysis. 3. Auflage. Springer, Heidelberg 2012, ISBN 978-3-642-17228-1.
K. V. Mardia, J. T. Kent und J. M. Bibby: Multivariate Analysis. Academic Press, Amsterdam 1979, ISBN 0-12-471252-5.
Alvin C. Rencher, William F. Christensen: Methods of Multivariate Analysis. 3. Auflage. Wiley, Hoboken 2012, ISBN 978-0-470-17896-6.
Donald F. Morrison: Multivariate Statistical Methods. 4. Auflage. Brooks/Cole, Belmont 2005, ISBN 0-534-38778-0.

Nichtparametrische Statistik

Herbert Büning, Götz Trenkler: Nichtparametrische Statistische Methoden. 2. völlig neu bearbeitete Auflage. Walter de Gruyter, Berlin / New York 1994, ISBN 3-11-013860-3, doi:10.1515/9783110902990.
W. J. Conover: Practical Nonparametric Statistics. 3. Auflage. Wiley, Hoboken 1999, ISBN 0-471-16068-7.
Thorsten Dickhaus: Theory of Nonparametric Tests. Springer, Cham 2018, ISBN 978-3-319-76314-9, doi:10.1007/978-3-319-76315-6 (E-Book-ISBN 978-3-319-76315-6).
Jean Dickinson Gibbons, Subhabrata Chakraborti: Nonparametric Statistical Inference. 5. Auflage. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton 2010, ISBN 978-1-4200-7761-2.
Jean Dickinson Gibbons, Subhabrata Chakraborti: Nonparametric Statistical Inference. 6. Auflage. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton 2021, ISBN 978-1-315-11047-9, doi:10.1201/9781315110479.
Erich L. Lehmann: Nonparametric Statistical Methods based on Ranks. Prentince-Hall, Upper Saddle River 1975.
Gottfried E. Noether: Introduction to Statistics – The Nonparametric Way. Springer-Verlag, New York 1991, ISBN 978-1-4612-6955-7, doi:10.1007/978-1-4612-0943-0.

Stichproben aus endlichen Grundgesamtheiten

Dieses Teilgebiet der Statistik, das auch als Survey-Statistik bezeichnet wird, wird typischerweise in Standardwerken der mathematischen Statistik nicht behandelt.

Deutsch

Göran Kauermann, Helmut Küchenhoff: Stichproben – Methoden und praktische Umsetzung mit R. Springer, Berlin / Heidelberg 2011, ISBN 978-3-642-12317-7, doi:10.1007/978-3-642-12318-4 (E-Book-ISBN 978-3-642-12318-4).
Bernd Leiner: Stichprobentheorie: Grundlagen, Theorie und Technik. 3. Auflage. Oldenbourg, München 1989, doi:10.1515/9783486785869.
Günter Menges: Stichproben aus endlichen Gesamtheiten – Theorie und Technik – Ein Beitrag zur Methodenlehre der Statistik (= Frankfurter wissenschaftliche Beiträge, Kulturwissenschaftliche Reihe. Band 19). Vittorio Klostermann, Frankfurt am Main 1959, DNB 453305881.
Fritz Pokropp: Stichproben – Theorie und Verfahren. 2. Auflage. Oldenbourg, München 1996, ISBN 3-486-23856-6.
Andreas Quatember: Datenqualität in Stichprobenerhebungen – Eine verständnisorientierte Einführung in die Survey-Statistik. 3. Auflage. Springer Spektrum, Berlin / Heidelberg 2019, ISBN 978-3-662-60273-7, doi:10.1007/978-3-662-60274-4 (EBook-ISBN 978-3-662-60274-4).
Horst Stenger: Stichprobentheorie. Physica-Verlag, Würzburg / Wien 1971, ISBN 978-3-7908-0011-1.
Horst Stenger: Stichproben: Verfahren und Grundlagen. Physica-Verlag, Heidelberg / Wien 1986, ISBN 978-3-7908-0319-8, doi:10.1007/978-3-642-61651-8 (E-Book-ISBN 978-3-642-61651-8).

Englisch

Arijit Chaudhuri: Modern Survey Sampling. CRC Press, Boca Raton / London / New York 2014, ISBN 978-1-4665-7260-7.
Arijit Chaudhuri, Horst Stenger: Survey Sampling – Theory and Methods. 2. Auflage. CRC Press, New York 2005, ISBN 978-1-4665-7260-7.
Wayne A. Fuller: Sampling Statistics (= Wiley Series in Survey Methodology. Band 560). Hoboken 2009, ISBN 978-0-470-45460-2, doi:10.1002/9780470523551.
Sharon L. Lohr: Sampling: Design and Analysis. 2. Auflage. Brooks/Cole, Boston 2010, ISBN 978-0-495-10527-5.
Sharon L. Lohr: Sampling: Design and Analysis. 3. Auflage. Chapman & Hall, Boca Raton 2022, ISBN 978-0-367-27950-9.
Steven K. Thompson: Sampling. 3. Auflage. Wiley, New York 2012, ISBN 978-1-118-16294-1.
Changboa Wu, Mary E. Thompson: Sampling Theory and Practice. Springer, Cham 2020, ISBN 978-3-03044392-4, doi:10.1007/978-3-030-44246-0.

Artikel und Buchkapitel

Herbert Basler: Zur Definition von Zufallsstichproben aus endlichen Grundgesamtheiten. In: Metrika. Band 26, 1979, S. 219–236, doi:10.1007/BF01893490.
Günter Menges, Heinz J. Skala: Grundriß der Statistik. Teil 2: Daten. Westdeutscher Verlag, Opladen 1973, ISBN 3-531-11093-4, Kap. 3 Datengewinnung: Beobachtungen, S. 85–135.
Horst Rinne: Taschenbuch der Statistik. 4. Auflage. Harri Deutsch, Frankfurt am Main 2008, ISBN 978-3-8171-1827-4, Teil D, Kap. 4: Stichprobentheorie, S. 721–736.
Horst Stenger: Mehrstufige Auswahlverfahren. In: Metrika. Band 21, 1974, S. 7–18, doi:10.1007/BF01893889.
Leopold Schmetterer: Zur Theorie der Stichproben aus endlichen Gesamtheiten. In: Kurt Schröder (Hrsg.): Internationale Tagung über mathematische Statistik und ihre Anwendungen. Akademie-Verlag, 1964, S. 117–120, doi:10.1515/9783112648889-027.

Statistische Berechnungen

James E. Gentle, Wolfgang Härdle, Yuichi Mori (Hrsg.): Handbook of Computational Statistics. Concepts and Methods. Springer, New York 2004, ISBN 978-3-540-40464-4.

R

Dubravko Dolić: Statistik mit R – Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. Oldenbourg, München / Wien 2004, ISBN 3-486-27537-2.
Günter Faes: Einführung in R – Ein Kochbuch zur statistischen Datenanalyse mit R. BoD, Norderstedt 2007, ISBN 978-3-8334-9184-9.
Bernd Heesen: Data Science und Statistik mit R: Anwendungslösungen für die Praxis. Springer-Gabler, Heidelberg 2021, ISBN 978-3-658-34824-3.
Uwe Ligges: Programmieren mit R. 3. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2008, ISBN 978-3-540-79997-9, doi:10.1007/978-3-540-79998-6 (E-Book-ISBN 978-3-540-79998-6).
Lothar Sachs, Jürgen Hedderich: Angewandte Statistik. Methodensammlung mit R. 17. Auflage. Springer Spektrum, Berlin / Heidelberg 2018, ISBN 978-3-662-62293-3, doi:10.1007/978-3-662-62294-0.
Rainer Schlittgen: Das Statistiklabor – R leicht gemacht. Springer, Berlin / Heidelberg / New York 2009, ISBN 978-3-642-01838-1.
John Verzani: Using R for Introductory Statistics. 2. Auflage. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton 2014, ISBN 978-1-4665-9073-1.

SPSS

Achim Bühl: SPSS. Einführung in die moderne Datenanalyse ab SPSS 25. 16. Auflage. Pearson Studium, 2018, ISBN 978-3-86894-371-9.

Wahrscheinlichkeitstheoretische Grundlagen

Hier finden sich Bücher auf einem gemäßigten mathematischen Niveau und solche, die sich explizit an Statistiker richten. Für weitere Bücher zur Wahrscheinlichkeitstheorie, oft mit gehobenem mathematischen Niveau, siehe Abschnitt Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie.

Deutsch

S. Goldberg: Die Wahrscheinlichkeit. Vieweg, Braunschweig 1960, ISBN 978-3-663-01040-1, doi:10.1007/978-3-663-02953-3.
Norbert Henze: Stochastik: Eine Einführung mit Grundzügen der Maßtheorie. Springer Spektrum, Berlin 2019, ISBN 978-3-662-59562-6, doi:10.1007/978-3-662-59563-3.
Christian Hesse: Wahrscheinlichkeitstheorie. Eine Einführung mit Beispielen und Anwendungen. 2. überarbeitete Auflage. Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden 2009, ISBN 978-3-8348-0969-8.
Ulrich Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Für Studium, Berufspraxis und Lehramt. 8., erweiterte Auflage. Vieweg, Wiesbaden 2005, ISBN 3-8348-0063-5, doi:10.1007/978-3-663-09885-0 (E-Book-ISBN 978-3-663-09885-0).
René L. Schilling: Wahrscheinlichkeit – Eine Einführung für Bachelor-Studenten. De Gruyter, Berlin / Boston 2017, ISBN 978-3-11-035065-4, doi:10.1515/9783110350661.
August Schmid, Wilhelm Schweizer (Hrsg.): Lambacher-Schweizer: Stochastik Leistungskurs. Für die Sekundarstufe II. Klett, Stuttgart 1999, ISBN 3-12-739370-9.

Englisch

James Davidson: Stochastic Limit Theory – An Introduction for Econometricians (= C. W. J. Granger, G. E. Mizon [Hrsg.]: Advanced Texts in Econometrics). 1. Auflage. Oxford University Press, Oxford 1994, ISBN 0-19-877402-8.
James Davidson: Stochastic Limit Theory – An Introduction for Econometricians. 2. Auflage. Oxford University Press, Oxford 2021, ISBN 978-0-19-284450-7 (E-Book-ISBN 978-0-19-265880-7).
Bruno de Finetti: Theory of Probability. Band 1. Wiley, Chichester 1974, ISBN 978-0-471-92611-5.
Bruno de Finetti: Theory of Probability. Band 2. Wiley, Chichester 1975, ISBN 0-471-92612-4.
E.T. Jaynes, G. Larry Bretthors: Probability Theory: The Logic of Science: Principles and Elementary Applications (Vol 1). Cambridge University Press, Cambridge 2003, ISBN 0-521-59271-2.
Jean Jacod, Philip Protter: Probability Essentials. 2. Aufl., zweiter korrigierter Druck. Springer, Berlin / Heidelberg 2004, ISBN 978-3-540-43871-7, doi:10.1007/978-3-642-55682-1.
Michael A. Proschan, Pamela A. Shaw: Essentials of Probability Theory for Statisticians. CRC Press, Boca Raton 2016, ISBN 978-1-4987-0419-9.
Sidney I. Resnick: A Probability Path. Birkhäuser, Boston / Basel / Berlin, ISBN 0-8176-4055-X, doi:10.1007/978-0-8176-8409-9.
René L. Schilling: Measure, Integral, Probability, & Processes – Probab(ilistically) the Theoretical Minimum. Eigenverlag René L. Schilling, Dresden 2021, ISBN 979-85-9910488-9.
Galen R. Shorack: Probability for Statisticians (= Springer Texts in Statistics). Springer, New York 2000, ISBN 0-387-98953-6.
Galen R. Shorack: Probability for Statisticians (= Springer Texts in Statistics). 2. Auflage. Springer, Cham 2017, ISBN 978-3-319-52206-7, doi:10.1007/978-3-319-52207-4.
A. V. Skorokhod: Basic Principles and Applications of Probability Theory. Springer, Berlin / Heidelberg 2005, ISBN 978-3-642-08121-7, doi:10.1007/b137401.
J. V. Uspensky: Introduction to Mathematical Probability. McGraw-Hill, New York /London 1937 (archive.org [PDF]).
Peter Whittle: Probability via Expectation (= Springer Texts in Statistics). 4. Auflage. Springer, New York 2000, ISBN 978-1-4612-6795-9, doi:10.1007/978-1-4612-0509-8.

Spezialgebiete

Hier finden sich methodische Spezialgebiete. Für Anwendungen der Statistik in inhaltlichen Bereichen siehe Abschnitt Anwendungsbereiche.

Ausreißer

Vic Barnett, Toby Williams: Outliers in Statistical Data (= Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics). 3. Auflage. Wiley, Chichester 1994, ISBN 0-471-93094-6.

Bayessche Netze

Marco Scutari, Jean-Baptiste Denis: Bayesian Networks – Withs Examples in R. 2. Auflage. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton 2022, ISBN 978-0-367-36651-3.

Bayessche Statistik

Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari, Donald R. Rubin: Bayesian Data Analysis. 3. Auflage. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton 2014, ISBN 978-1-4398-4095-5.

Extremwerttheorie

Paul Embrechts, Thomas Mikosch, Claudia Klüppelberg: Modelling extremal events (= Stochastic Modelling and Applied Probability. Band 33). Springer-Verlag, Berlin / Heidelberg / New York 1997, ISBN 3-540-60931-8, doi:10.1007/978-3-642-33483-2.
Laurens de Haan, Ana Ferreira: Extrem Value Theory. An Introduction. Springer, New York 2006, ISBN 978-1-4419-2020-1, doi:10.1007/0-387-34471-3.
Sidney I. Resnick: Extreme Values, Regular Variation, and Point Processes. Springer, New York 2008, ISBN 978-0-387-75952-4.
R.-D. Reiss, M. Thomas: Statistical Analysis of Extreme Values with Applications to Insurance, Finance, Hydrology and Other Fields. 3. Auflage. Birkhäuser, Basel / Bosten / Berlin 2007, ISBN 978-3-7643-7230-9.

Monte-Carlo-Methoden, Simulation

Luc Devroye: Non-Uniform Random Variate Generation. Springer, New York 1986, ISBN 0-387-96305-7, doi:10.1007/978-1-4613-8643-8 (http://luc.devroye.org/nonuniformrandomvariates.zip Zip-Datei aller Buchkapitel).
George S. Fishman: Monte Carlo –Concepts, Algorithms, and Applications (= Springer Series in Operations Research). Springer, New York / Berlin / Heidelberg 1996, ISBN 0-387-94527-X, doi:10.1007/978-1-4757-2553-7.
Christian P. Robert, George Casella: Monte Carlo Statistical Methods (= Springer Texts in Statistics). 2. Auflage. Springer, 2004, ISBN 0-387-21239-6, doi:10.1007/978-1-4757-4145-2.

Multiples Testen

Alexei Dimitrenko, Jason C. Hsu: Multiple Testing in Clinical Trials. In: Samuel Kotz et al. (Hrsg.): Encyclopedia of Statistical Sciences. 2. Auflage. Wiley, New York 2006, ISBN 978-0-471-15044-2, S. 5111–5117, doi:10.1002/0471667196.
Jason C. Hsu: Multiple Comparisons – Theory and Methods. Chapman and Hall, London 1996, ISBN 978-0-412-98281-1, doi:10.1201/b15074 (E-Book-ISBN 9780429170874).
E. L. Lehmann, Joseph P. Romano: Testing Statistical Hypothesis. 4. Auflage. Springer, Cham 2022, ISBN 978-3-03070577-0, Chapter 9: Multiple Testing and Simultaneous Inference, doi:10.1007/978-3-030-70578-7 (E-Book-ISBN 978-3-030-70578-7).
Bernhard Rüger: Test- und Schätztheorie, Band II: Statistische Tests. Oldenbourg, München 2002, ISBN 3-486-25130-9, Abschnitt 3.3.7: Multiple Testverfahren.
Xinping Ciu, Thorsten Dickhaus, Ying Ding, Jason C. Hsu (Hrsg.): Handbook of Multiple Comparisons. Chapman and Hall/CRC, Boca Raton 2021, ISBN 978-0-367-14067-0, doi:10.1201/9780429030888 (E-Book-ISBN: 978-0-429-03088-8).
Artikel
- Ralf Bender, St. Lange, A. Ziegler: Multiples Testen. Artikel Nr. 12 der Statistik-Serie in DMW. In: Deutsche Medizinische Wochenschrift. Band 127, 2002, S. T4–T7 (thieme-connect.de [PDF]).
- Yoav Benjamini, D. Yekutieli: The control of the false discovery rate in multiple testing under dependency. In: Annals of Statistics. Band 28, 2001, S. 1165–1189.
- Yoav Benjamini, Yosef Hochberg: Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. In: Journal of the Royal Statistical Society Series B. Band 57, 1995, S. 289–300 (tau.ac.il [PDF]).
- Yosef Hochberg: A sharper Bonferroni procedure for multiple test of significance. In: Biometrika. Band 75, 1988, S. 800–802.
- Mark Rubin: When to adjust alpha during multiple testing: a consideration of disjunction, conjunction, and individual testing. In: Synthese. Band 199, 2021, S. 10969–11000, doi:10.1007/s11229-021-03276-4.
- R. J. Siemes: An improved Bonferroni procedure for multiple test of significance. In: Biometrika. Band 73, 1986, S. 751–754.
- Anja Victor, Amelie Elsäßer, Gerhard Hommel, Maria Blettner: How to Contend With The Problem of Multiple Testing. Part 10 of a Series on Evaluation of Scientic Publications. In: Deutsches Ärzteblatt International. Band 107, Nr. 4, 2010, S. 50–56, doi:10.3238/arztebl.2010.0050 (aerzteblatt.de – Deutsche Fassung: Wie bewertet man die p-Wert-Flut? Hinweise zum Umgang mit dem multiplen Testen. Teil 10 der Serie zur Bewertung wissenschaftlicher Publikationen, aerzteblatt.de).
Graue Literatur
- Thorsten Dickhaus: Multiples Testen – Skript zur Lehrveranstaltung. Hrsg.: Universität Bremen, Institut für Statistik. Bremen 2022 (uni-bremen.de [PDF; abgerufen am 11. Januar 2023] Version: 8. April 2022).

Mustererkennung

Christopher M. Bishop: Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press, Oxford 1995, ISBN 0-19-853864-2.
Brian D. Ripley: Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge University Press, Cambridge 2008, ISBN 0-521-71770-1.

Räumliche Statistik

Jörg Benndorf: Angewandte Geodatenanalyse und -Modellierung – Eine Einführung in die Geostatistik für Geowissenschaftler und Geoingenieure. Springer Vieweg, Wiesbaden 2023, ISBN 978-3-658-39980-1, doi:10.1007/978-3-658-39981-8.
Kanti Mardia, John Kent: Spatial Analysis (= Wiley Series in Probability and Statistics). John Wiley & Sons, 2022, ISBN 978-1-118-76355-1, doi:10.1002/9781118763551.
Michael Leonhard Stein: Interpolation of Spatial Data – Some Theory for Kriging (= Springer Series in Statistics). Springer, New York 1999, ISBN 978-1-4612-7166-6, doi:10.1007/978-1-4612-1494-6.

Regression

Ludwig Fahrmeir, Thomas Kneib, Stefan Lang: Regression – Modelle, Methoden und Anwendungen. Springer, Berlin / Heidelberg 2007, ISBN 978-3-540-33932-8, doi:10.1007/978-3-540-33933-5.
Ludwig Fahrmeir, Thomas Kneib, Stefan Lang: Regression – Modelle, Methoden und Anwendungen. 2. Auflage. Springer, Heidelberg / Dordrecht / London / New York 2009, ISBN 978-3-642-01836-7, doi:10.1007/978-3-642-01837-4.
Ludwig Fahrmeir, Thomas Kneib, Stefan Lang, Brian D. Marx: Regression – Models, Methods and Applications. Springer, Berlin / Heidelberg 2013, ISBN 978-3-642-34332-2, doi:10.1007/978-3-642-34333-9.
Ludwig Fahrmeir, Thomas Kneib, Stefan Lang, Brian D. Marx: Regression – Models, Methods and Applications. 2. Auflage. Springer, Berlin Heidelberg 2021, ISBN 978-3-658-00829-1, doi:10.1007/978-3-662-63882-8.
David M. Hosmer, Stanley Lemeshow, Rodney X. Sturdivant: Applied Logistic Regression (= Wiley Series in Probability and Statistics). 3. Auflage. Wiley, Hoboken 2013, ISBN 978-0-470-58247-3, doi:10.1002/9781118548387.
Charles E. McCulloch, Shayle R. Searle, John M. Neuhaus: Generalized, Linear, and Mixed Models (= Wiley Series in Probability and Statistics). 2. Auflage. Wiley, Hoboken 2008.
Fritz Pokropp: Lineare Regression und Varianzanalyse. Oldenbourg, München / Wien 1994, ISBN 3-486-22997-4, doi:10.1515/9783486786682.
Helge Toutenburg: Lineare Modelle. Theorie und Anwendungen. 2., neu bearb. und erw. Auflage. Physica-Verlag, Heidelberg York 2002, ISBN 978-3-7908-1519-1, doi:10.1007/978-3-642-57348-4 (Mit Beiträgen von Christian Heumann).
Gerhard Tutz: Die Analyse kategorialer Daten – Anwendungsorientierte Einführung in Logit-Modellierung und kategoriale Regression. Oldenbourg, München / Wien 2000, ISBN 3-486-25405-7.
Gerhard Tutz: Regression for Categorical Data. Cambridge University Press, Cambridge 2012, ISBN 978-1-107-00965-3.
Gerhard Tutz: Modelle für kategoriale Daten mit ordinalem Skalenniveau – Parametrische und nonparametrische Ansätze. Vandenhoeck & Ruprecht, Göttingen 1990, ISBN 3-525-11268-8.

Risikoquantifizierung

Torsten Becker, Richard Herrmann, Viktor Sandor, Dominik Schäfer, Ulrich Wendisch: Stochastische Risikomodellierung und statistische Methoden – Ein anwendungsorientiertes Lehrbuch für Aktuare. Springer Spektrum, Berlin / Heidelberg 2016, ISBN 978-3-662-49406-6, doi:10.1007/978-3-662-49407-3.
Claudia Cottin, Sebastian Döhler: Risikoanalyse – Modellierung, Beurteilung und Management von Risiken mit Praxisbeispielen. 2. Auflage. Springer Spektrum, Wiesbaden 2013, ISBN 978-3-658-00829-1, doi:10.1007/978-3-658-00830-7.
Michel Denuit, Jan Dhaene, Marc Goovaerts, Rob Kass: Actuarial Theory for Dependent Risks – Measures, Orders and Models. Wiley, Chichester 2005, ISBN 978-0-470-01492-9.
Steffi Höse, Stefan Huschens: Ereignisrisiko – Statistische Verfahren und Konzepte zur Risikoquantifizierung. Springer Spektrum, Berlin/Heidelberg 2022, ISBN 978-3-662-64690-8, doi:10.1007/978-3-662-64691-5.
Philippe Jorion: Value at Risk – The New Benchmark for Managing Financial Risk. 3. Auflage. McGraw Hill, 2007, ISBN 978-0-07-146495-6.
Rob Kaas, Marc Goovaerts, Jan Dhaene, Michael Denuit: Modern Actuarial Risk Theory. Using R. 2. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2008, ISBN 978-3-540-70992-3, doi:10.1007/978-3-540-70998-5.
Alfred Müller, Dietrich Stoyan: Comparison Methods for Stochastic Models and Risks. Wiley, Chichester 2002, ISBN 978-0-471-49446-1.
Georg Ch. Pflug, Werner Römisch: Modeling, Measuring and Managing Risk. World Scientific, Singapore 2007, ISBN 978-981-270-740-6.

Robustheit

Herbert Büning: Robuste und Adaptive Tests. Walter de Gruyter, Berlin/New York 1991, ISBN 3-11-012827-6.
Frank Hampel, Elvezio M. Ronchetti, Peter J. Rousseeuw, Werner A. Stahel: Robust statistics. The approach based on influence functions. Wiley, New York 2011, ISBN 978-1-118-15068-9.
Peter J. Huber, Elvezio M. Ronchetti: Robust Statistics. 2. Auflage. Wiley, Hoboken 1986, ISBN 978-0-470-12990-6.
Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin, Victor J. Yohai: Robust Statistics – Theory and Methods (= Wiley Series in Probability and Statics). Wiley, Chichester 2006, ISBN 978-0-470-01092-1.
Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin, Victor J. Yohai, Matías Salibián-Barrera: Robust Statistics – Theory and Methods (With R) (= Wiley Series in Probability and Statics). 2. Auflage. Wiley, Hoboken 2019, ISBN 978-1-119-21468-7.
Robustheit statistischer Verfahren. In: P. H. Müller (Hrsg.): Lexikon der Stochastik – Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik. 5. Auflage. Akademie-Verlag, Berlin 1991, ISBN 978-3-05-500608-1, S. 338–343.

Statistische Klassifikationsverfahren, Diskriminanzanalyse

K. V. Mardia, J. T. Kent und J. M. Bibby: Multivariate Analysis. Academic Press, Amsterdam 1979, ISBN 0-12-471252-5, Kap. 11: Discrimant Analysis, S. 300-332.
Alvin C. Rencher, William F. Christensen: Methods of Multivariate Analysis. 3. Auflage. Wiley, Hoboken 2012, ISBN 978-0-470-17896-6, Kap. 8: Discriminant Analysis: Description of Group Separation, S. 281–308.
Alvin C. Rencher, William F. Christensen: Methods of Multivariate Analysis. 3. Auflage. Wiley, Hoboken 2012, ISBN 978-0-470-17896-6, Kap. 9: Classification Analysis: Allocation of Observations to Groups, S. 309–337.

Statistisches Lernen

Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: The Elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference, and Prediction (= Springer Series in Statistics). 2. Auflage. Springer, New York 2009, ISBN 978-0-387-84857-0, doi:10.1007/978-0-387-84858-7.
Garet James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani: An Introduction to Statistical Learning with Applications in R (= Springer Texts in Statistics). 2. Auflage. Springer, New York 2021, ISBN 978-1-07-161417-4, doi:10.1007/978-1-0716-1418-1 (Ohne Literaturverzeichnis und Quellenangaben).

Zeitreihenanalyse

Zu den wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen der Zeitreihenanalyse siehe Abschnitt Stochastische Prozesse.

George E. P. Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory C. Reinsel: Time Series Analysis – Forecasting and Control (= Wileys Series in Probability and Statistics). 4. Auflage. Wiley, Hoboken 2008, ISBN 978-0-470-27284-8.
George E. P. Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory C. Reinsel, Greta M. Ljung: Time Series Analysis – Forecasting and Control (= Wileys Series in Probability and Statistics). 5. Auflage. Wiley, Hoboken 2015, ISBN 978-1-118-67502-1.
Peter J. Brockwell, Richard A. Davis: Introduction to Time Series and Forecasting. 2. Auflage. Springer, New York 2002, ISBN 978-0-387-95351-9, doi:10.1007/b97391.
Peter J. Brockwell, Richard A. Davis: Introduction to Time Series and Forecasting. 3. Auflage. Springer, Cham 2016, ISBN 978-3-319-29854-2, doi:10.1007/978-3-319-29854-2.
Peter J. Brockwell, Richard A. Davis: Time Series: Theory and Methods. 2. Auflage. Springer, New York 1991, ISBN 0-387-97429-6, doi:10.1007/978-1-4419-0320-4.
Christian Gourieroux, Alain Montfort: Time Series and Dynamic Models. Cambridge University Press, Cambridge 1997, ISBN 0-521-42308-2, doi:10.1017/CBO9780511628597. (Französisch: Séries Temporelles et Modèles Dynamiques, Economica, 1990)
James D. Hamilton: Time Series Analysis. Princeton University Press, Princeton 1994, ISBN 978-0-691-04289-3.
Gebhard Kirchgässner, Jürgen Wolters, Uwe Hassler: Introduction to Modern Times Series Analysis. 2. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2012, ISBN 978-3-642-33435-1, doi:10.1007/978-3-642-33436-8.
Jens-Peter Kreiß, Georg Neuhaus: Einführung in die Zeitreihenanalyse. Springer, Berlin / Heidelberg / New York 2006, ISBN 978-3-540-25628-1, doi:10.1007/3-540-33571-4.
Robert H. Shumway, David S. Stoffer: Time Series Analysis and Its Applications – With R Examples. 3. Auflage. Springer, New York/Dordrecht/Heidelberg/London 2011, ISBN 978-1-4419-7864-6, doi:10.1007/978-1-4419-7865-3.
Robert H. Shumway, David S. Stoffer: Time Series Analysis and Its Applications – With R Examples. 4. Auflage. Springer, Cham 2017, ISBN 978-3-319-52451-1, doi:10.1007/978-3-319-52452-8.

Zuverlässigkeitstheorie

Terje Aven, Uwe Jensen: Stochastic Models in Reliability. 2. Auflage. Springer, New York/Heidelberg/Dordrecht/London 2013, ISBN 978-1-4899-9855-2, doi:10.1007/978-1-4614-7894-2.

Randgebiete

Graphische Präsentation

Edward Tufte: Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative. Graphics Press, USA 1997, ISBN 0-9613921-2-6.
Edward Tufte: The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press, USA 2001, ISBN 0-9613921-4-2.

Maschinelles Lernen

Robert B. Gramacy: Surrogates – Gaussian Process Modeling, Design, and Optimization for the Applied Siences (= Texts in Statistical Science). CRC Press, Boca Raton / London / New York 2020, ISBN 978-1-03-224255-2 (gramacy.com [PDF]).
Carl Edward Rasmussen, Christopher K. I. Williams: Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press, Cambridge / London 2006, ISBN 0-262-18253-X (gaussianprocess.org [PDF]).

Verallgemeinerungen des Wahrscheinlichkeitskonzeptes

Thomas Augustin, Frank P. A. Coolen, Gert de Cooman, Matthias C. M. Troffaes (Hrsg.): Introduction to Imprecise Probabilities (= Wiley Series in Probability and Statistics). Wiley, New York 2014, ISBN 978-0-470-97381-3.
Peter Walley: Statistical Reasoning with Imprecise Probabilities (= Monographs on Statistics and Applied Probability. Band 42). Chapman and Hall, London 1991, ISBN 0-412-28660-2.
Anton Wallner: Beiträge zur Theorie der Intervallwahrscheinlichkeit: der Blick über Kolmogorov und Choquet hinaus (= Schriftenreihe Beiträge zur Mathematik. Band 1). Kovač, Hamburg 2002, ISBN 978-3-8300-0758-6 (Zugl. München, Univ., Diss. 2002).
Kurt Weichselberger: Elementare Grundbegriffe einer allgemeineren Wahrscheinlichkeitsrechnung I – Intervallwahrscheinlichkeit als umfassendes Konzept. Unter Mitarbeit von Thomas Augustin und Anton Wallner. Springer, Berlin/Heidelberg 2001, ISBN 978-3-642-63304-1, doi:10.1007/978-3-642-57583-9 (E-Book-ISBN 978-3-642-57583-9).

Anwendungsbereiche

Biologie und Medizin

Holger Behrendt, Klaus Runggaldier: Statistik für den Rettungsdienst. Eine allgemeine Einführung. Stumpf und Kossendey, Edewecht 2005, ISBN 3-938179-01-5.
Jürg Hüsler, Heinz Zimmermann: Statistische Prinzipien für medizinische Projekte. 5., überarbeitete und erweiterte Auflage. Hans Huber, Bern 2017, ISBN 978-3-456-84868-6.
Wilhelm Gaus, Rainer Muche: Medizinische Statistik – Angewandte Biometrie für Ärzte und Gesundheitsberufe. 2., überarbeitete Auflage. Schattauer, Stuttgart 2017, ISBN 978-3-7945-3241-4 (E-Book-ISBN 978-3-7945-9072-8).
Matthias Rudolf, Wiltrud Kuhlisch: Biostatistik. Eine Einführung für Bio- und Umweltwissenschaftler. 2. Auflage. Pearson, München 2021, ISBN 978-3-86894-404-4 (E-Book-ISBN 978-3-86326-300-3).

Geographie

Gerhard Bahrenberg, Ernst Giese, Josef Nipper: Statistische Methoden in der Geographie. Teubner, Stuttgart 1999, ISBN 3-443-07101-5.

Physik

Kurt Binder, Dieter W. Heermann: Monte Carlo Simulation in Statistical Physics – An Introduction (= Graduate Texts in Physics). 6. Auflage. Springer, Cham 2019, ISBN 978-3-03010757-4, doi:10.1007/978-3-030-10758-1.

Sport

Jay Bennett (Hrsg.): Statistics in Sport (Arnold Applications of Statistics Series). Arnold, London 1998, ISBN 0-340-70072-6.

Technik

Edgar Dietrich, Alfred Schulze: Statistische Verfahren zur Maschinen- und Prozessqualifikation. 4. Auflage. Hanser, München 2003, ISBN 3-446-22077-1.
Volker Rausch: Bediensysteme der Instandhaltung: Eine Verknüpfung von mathematisch-statistischen Methoden und der Bedientheorie. SVH Verlag, Saarbrücken 2010, ISBN 3-8381-1492-2.

Versicherungsmathematik

Klaus D. Schmidt: Versicherungsmathematik (= Springer-Lehrbuch). Springer, Berlin / Heidelberg 2002, ISBN 978-3-540-42731-5, doi:10.1007/978-3-662-10783-6.
Michel Denuit, Jan Dhaene, Marc Goovaerts, Rob Kass: Actuarial Theory for Dependent Risks – Measures, Orders and Models. Wiley, Chichester 2005, ISBN 978-0-470-01492-9, doi:10.1002/0470016450.
Rob Kaas, Marc Goovaerts, Jan Dhaene, Michael Denuit: Modern Actuarial Risk Theory. Using R. 2. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2008, ISBN 978-3-540-70992-3, doi:10.1007/978-3-540-70998-5.

Wirtschaftswissenschaften

Josef Bleymüller, Günther Gehlert, Herbert Gülicher: Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. 15. Auflage. Vahlen, München 2008, ISBN 3-8006-3529-1.
David M. Levine, David F. Stephan, Mark L. Berenson: Statistics for Managers Using Microsoft Excel. Prentice Hall, Upper Saddle River/NJ 1999, ISBN 0-13-021218-0.
Paul Newbold, William L. Carlson, Betty Thorne: Statistics for Business and Economics. 6. Auflage. Prentice Hall, Upper Saddle River/NJ 2006, ISBN 0-13-220384-7.
Volker Oppitz, Volker Nollau: Taschenbuch Wirtschaftlichkeitsrechnung – quantitative Methoden der ökonomischen Analyse. Hanser, Leipzig 2003, ISBN 3-446-22463-7.

Entscheidungstheorie

Günter Bamberg, Adolf G. Coenenberg, Michael Krapp: Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre. 16. Auflage. Vahlen, München 2019, ISBN 978-3-8006-5885-5.
Helmut Laux, Robert M. Gillenkirch, Heike Y. Schenk-Mathes: Entscheidungstheorie. 10. Auflage. Springer Gabler, Berlin/Heidelberg 2016, ISBN 978-3-662-57817-9, doi:10.1007/978-3-662-57818-6.

Finanzmarktstochastik und Risikomanagement

Christian Bluhm, Ludger Overbeck, Christoph Wagner: Introduction to Credit Risk Modeling (= Financial Mathematics Series). 2. Auflage. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton / London / New York 2010, ISBN 978-1-58488-992-2.
Ernst Eberlein, Jan Kallsen: Mathematical Finance (= Springer Finance). Springer, Cham 2019, ISBN 978-3-03026105-4, doi:10.1007/978-3-030-26106-1.
Hans Föllmer, Alexander Schied: Stochastic Finance – An Introduction in Discrete Time. 4. überarbeitete und erweiterte Auflage. De Gruyter, Berlin / Boston 2016, ISBN 978-3-11-046344-6, doi:10.1515/9783110463453.
Frank Romeike, Manfred Stallinger: Stochastische Szenariosimulation in der Unternehmenspraxis – Risikomodellierung, Fallstudien, Umsetzung in R. Springer Gabler, Wiesbaden 2021, ISBN 978-3-658-34062-9, doi:10.1007/978-3-658-34063-6.
Friedrich Schmid, Mark Trede: Finanzmarktstatistik. Springer, Berlin Heidelberg York 2006, ISBN 978-3-540-27723-1.

Ökonometrie

Ludwig von Auer: Ökonometrie – Eine Einführung. 8. Auflage. Springer Gabler, Wiesbaden 2023, ISBN 978-3-658-42699-6, doi:10.1007/978-3-658-42700-9.
Peter M. Schulze, Alexander Prinz, Andreas Schweinberger: Angewandte Statistik und Ökonometrie mit WinRATS. Oldenbourg, München 2006, ISBN 3-486-58033-7.
Jeffrey M. Wooldridge: Introductory Ecomometrics. A Modern Approach. 4. Auflage. South-Western, Mason 2009, ISBN 978-0-324-58548-3.

Wirtschaftsstatistik

Oskar Anderson, Werner Popp, Manfred Schaffranek, Horst Stenger, Klaus Szameitat: Grundlagen der Statistik – Amtliche Statistik und beschreibende Methoden (= Heidelberger Taschenbücher. Band 195). 2. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 1988, ISBN 978-3-540-18689-2, doi:10.1007/978-3-642-86898-6 (E-Book-ISBN 978-3-642-86898-6).
Horst Degen, Peter Lorscheid: Statistik-Lehrbuch – Methoden der Statistik im wirtschaftswissenschaftlichen Grundstudium. Mit Wirtschafts- und Bevölkerungsstatistik. Oldenbourg Wissensch.Vlg, 2002, ISBN 3-486-27240-3.
Karl Mosler, Friedrich Schmid: Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik. 4. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2009, ISBN 978-3-642-01556-4.
Jürgen Stiefl: Wirtschaftsstatistik. Oldenbourg Wissensch. Vlg, 2006, ISBN 3-486-58012-4.

Mathematische Grundlagen der Statistik

Analysis

Otto Forster, Florian Lindemann: Differential- und Integralrechnung einer Veränderlichen (= Grundkurs Mathematik). 13. Auflage. Springer Spektrum, Wiesbaden 2023, ISBN 978-3-658-40129-0, doi:10.1007/978-3-658-40130-6.
A. I. Khuri: Advanced Calculus with Applications in Statistics (= Wiley Series in Probability and Statistics). 2. Auflage. Wiley, Hoboken 2003, ISBN 0-471-39104-2.

Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie

Allgemein

Deutsch

Heinz Bauer: Wahrscheinlichkeitstheorie und Grundzüge der Maßtheorie (= Sammlung Göschen. 1216/1216a). Band 1. Walter de Gruyter, Berlin 1964.
Heinz Bauer: Wahrscheinlichkeitstheorie. 5. Auflage. Walter de Gruyter, Berlin / New York 2002, ISBN 3-11-017236-4.
Peter Gänssler, Winfried Stute: Wahrscheinlichkeitstheorie. Springer-Verlag, Berlin / Heidelberg / New York 1977, ISBN 3-540-08418-5, doi:10.1007/978-3-642-66749-7.
Achim Klenke: Wahrscheinlichkeitstheorie. 4., überarbeitete und ergänzte Auflage. Springer, Berlin 2020, ISBN 978-3-662-62088-5, doi:10.1007/978-3-662-62089-2.
Norbert Kusolitsch: Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie. Eine Einführung. 2., überarbeitete und erweiterte Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2014, ISBN 978-3-642-45386-1, doi:10.1007/978-3-642-45387-8.
David Meintrup, Stefan Schäffler: Stochastik – Theorie und Anwendungen. Springer, Berlin / Heidelberg / New York 2005, ISBN 3-540-21676-6, doi:10.1007/b137972.
Ludger Rüschendorf: Wahrscheinlichkeitstheorie (= Springer Lehrbuch Masterclass). Springer Spektrum, Berlin / Heidelberg 2016, ISBN 978-3-662-48936-9, doi:10.1007/978-3-662-48937-6.
Klaus D. Schmidt: Maß und Wahrscheinlichkeit. 2., durchgesehene Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2011, ISBN 978-3-642-21025-9, doi:10.1007/978-3-642-21026-6.
A. N. Širjaev: Wahrscheinlichkeit (= Hochschulbücher für Mathematik. Band 91). VEB Deutscher Verlag der Wissenschaften, Berlin 1988, ISBN 3-326-00195-9.

Englisch

Krishna B. Athreya, Soumendra N. Lahiri: Measure Theory and Probability Theory. Springer, New York 2006, ISBN 978-0-387-32903-1, doi:10.1007/978-0-387-35434-7.
Patrick Billingsley: Convergence of Probability Measures. 2. Auflage. Wiley, New York 1999, ISBN 0-471-19745-9.
Patrick Billingsley: Probability and Measure (= Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics). 3. Auflage. Wiley, New York 1995, ISBN 0-471-00710-2.
Patrick Billingsley: Probability and Measure (= Wiley Series in Probability and Statistics). Anniversary Edition Auflage. Wiley, Hoboken 2012, ISBN 978-1-118-12237-2 (inhaltsgleich zur dritten Auflage aus 1995, geänderter Seitenumbruch, andere Seitenzählung).
Alexandr A. Borovkov: Probability Theory. Springer-Verlag, London 2013, ISBN 978-1-4471-5200-2 (russisch: Teoriya Veroyatnostei, 5. Aufl., 2009. Übersetzt von O. B. Borovkova und P. S. Ruzankin).
Erhan Çinlar: Probability and Stochastics (= Graduate Texts in Mathematics. Band 261). Springer, Dordrecht / Heidelberg / London 2011, ISBN 978-0-387-87858-4, doi:10.1007/978-0-387-87859-1.
William Feller: An Introduction to Probability Theory and Its Applications. 3. Auflage. Band I. Wiley, New York / London / Sydney 1968, ISBN 978-0-471-25708-0.
William Feller: An Introduction to Probability Theory and Its Applications. 2. Auflage. Band II. Wiley, New York / London / Sydney / Toronto 1971, ISBN 978-0-471-25709-7.
Olav Kallenberg: Foundations of Modern Probability (= Probability Theory and Stochastic Modelling. Band 99). 3. Auflage. Springer, Cham 2021, ISBN 978-3-03061870-4, doi:10.1007/978-3-030-61871-1.
Alan F. Karr: Probability. Springer-Verlag, New York 1993, ISBN 0-387-94071-5, doi:10.1007/978-1-4612-0891-4.
Michel Loève: Probability Theory I (= Graduate Texts in Mathematics. Band 45). 4. Auflage. Springer, New York 1977, ISBN 978-0-387-90210-4, doi:10.1007/978-1-4684-9464-8.
Michel Loève: Probability Theory II (= Graduate Texts in Mathematics. Band 46). 4. Auflage. Springer, New York 1978, ISBN 978-0-387-90262-3.
Daniel W. Stroock: Probability Theory - An Analytic View. 2. Auflage. Cambridge University Press, Cambridge / New York 2010, ISBN 978-0-521-13250-3, doi:10.1017/CBO9780511974243.

Gauß-Maße

Daniel W. Stroock: Gaussian Measures in Finite and Infinite Dimensions (= Universitext). Springer, Cham 2023, ISBN 978-3-03123121-6, doi:10.1007/978-3-031-23122-3.

Gegenbeispiele

Joseph P. Romano, Andrew F. Siegel: Counterexamples in Probability and Statistics. Chapman & Hall, New York / London 1986, ISBN 0-412-98901-8.
Jordan Stoyanov: Counterexamples in Probability. 2. Auflage. John Wiley & Sons, Chichester 1997, ISBN 0-471-96538-3.
Jordan Stoyanov: Counterexamples in Probability (= Dover Books on Mathematics). 3. Auflage. Dover Publications, New York 2013, ISBN 978-0-486-49998-7.
Gary L. Wise, Eric B. Hall: Counterexamples in Probability and Real Analyses. Oxford University Press, New York 1993, ISBN 0-19-507068-2.

Grenzwertsätze

Valentin V. Petrov: Limit Theorems of Probability Theory – Sequences of Independent Random Variables (= Oxford Studies in Probability. Band 4). Clarendon Press, Oxford 1995, ISBN 0-19-853499-X.

Stochastische Differentialgleichungen und stochastische Integration

Bernt Øksendal: Stochastic Differential Equations. An Introduction with Applications (= Universitext). 6. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg / New York 2003, ISBN 978-3-540-04758-2, doi:10.1007/978-3-642-14394-6 (6th corrected printing 2013).
Philip E. Protter: Stochastic Integration and Differential Equations (= Stochastic Modelling and Applied Probability. Band 21). 2. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg / New York 2005, ISBN 978-3-540-00313-7, doi:10.1007/978-3-662-10061-5 (corrected printing 2005).

Stochastische Folgen

Klaus D. Schmidt: Stochastische Folgen. Ein Proseminar mit Anwendungen in der Versicherungsmathematik (= Springer-Lehrbuch). Springer Spektrum, Berlin / Heidelberg 2015, ISBN 978-3-662-46175-4, doi:10.1007/978-3-662-46176-1.

Stochastische Matrizen

Franz-Josef Fritz, Bertram Huppert, Wolfgang Willems: Stochastische Matrizen. Springer, Berlin / Heidelberg 1979, ISBN 978-3-540-09126-4, doi:10.1007/978-3-642-67131-9 (E-Book-ISBN 978-3-642-67131-9).

Stochastische Prozesse

Zwedisław Brezeźniak, Tomasz Zastawniak: Basic Stochastic Processes. Springer, Berlin 1999, ISBN 3-540-76175-6, doi:10.1007/978-1-4471-0533-6.
Joseph L. Doob: Stochastic Processes. Wiley, New York 1953, ISBN 978-0-471-52369-7.
Harald Luschgy: Martingale in diskreter Zeit – Theorie und Anwendungen. Springer Spektrum, New York 2013, ISBN 978-3-642-29960-5, doi:10.1007/978-3-642-29961-2.
Sidney I. Resnick: Adventures in Stochastic Processes. Springer, New York 1992, ISBN 978-1-4612-6738-6, doi:10.1007/978-1-4612-0387-2.
Daniel Revuz, Marc Yor: Continuous Martingales and Brownian motion (= Grundlehren der mathematischen Wissenschaften. Band 293). 3. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 1999, ISBN 978-3-642-08400-3, doi:10.1007/978-3-662-06400-9 (Corrected 3rd printing 2005).
Richard Serfozo: Basics of Applied in Stochastic Processes. Springer, Berlin / Heidelberg 2009, ISBN 978-3-540-89331-8, doi:10.1007/978-3-540-89332-5.
Galen R. Shorack, Jon A. Wellner: Empirical Processes with Applications in Statistics. Wiley, New York 1986 (Unveränderter Nachdruck: SIAM, Philadelphia 2009, ISBN 978-0-89871-684-9).
Aad W. van der Vaart, Jon A. Wellner: Weak Convergence and Empirical Processes – With Applications to Statistics (= Springer Series in Statistics). Springer, New York 1996, ISBN 978-1-4757-2547-6, doi:10.1007/978-1-4757-2545-2.
Aad W. van der Vaart, Jon A. Wellner: Weak Convergence and Empirical Processes – With Applications to Statistics (= Springer Series in Statistics). 2. Auflage. Springer, Cham 2023, ISBN 978-3-03129038-1, doi:10.1007/978-3-031-29040-4.

Maß- und Integrationstheorie

Heinz Bauer: Maß- und Integrationstheorie. 2., überarbeitete Auflage. Walter de Gruyter, Berlin / New York 1992, ISBN 3-11-013626-0.
Jürgen Elstrodt: Maß- und Integrationstheorie. Achte, erweiterte und aktualisierte Auflage. Springer Spektrum, Berlin 2018, ISBN 978-3-662-57938-1, doi:10.1007/978-3-662-57939-8.

Matrix-Algebra

James E. Gentle: Matrix Algebra. Theory, Computations, and Applications in Statistics (= Springer Texts in Statistics). 2. Auflage. Springer, Cham 2017, ISBN 978-3-319-64866-8, doi:10.1007/978-3-319-64867-5 (E-Book-ISBN 978-3-319-64867-5).
David A. Harville: Matrix Algebra from a Statistician’s Perspective. Springer, New York 1997, ISBN 0-387-94978-X, doi:10.1007/b98818 (Es gibt einen Nachdruck von 2008 mit kleineren Änderungen und geänderter Seitenzählung, der nicht als zweite Auflage ausgewiesen ist).
David A. Harville: Matrix Algebra from a Statistician’s Perspective. Springer, New York 2008, ISBN 978-0-387-78356-7, doi:10.1007/b98818 (Es gibt einen Vorläufer von 1997 mit abweichender Seitenzählung).
Karsten Schmidt, Götz Trenkler: Einführung in die Moderne Matrix-Algebra – Mit Anwendungen in der Statistik. 3. Auflage. Springer, Berlin / Heidelberg 2015, ISBN 978-3-662-46772-5, doi:10.1007/978-3-662-46773-2.

Buchkapitel

Phoebus J. Dhrymes: Mathematics for Econometrics. 4. Auflage. Springer, New York 2013, ISBN 978-1-4614-8144-7, Kap. 2, Matrix Algebra, S. 13–94, doi:10.1007/978-1-4614-8145-4_2.

Verschiedene tangierende Gebiete

Funktionalanalysis

Harro Heuser: Funktionalanalysis – Theorie und Anwendungen (= Mathematische Leitfäden). 4. Auflage. Teubner und Vieweg, Wiesbaden, ISBN 978-3-8351-0026-8.
Dirk Werner: Funktionalanalysis (= Springer-Lehrbuch). 8., vollständig überarbeitete Auflage. Springer Spektrum, Berlin, ISBN 978-3-662-55406-7, doi:10.1007/978-3-662-55407-4.

Geometrie

Lectures on Polytopes. Corrected and updated printing (= Graduate Texts in Mathematics. Band 152). Springer, New York / Heidelberg / Dordrecht / London 2007, ISBN 978-0-387-94329-9, doi:10.1007/978-1-4613-8431-1.

Konvexe Analysis

Ralph Tyrrell Rockafellar: Convex Analysis (= Princeton Landmarks in Mathematics and Physics. Band 30). Princeton University Press, Princeton 1970, ISBN 0-691-08069-0, doi:10.1515/97814008731738.

Mathematisches Denken

Joachim Hilgert, Max Hoffmann, Anja Panse: Einführung in mathematisches Denken und Arbeiten – tutoriell und transparent. Springer Spektrum, Heidelberg 2015, ISBN 978-3-662-45511-1, doi:10.1007/978-3-662-45512-8.

Mathematische Logik

Heinz-Dieter Ebbinghaus, Jörg Flum, Wolfgang Thum: Einführung in die mathematische Logik. 6., überarbeitete und erweiterte Auflage. Springer Spektrum, Berlin 2018, ISBN 978-3-662-58028-8, doi:10.1007/978-3-662-58029-5.

Wolfgang Rautenberg: Einführung in die Mathematische Logik – Ein Lehrbuch. Vieweg und Teubner Verlag, Wiesbaden 2008, ISBN 978-3-8348-0578-2, doi:10.1007/978-3-8348-9530-1.

Mengenlehre

Nicolas Bourbaki: Éléments de Mathematique – Théorie des ensembles. Springer, Berlin / Heidelberg / New York 2006, ISBN 978-3-540-34034-8, doi:10.1007/978-3-540-34035-5 (französisch, Nachdruck der Originalausgabe Hermann, Paris 1970).

Operations Research

Wolfgang Domschke, Andreas Drexl, Robert Klein, Armin Scholl: Einführung in Operations Research. 9., überarbeitete und verbesserte Auflage. Springer Gabler, Berlin / Heidelberg 2015, ISBN 978-3-662-48215-5, doi:10.1007/978-3-662-48216-2.

Optimierung

Rainer E. Burkard, Uwe T. Zimmermann: Einführung in die mathematische Optimierung. Springer Spektrum, Berlin / Heidelberg 2012, ISBN 978-3-642-28672-8, doi:10.1007/978-3-642-28673-5.
Winfried Hochstättler: Lineare Optimierung. Springer Spektrum, Berlin 2017, ISBN 978-3-662-54424-2, doi:10.1007/978-3-662-54425-9.
Florian Jarre, Josef Stoer: Optimierung. Einführung in mathematische Theorie und Methoden. 2. Auflage. Springer Spektrum, Berlin 2019, ISBN 978-3-662-58854-3, doi:10.1007/978-3-662-58855-0.
Dieter Jungnickel: Optimierungsmethoden – Eine Einführung. 3., neu bearbeitete Auflage. Springer Spektrum, Wiesbaden 2015, ISBN 978-3-642-54820-8, doi:10.1007/978-3-642-54821-5.

Reelle Funktionen

I. P. Natanson: Theorie der Funktionen einer reellen Veränderlichen. 4. Auflage. Harri Deutsch, Thun 1981, ISBN 3-87144-217-8 (Unveränderter Nachdruck der 4. Aufl., Akademie-Verlag, Berlin 1975).

Sammelwerke

Zeitschriften

Liste statistischer Zeitschriften

Sammelbände

Ingram Olkin, Sudhist G. Ghurye, Wassily Hoeffding, William G. Madow, Henry B. Mann (Hrsg.): Contributions to Probability and Statistics. Essays in Honor of Harold Hotelling (= Stanford Studies in Mathematics and Statistics. Band 2). Stanford University Press, Stanford 1960, ISBN 978-0-8047-0596-7 (Enthält u. a. eine Bibliographie von Harold Hotelling und einen häufig zitierten Artikel von Howard Levene).
Horst Rinne, Bernhard Rüger, Heinrich Strecker (Hrsg.): Grundlagen der Statistik und ihre Anwendungen – Festschrift für Kurt Weichselberger. Physica-Verlag, Heidelberg 1995, ISBN 3-7908-0872-5.

Artikel

Sankt-Petersburg-Paradoxon

Daniel Bernoulli: Exposition of a New Theory on the Measurement of Risk. In: Econometrica. Band 22, 1954, S. 23–36, doi:10.2307/1909829 (Übersetzung aus dem Lateinischen).
Daniel Bernoulli: Versuch einer neuen Theorie der Wertbestimmung von Glücksfällen (Specimen Theoriae novae de Mensura Sortis) (= Lujo Brentano, Emanuel Leser [Hrsg.]: Sammlung älterer und neuerer staats-wissenschaftlicher Schriften des In- und Auslandes. Band 9). Duncker & Humblot, Leipzig 1896 (Mit einer Einleitung von Luwig Fick, aus dem Lateinischen übersetzt und kommentiert von Alfred Pringsheim).
Karl Menger: Das Unsicherheitsmoment in der Wertlehre – Betrachtungen im Anschluß an das sogenannte Petersburger Spiel. In: Zeitschrift für Nationalökonomie. Band 5, 1934, S. 459–485, doi:10.1007/BF01311578.
Christian Seidl: The St. Petersburg Paradox at 300. In: Journal of Risk and Uncertainty. Band 46, 2013, S. 247–264, doi:10.1007/s11166-013-9165-9.

COVID-19

Statistisches Bundesamt: Monatsberichte der Todesursachenstatistik mit Fokus auf COVID-19-Sterbefälle – Vorläufige Fallzahlen nach Monaten für ausgewählte Diagnosegruppen und Einzeldiagnosen für die Monate Januar 2020 bis Januar 2022. Abgerufen am 6. Januar 2023 (Die Sonderauswertung wird vorerst monatlich aktualisiert).

Verschiedenes

Jonathan J. Koehler: The influence of prior beliefs on scientific judgments of evidence quality. In: Organizational Behavior and Human Decision Processes. Band 56, 1993, S. 17–67.