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本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。

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本文的前半部分(第1-5章)侧重于概率和概率分布,包括离散数据、顺序统计、多元分布和正态分布。本文的后半部分(第6-9章)强调统计和统计推理,包括估计、贝叶斯估计、统计假设测试和质量改进方法。

概率和统计以各种各样的方式影响着普通百姓的生活。信息常常是正确的，可信息总是会带有倾向性。人们必须要理解影响社会的大量数据的含义，以及它们是如何产生的，这样才能做出恰当的决定。《人人都来掷骰子:日常生活中的概率与统计》深入浅出地介绍了概率和统计的重要结论，让读者理智地评价统计信息，并且理解同样的信息可以用不同的方式来描

本书从数据科学视角，详细讲解概率分布、期望值、估计等概率统计知识，广泛使用真实的数据集，同时所有数据分析均由R编码支持。此外，本书包含许多数据科学应用，如主成分分析、混合分布、随机图模型、隐马尔科夫模型、线性回归、逻辑回归和神经网络等。

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《应用随机分析》针对金融数学研究需要的随机分析，在概述测度论基础之上，以通俗的语言阐明布朗运动及伊藤积分。该书是随机分析的入门教材，旨在介绍经典随机分析的基本内容，主要包括预备知识、离散时间鞅、连续鞅与布朗运动、伊藤积分、伊藤公式及其应用、莱维过程初步。该书每章后面都配置了习题，且部分典型习题给出了详细解答，读者可扫描

《贝叶斯统计（第二版）》共六章，主要内容包括绪论、先验分布的选取、常见统计模型参数的后验分布、贝叶斯统计推断、贝叶斯统计决策和贝叶斯统计计算方法。《贝叶斯统计（第二版）》中各章配有大量的例题和习题，书末附有常用的几个概率分布表和部分习题参考答案供读者查用。《贝叶斯统计（第二版）》可作为高等学校统计学专业及相关专业本科生

本书是统计学专业的非参数统计教材，相比其他教材，本书有如下特点：1．内容全面，结构合理。本书内容包括基于秩的经典非参数统计方法、列联分析方法、基于经验分布函数的方法以及现代非参数统计方法，从秩方法开始逐步过渡到现代非参数方法，由浅入深，较为全面地介绍了非参数统计的思想和应用。2．例题丰富，讲解清晰。本书强调理论联系实际