石瑞民、熊允发编*的《应用概率统计》是为中国人民公安大学工科专业及管理类等专业的概率论与数理统计课程所编写的教材，也可供其他公安高等院校作为工科及管理类等基础课教材。全书共分九章，前五章介绍*事件及其概率、*变量及其分布、*向量及其分布、*变量的数字特征、大数定理和中心*限定理，后四章介绍数理统计的基本概念、统计估计理
《应用随机过程/现代统计学系列丛书》的基本目标是在初等概率论的基础上，扩展和加强读者面向应用的随机数学基础。一方面希望能加深读者对概率知识的理解，增强对实际问题的数学建模能力，特别是对随机现象的概率描述和求解；另一方面使读者初步了解各种随机过程的性质，为后续课程的学习建立扎实的数理基础。《应用随机过程/现代统计学系列丛
《经典和现代回归分析及其应用》纯英文影印版，Manyvolumeshavebeenwrittenbystatisticiansandscientistswiththeresultbeingthatthearsenalofeffectiveregressionmethodshasincreasedmanyfold.Myi
本书展示了如何运用数学资源中的图论来理解复杂对数线性模型表明的关联结构。作者首先回顾了二向与多向列联表的关系模式，以及这些表的对数线性模型。在介绍了图论中的一些关键概念后，作者紧接着将这些思想应用到对数线性模型的两个图形典型中：关联图和生成多重图。利用丰富示例以及清晰解释，作者展示了对数线性模型的两个图形典型如何说明模
独立成分分析中的高阶统计量方法
《狄氏型和对称马尔科夫过程》是学习狄氏型和对称马尔科夫过程的标准参考书。第一部分主要包括对狄氏型理论的介绍和综合理解。狄氏型是在马尔科夫半群方向下的一种经典的狄氏积分的公理化扩张。第二部分包括分析理论，对称马尔科夫理论的概率位势理论，以及加性泛函数等。本书各章有习题，书后附有题解。读者对象：应用数学领域的研究人员和研究
本书全面总结了离散时间、一般状态空间的马尔可夫过程理论,特别给出了通常的遍历性和几何遍历性的判别准则,以及马尔可夫过程理论在通讯网络等工程技术领域中的大量应用实例。本书起点不高，论述详尽，条理清楚，曾获得1994年度ORSA/TIMS“应用概率优秀出版物奖”。第2版保留了第一版的内容和风格，并新增“第2版结束语”一章。
《半参数平滑转换自回归模型理论研究及其应用/墨香财经学术文库》使用非参数方法拓展传统的STAR模型，首次提出半参数STAR模型。在保持STAR模型基本形式不变的前提下，让转换变量以非参数的形式进入转换函数，在保留传统STAR模型较好的经济学解释能力的同时，该模型能够避免模型误设的风险，从而提高模型的样本外预测能力。《半
什么是合并时间序列？正如字面上所表达的，时间序列（在一个分析单位下规律出现的具有时间性的观测值）由横截面数据（在单独时间点上一个分析单位下的观测值）组成的一个数据集。这些分析单位可以是学校、健康组织、商业交易、城市、国家等。为什么需要进行合并分析呢？其中一个原因在于，当下研究者可以获得越来越多的相关横截面数据与时间序列
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