本書主要內(nèi)容包括：概率論基礎(chǔ)知識、隨機過程的概念和基本類型、平穩(wěn)過程、Poisson過程、更新過程、Markov鏈、隨機過程分析等。本書盡可能簡化了復(fù)雜的抽象證明和推導(dǎo)，重點講述Poisson過程、更新過程、Markov鏈、隨機過程分析等內(nèi)容，并沒有介紹比較復(fù)雜的隨機過程入布朗運動、鞅論等。

本書主要講述混合、正負相協(xié)、拓廣負相依、寬相依和負超可加相依等相依結(jié)構(gòu)下的不等式研究，特別是非參數(shù)和半?yún)��?shù)模型的統(tǒng)計理論和方法，如若干相依序列的定義和不等式、密度函數(shù)和分布函數(shù)估計的相合性與漸近正態(tài)性、非參數(shù)回歸函數(shù)小波估計的強相合和Berry-Esseen界、半?yún)��?shù)回歸模型小波估計的弱收斂速度和Berry-Essee

全書共分6章：基本概念、點估計、假設(shè)檢驗、區(qū)間估計、統(tǒng)計決策理論與Bayes分析、統(tǒng)計計算方法，書中含有豐富的例子，著力說明統(tǒng)計思想和統(tǒng)計應(yīng)用，書中還配置了足夠的習(xí)題，可使讀者得到各種基本訓(xùn)練。讀完本書即可進入數(shù)理統(tǒng)計各分支的學(xué)習(xí)與研究。 《高等數(shù)理統(tǒng)計（第三版）》可作為數(shù)學(xué)專業(yè)、統(tǒng)計專業(yè)研究生的教學(xué)用書和統(tǒng)計工作者的

時間序列在現(xiàn)代生活中無處不在，它也是數(shù)據(jù)分析的重要對象。本書介紹時間序列分析的實用技巧，展示如何結(jié)合機器學(xué)習(xí)方法和傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法來分析各類時間序列數(shù)據(jù)，并提供Python示例和R示例。本書共有17章，首先概覽時間序列分析的歷史，然后介紹數(shù)據(jù)的獲取、清洗、模擬和存儲，接著關(guān)注可用于時間序列分析的建模技術(shù)，最后探討時間序列

本書介紹近些年來關(guān)于馬爾可夫鏈的統(tǒng)計推斷的一些研究新結(jié)果:可逆馬爾可夫鏈和不可逆平穩(wěn)D-馬爾可夫鏈統(tǒng)計計算理論，使用的方法是我們建立的馬爾可夫鏈反演法。第1章介紹本書需要的一些預(yù)備知識。第2章介紹馬爾可夫鏈的擊中分布和禁忌速率，主要是擊中分布的微分性質(zhì)、矩性質(zhì)及對稱函數(shù)性質(zhì)有關(guān)的約束方程，以及馬爾可夫鏈反演法。第3章和

全書共八章,即隨機事件與概率、隨機變量及其分布、二維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理、統(tǒng)計量和抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗。每章均配有習(xí)題和單元測試,書后附有習(xí)題參考答案。

以數(shù)據(jù)復(fù)雜程度分類，將Meta分析分為幾個大的專題，稱為篇；將每個大的專題再細分為章。每章先舉一個具體數(shù)據(jù)，接著介紹適用于數(shù)據(jù)Mate分析的模型，給出R軟件實現(xiàn)過程和結(jié)果解讀。以問題為導(dǎo)向，以數(shù)據(jù)為綱，以模型和方法為目，理論與實踐結(jié)合，重在實踐。以數(shù)據(jù)復(fù)雜程度分類，將Mate分析分成幾個大的專題，稱為篇，然后每個大的專

本書共分10章，內(nèi)容主要包括：隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征及其極限定理、樣本與統(tǒng)計量及其抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析、相關(guān)分析與回歸分析、SPSS軟件的使用。書中各章結(jié)合實際給出了大量例題、習(xí)題以及相關(guān)知識點的配套視頻，書中提供了用SPSS進行概率統(tǒng)計分析的結(jié)果，書末配書有習(xí)題和練習(xí)

本教材是全國高等農(nóng)林院校“十三五”規(guī)劃教材，本書以提高學(xué)生運用隨機觀點和統(tǒng)計思想去分析問題和解決問題的能力為宗旨，主要內(nèi)容包括：事件與概率、一維隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析、相關(guān)分析與回歸分析、Excel軟件在統(tǒng)計分析中的運用等。

本書主要內(nèi)容包括：概率論的基本概念、隨機變量、多維隨機變量、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗、方差分析、回歸分析，共十章。主要內(nèi)容包括：樣本空間與隨機事件、概率與古典概型等。