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.

本书包括国内八所世界一流大学建设高校2020年和2021年的16套概率论与数理统计期末真题试卷及解析，以及2套全国硕士研究生招生考试概率论与数理统计真题试卷及解析。 试卷内容涵盖：概率论的基本概念、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、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验等。

多元统计分析起源于医学和心理学。1928年Wishert发表论文《多元正态总体样本协方差阵的精确分布》，是多元统计分析的开端；20世纪30年代，费希尔（Fisher）、霍特林（Hotelling）、许宝碌等奠定了多元统计分析的理论基础；20世纪40年代，这一分析方法在心理学、教育学、生物学等方面有不少应用，但由于计算复

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、二维随机变量及其分布、数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验。

本书全面地讲述了时频域方法理论。在第1版的基础上增加了不少新的内容，大量的实例结合统计软件的应用，使本书的实用性更强。延续了第1版的风格，包括分类时间序列分析、谱包络、多元谱方法、长记忆序列、非线性模型、纵向数据分析、重抽样技巧、Garch模型、随机波动性模型、小波和MonteCarloMarkov链积分方法最近发展比

本书主要讨论随机过程的基础理论和应用方法，包括概率论基础，随机过程基础，泊松过程及其推广，马尔可夫过程，二阶矩过程及其均方分析，平稳过程，以及高阶统计量与非平稳过程等7章内容。

近几十年来，缺失数据的话题得到了相当大的关注。本书由两位公认的专家编写，提供了处理缺失数据问题的实用方法的最新状况。作者将理论和应用融为一体，回顾了该领域的历史方法，并描述了对缺失值进行多元分析的简单方法。他们提供了一个连贯的理论，基于从数据和缺失数据机制的统计模型得出的似然来分析问题，然后将该理论应用于一系列重要的缺