本书分上下2编共8章，第1编概率论基础包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、随机向量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理；第2编数理统计基础包括：样本与抽样分布、参数估计、假设检验。

本书主要内容包括以下十个方面的案例分析：1.随机事件与概率；2.随机变量及其分布；3.多维随机变量及其分布；4.数字特征；5.大数定律与中心极限定理；6.数理统计的基础知识；7.参数估计；8.假设检验；9.方差分析；10.回归分析与相关分析，收集80个左右的案例。这些案例分析包括实际问题分析与部分理论研究问题，内容范围

时间序列分析是在工程技术领域和金融领域都有众多应用的理论和方法。随着我国的科技和经济发展，时间序列分析正变得越来越重要。 本书是高等院校“应用时间序列分析”课程的教材，是“北京大学数学教学系列丛书”《应用时间序列分析》的第二版，较系统地讲授了应用时间序列分析的基本理论、方法及其应用，目的是使学生对时间序列分析的内容和方

随着我国社会和经济建设的高速发展，全国高等教育规模日益扩大，工科院校各专业对公共数学课的课程建设、教学内容的更新和教材建设提出了新的要求。本书包括概率论和数理统计两部分内容。具体内容为随机事件及其概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设

本书共五章，包含课程必备知识、概率及其性质、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理等。本书的编写从境外生的实际出发，概念通俗易懂，实例生动有趣，注重基本概念的描述，强调概率在生活中的应用，淡化定理及公式的证明，适合数学基础相对一般的读者。本书结构严谨，叙述清楚，行文简洁流畅，例题生动，可读性强，可

本教材总体上分为基础理论和典型应用两个部分。在第一部分中，本教材以概率论、图论为基础，介绍了概率论和图论的相关概念和实例。随后引入贝叶斯网络、马尔科夫随机场、因子图等有向或无向概率图模型，给出基本的消息传递规则，得到了最基本的和积算法和最大和算法。进一步地，本教材依次介绍了概率图模型上的置信传播、近似消息传递、变分推断

本书内容:现代社会,数据已渗透到各类行业和各个领域,对国家管理和人们的生活都发挥着越来越重要的作用。统计学就是对数据进行挖掘和运用,从而得出重要且正确决策的方法论学科。可以说信息的收集、整理、分析都离不开统计学理论和方法的应用。本教材围绕应用型本科院校人才培养目标,主要满足经济管理类学生学习需要;阐述对社会经济信息进行

积分嵌套拉普拉斯近似（IntegratedNestedLaplaceApproximation，INLA）是一种新的近似贝叶斯计算方法，相比传统的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，它可以高效地拟合多种贝叶斯模型。INLA旨在解决潜在高斯马尔可夫随机场模型参数的边际推断，利用模型中潜在变量的条件独立性来提高计算速度。《

本书是在作者多年教学实践的基础上，本着厚基础、重应用的原则，突出重点、紧扣前沿，采用低起点、逐步深入的编写思路，经反复研讨后编写而成的。读者只要具备高等数学、线性代数和概率论的初步知识就可以学习本书。全书共10章，内容包括概率论基础、数理统计基本知识、点估计、区间估计、假设检验、非参数检验、回归分析、方差分析、统计学习

本书系统地介绍了贝叶斯统计学的基础理论以及在一些领域中的应用。全书共16章，内容分为4个部分：第一部分，介绍贝叶斯统计学的发展和应用概况，包括第1章（绪论）；第二部分，介绍贝叶斯统计学的基础理论，包括第26章；第三部分，介绍贝叶斯统计学在一些领域中的应用，包括第715章；第四部分，介绍贝叶斯计算方法及有关软件，包括第1