以数据复杂程度分类，将Meta分析分为几个大的专题，称为篇；将每个大的专题再细分为章。每章先举一个具体数据，接着介绍适用于数据Mate分析的模型，给出R软件实现过程和结果解读。以问题为导向，以数据为纲，以模型和方法为目，理论与实践结合，重在实践。以数据复杂程度分类，将Mate分析分成几个大的专题，称为篇，然后每个大的专

本书主要讲述混合、正负相协、拓广负相依、宽相依和负超可加相依等相依结构下的不等式研究，特别是非参数和半参数模型的统计理论和方法，如若干相依序列的定义和不等式、密度函数和分布函数估计的相合性与渐近正态性、非参数回归函数小波估计的强相合和Berry-Esseen界、半参数回归模型小波估计的弱收敛速度和Berry-Essee

本书分两册。第一分册的主要内容有随机事件、概率、多维随机变量及其分布、大数定律、中心极限定理与参数估计;第二分册的主要内容有随机变量及其分布、随机变量的数字特征、样本与抽样分布与假设检验。

本书系统地介绍了多元统计分析的基本理论与方法，突出实际案例的应用和统计思想的渗透，既侧重于应用，又兼顾了必要的推理论证，将社会、经济、自然科学等领域的实际应用案例应用与多元统计思想紧紧联系在一起，方便读者学习如何将统计方法的应用与生活工作中的实际问题相结合，选择合适的模型与方法来进行分析，进而全面地理解并掌握必要的多元

全书共八章,即随机事件与概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、统计量和抽样分布、参数估计、假设检验。每章均配有习题和单元测试,书后附有习题参考答案。

本书共分为10部分，内容包括排列组合、随机事件与概率、随机变量及其概率分布、二维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、样本与统计量、参数估计、假设检验、Matlab在概率论统计中的应用简介。各章后选配了适量习题，并在书后附有习题答案。书末给出了泊松分布表、标准正态分布表、χ2分布分位数表、t

本书共10章。前5章为概率论部分,主要包括随机事件及概率、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,是学习数理统计的基础。第6章至第9章为数理统计部分,主要包括数理统计基本知识、参数估计、假设检验、回归分析。第10章介绍了MATLAB软件在概率统计中的应用。

本书共八章，内容包括：随机事件及其概率、一维随机变量及其分布、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、数理统计基础知识、参数估计、假设检验。

本书是“互联网+”视角下创新型立体化教材,借助于APP平台提供微课、交互动画、释疑解难、数学实验等助学、助教数字资源,从而更好地为教师与学生服务。本书介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与方法。内容包括概率论、数理统计两部分。每章均配有习题,并附有本章习题答案二维码,即扫即得。习题中收集了多届研究生考试试题,既便

本书介绍近些年来关于马尔可夫链的统计推断的一些研究新结果:可逆马尔可夫链和不可逆平稳D-马尔可夫链统计计算理论，使用的方法是我们建立的马尔可夫链反演法。第1章介绍本书需要的一些预备知识。第2章介绍马尔可夫链的击中分布和禁忌速率，主要是击中分布的微分性质、矩性质及对称函数性质有关的约束方程，以及马尔可夫链反演法。第3章和