本书主要内容包括：概率论基础知识、随机过程的概念和基本类型、平稳过程、Poisson过程、更新过程、Markov链、随机过程分析等。本书尽可能简化了复杂的抽象证明和推导，重点讲述Poisson过程、更新过程、Markov链、随机过程分析等内容，并没有介绍比较复杂的随机过程入布朗运动、鞅论等。

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

全书共分6章：基本概念、点估计、假设检验、区间估计、统计决策理论与Bayes分析、统计计算方法，书中含有丰富的例子，着力说明统计思想和统计应用，书中还配置了足够的习题，可使读者得到各种基本训练。读完本书即可进入数理统计各分支的学习与研究。 《高等数理统计（第三版）》可作为数学专业、统计专业研究生的教学用书和统计工作者的

时间序列在现代生活中无处不在，它也是数据分析的重要对象。本书介绍时间序列分析的实用技巧，展示如何结合机器学习方法和传统的统计方法来分析各类时间序列数据，并提供Python示例和R示例。本书共有17章，首先概览时间序列分析的历史，然后介绍数据的获取、清洗、模拟和存储，接着关注可用于时间序列分析的建模技术，最后探讨时间序列

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

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。

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

本书主要内容包括：概率论的基本概念、随机变量、多维随机变量、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、假设检验、方差分析、回归分析，共十章。主要内容包括：样本空间与随机事件、概率与古典概型等。

内容介绍 本书从工程的角度概述了概率图模型（PGMs）。书本涵盖了PGMs每种主要类别的基础知识，包括表示、推理和学习原则，并回顾了每种类型的模型在现实世界中的应用。这些应用来自广泛的学科，突出了贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、动态和时间贝叶斯网络、马尔可夫随机场、影响图和马尔可夫决策过程的许多用途。本书特

本书介绍概率论与随机过程的基本概念、基本方法及其运用.全书包括事件与概率、随机变量（一元与多元）及其分布、概率论极限理论、随机过程引言、二阶矩过程时域分析、宽平稳过程的谱分析、高斯过程、离散时间马尔可夫过程、泊松过程等内容.全书共分为10章，含例题147道，习题223题及参考解答.