AP数理统计科目想要拿5分，没有复习书籍怎么行！

AP考试临近，这时候的你应该已经开始努力复习了吧？在AP课程和考试中，首要的当然是课本，其次就要数复习参考书和备考练习册了。今天小编给大家介绍一些数学、统计专业的书籍。复习参考书虽然不可能像课本那样详尽，但它可以为你总结出最重要的知识点，让你在考试前期利用短期记忆梳理出详细的知识框架。

The Nothing That Is: A Natural History of Zero

零的自然史

作者：Robert Kaplan

作者向我们展示了人类祖先在没有零的帮助下试图计算大笔金额时的困难程度。即使是数学非常出色的古希腊人，一开始也没有零的概念。

在一两千年以前，印度数学家终于第一次把零作为一个普通数字，还不是独特符号来进行处理，实现了计算中的巨大飞跃。数学经历方程式、微积分时代，一直到计算机的发明：计算机只有“0”和“1”来表示，可以说没有零就没有我们现代生活的一切。

Statistics without Tears: An introduction for Non-Mathematicians

无泪统计:非数学家导论

作者: Derek Rowntree

本书是为任何需要或想了解统计工作原理的人编写的。它不需要专业知识，通过文字和图表进行教学，而不是通过图形、公式和方程式 - 为非数学读者提供了完美的方法。Derek Rowntree 以“印刷教程”的形式写成，在他的论点中包含了问题；读者可以随时回答问题，使他们能够衡量自己的表现并判断他们掌握了该主题的程度。

A Beautiful Mind

美丽心灵

作者：Sylvia Nasar

这本书介绍了美国诺贝尔奖获得者纳什的传奇人生。英俊而又十分古怪的数学家约翰·纳什念研究生时便发表了他的博弈理论，短短26页的论文在经济、军事等领域产生深远的影响，他开始享有国际声誉。但纳什出众的直觉受到了精神分裂症的困扰，使他向学术上最高层次进军的辉煌历程发生了巨大改变。但经过他的不懈努力，他最终获得了诺贝尔奖，而他也成了一个不仅拥有美好情感，并具有美丽心灵的人。

Logicomix: An epic search for truth

罗素的故事

作者：Apostolos Doxiadis

是一部漫画故事书，取材于声名显赫的哲学家伯特兰·罗素，讲述了他的早年生活以及他对真理满怀激情的追求过程。

本书既是一部历史小说，也是一本逻辑学、数学的导引书，它通俗易懂地介绍了数学和逻辑学中一些很伟大的思想。书中用丰满的人物形象、富于表现力和感染力的漫画、扣人心弦的故事，展示了这些20世纪的思想者追求真理的历程，一个个迷人的故事让我们感受与这些思想者一起探险的美妙和疯狂。

A Tour of the Calculus

微积分之旅

作者：David Berlinski

如果没有微积分，数学家将无法描述摩托车的加速度，也无法描述重力对抛掷的球和遥远行星的影响，也无法证明一个人可以穿过房间，最终触摸到对面的墙。微积分是如何使这些事情成为可能的，并在这样做的过程中发现实数与现实世界之间的对应关系。书籍揭示了微积分是如何将数字的精确性与不断变化的宇宙的流动性协调起来的。

How Not to Be Wrong: The Power of Mathematical Thinking

如何不犯错：数学思维的力量

作者：Jordan Ellenberg

★比尔•盖茨2016年暑期书单

在本书中，世界知名数学家乔丹·艾伦伯格告诉我们，数学与我们所做的每一件事都息息相关，可以帮助我们洞见在混沌和嘈杂的表象之下日常生活的隐性结构和秩序。

本书运用数学方法分析和解决了很多的日常生活问题，帮助数学门外汉习得用数学思维思考问题的技能。作者用数学这条主线穿起了时空，从每时每刻到宇宙空间，中间还穿插了很多人和事物，比如棒球、里根经济学、伏尔泰、意大利文艺复兴时期的绘画、人造语言等。

Fermat's Enigma

费马大定理：一个困惑了世间智者358年的谜

作者：Simon Singh

《费马大定理》是关于一个困惑了世间智者358年的谜题的传奇。本书既有振奋人心的故事讲述方式，也有引人入胜的科学发现的历史。西蒙•辛格讲述了一个英国人，经过数年秘密辛苦的工作，终于解决了最具挑战性的数学问题的艰辛旅程。被誉为“科普作品中的武侠小说”“好莱坞感的数学史”的经典之作。

Weapons of Math Destruction

算法霸权：数学杀伤性武器的威胁

作者: Cathy O'Neil

我们生活在算法时代。越来越多的影响我们生活的决定——我们在哪里上学，我们是否能找到工作或贷款，我们为健康保险支付了多少——不是由人类做出的，而是由机器做出的。从理论上讲，这应该会带来更大的公平性：每个人都按照相同的规则进行评判。

但正如数学家和数据科学家 Cathy O'Neil 所揭示的那样，今天使用的数学模型是不受监管和无可争议的，即使它们是错误的。最令人不安的是，它们强化了歧视——扶持幸运者，惩罚受压迫者，并在此过程中破坏我们的民主。欢迎来到大数据的黑暗面。

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