本教材一共九章，第一章至第五章为概率论部分，以研究随机现象的统计规律性为主线，为读者提供了必要的理论基础。第六章至八章为数理统计部分，主要介绍了数理统计的基本概念、常用分布、抽样分布定理、参数估计与假设检验。第九章是Excel在概率统计中的应用，现在的科学发展已经越来越离不开计算机的应用，而数理统计是基于数据的收集、整

本书是一部有关时间序列的高等教材，这版对原来的版本通篇做了大量的修订和扩充，包括增加了全新的一章讲述状态空间。内容详尽，包括了学习时间序列能够经常用到的所有方法，书的一开始从引进Hilbert空间开始，紧接着平稳ARMA过程及其他。第10章有关平稳过程的谱推断很有新意，考虑频率已知和未知的周期性各种检验。 目次：平稳时

《应用概率统计（普及类·第5版）》是天津大学理学院数学系所编《应用概率统计》第五版，依据教育部最新的“工科类本科数学基础课程教学基本要求”对原书第四版进行修订而成。内容包括：随机事件与概率、随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征、多维随机变量、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、方差分析与

利用图方法中的Markov因果结构推断来构建SVAR模型识别条件，是近年来发展起来的一种新识别方法，在实证分析中得到了广泛的应用。张二华所著的《基于Markov因果结构推断的结构向量自回归模型识别》首先从理论角度证明了基于Markov因果结构推断构建SVAR模型识别条件的可行性，并证明该方法的有效性与扰动项的具体分布形

本书内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。本书着重基本概念的阐释，同时，在设定的数学程度内，力求做到论述严谨。

本书分上下篇，共10章。上篇（第1章至第5章）介绍了概率统计的基本概念，并对随机变量的概念、分布、性质及其数学特征进行了阐述。下篇（第6章至第10章）介绍了参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等常用统计方法的理论与应用。此外，本书在每章中都编写了学习导读、学习目标、学习重点、学习难点和学习计划，有利于读者自学。本书针

本书旨在阐述作者最新研发的极点对称模态分解(ESMD)方法。内容涉及与模态分解有关的五大根本问题、与高次筛选有关的三大悬疑问题、ESMD模态分解过程、ESMD时-频分析过程（直接插值法）、拓展分解形式、分解机理和与应用有关的海气通量研究。本书不仅总结了数据无基分解方面的最新研究成果，还与经典的傅里叶变换、盛行的小波变换

本书是针对普通高等院校非数学专业学生编写的概率论与数理统计教材，全书系统地介绍了概率论与数理统计的理论及其应用，主要内容包括：事件与概率、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、统计量及其分布、参数估计、假设检验等。为方便读者自学，适中配有丰富的习题及参考答案。

《应用随机过程》主要介绍随机过程的基础理论及其实际应用.《应用随机过程》共6章，内容包括概率论基础知识、随机过程的基本概念及其分类、泊松过程及其推广、马尔可夫过程、平稳过程及其谱分析.各章配有练习题和相关的科学家简介.

《统计数据分析基础教程（第二版）习题与实验指导/大学计算机基础与应用系列立体化教材》是中国人民大学出版社出版的教材《统计数据分析基础教程（第二版）——基于SPSS20和Excel2010的调查数据分析》的配套辅导书。 由于本次修订对教材内容进行了更加适当的筛选，同时对例题和上机实验题进行了大幅更新，于是本同步配套辅导