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统计包括统计计算和计算统计两个领域。传统的统计计算有优化算法、随机数生成算法、随机模拟、回归分析、分布函数和分位数函数计算等。计算统计包括马尔可夫链蒙特卡罗方法、EM算法和自助法等。本书理论部分囊括了这两部分内容；实验部分是以Python作为编程语言实现的，部分代码展示在书中，部分代码以二维码形式放在每节后面；课程思政

本书共分为8章，主要包括基础知识、极限与连续、一元函数微分学、导数的应用、一元函数的积分学及其应用、多元函数的微积分初步、微分方程、无穷级数。

相依混合随机变量是现代概率统计中的重要概念,它具有非常直观的实际应用背景,如时间序列数据、空间数据、网格数据和高频数据等都具有相依性,且呈现渐近独立的特征.因此,近几十年来一直都吸引了众多学者的关注与研究,获得了丰硕的研究成果.本书主要介绍混合随机变量的基本理论,内容包括混合随机变量的定义与性质、随机过程的混合性质、混

本书是数理统计方面的经典教材，从数理统计学的初级基本概念及原理开始，详细讲解概率与分布、多元分布、特殊分布、统计推断基础、极大似然法等内容，并且涵盖一些高级主题，如一致性与极限分布、充分性、优假设检验、正态模型的推断、非参数与稳健统计、贝叶斯统计等.此外，为了帮助读者更好地理解数理统计和巩固所学知识，书中还提供了一些重

本书是多元数据分析的基础教材，内容涵盖方差分析、总体分布和独立性检验、矩阵的奇异值分解、多元线性回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、多维标度分析、判别分析、逻辑回归分析、典型相关分析等多元数据分析的核心内容。写作上力求深入浅出、循序渐进，既照顾学生的理解能力与学习兴趣，又考虑内容的全面性与深度。本书在内容取舍、习

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本书为应用统计硕士专业学位研究生及相关专业高年级本科生教材，主要介绍了常见的随机过程(离散时间马氏链、泊松过程、更新过程、连续时间马氏链、布朗运动、鞅)的基础知识及其应用。为适应应用统计硕士专业学位研究生和相关专业高年级本科生自学的需要，本书在介绍随机过程基础理论的过程中，尽量回避晦涩难懂的定理证明过程，着重于定理结论

"本丛书精选对人类文明发展起过重要作用、在深化人类对世界的认识或推动人类对世界的改造方面有某种里程碑的主题，深入浅出地介绍数学文化的丰富内涵、数学发展史中的一些重要篇章以及一些著名数学家的历史功绩和优秀品质等内容，适于包括中学生在内的读者阅读。本书是一部概率论的科普著作。第一章简要介绍概率论发展史和概率论的基础知识。第

本书主要介绍了纵向数据多元响应变量的一种新的聚类方法，同时研究了纵向数据的分位数回归模型和半参数固定效应模型的估计效率。全书共分六章，第一章概述，主要介绍本书的主要工作，包括研究背景、一些基本概念。第二章介绍基于非参数回归模型的多元响应变量纵向数据的聚类分析方法，包括模型框架、聚类方法、渐近性质、数值模拟、实例分析和证