本书从理论和应用的角度，探讨了贝叶斯计量经济学的前沿方法与实证研究，概述了贝叶斯计量经济学及其蒙特卡罗模拟方法的发展过程与应用优势，探讨了贝叶斯参数方法的模型设计和算法原理。基于无限状态Markov区制转移的贝叶斯非参数模型，将通货膨胀的经典计量经济学模型进行扩展。本书还研究了经济增长的稳定性测度和价格传导机制的时变特

本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分

本书是全国高等教育自学考试“概率论与数理统计（经管类）”指定教材，本版教材是2023年版。本版内容的修订，主要根据《概率论与数理统计（经管类）自学考试大纲》，完善讲解，让读者更加明白、易学，再对例题、习题等进行优化，对知识点的讲解再突出重点，更好地适用于参加自学考试的学生。同时将建设本教材配套的数学资源。数字资源的建设

本书是山东大学数学学院新形态系列教材《概率论与数理统计（慕课版）》配套的练习册。本书采用一节一练的结构，与主教材《概率论与数理统计（慕课版）》完全对应.本书练习题覆盖主教材全部知识点，具体内容包括：随机事件与概率、随机变量及其分步、多维随机变量及其分布、数字特征与极限定理、统计量及其分布、参数估计、假设检验。本书内容由

本书是与上海财经大学数学学院编写的《概率论与数理统计》（ISBN：978-7-115-59060-2）配套的学习指导书．本书根据高等院校非数学类专业概率论与数理统计课程教学的基本要求，充分吸收国内外教材辅导书和考研辅导书的精华，结合编者多年的教学经验编写而成．全书共8章，包括事件与概率、随机变量及其分布、随机向量及其分

本书在借鉴国内外相关教材优点的基础上,总结作者多年讲授时间序列分析课程的教学经验和体会,本着教师好用、学生好读的指导思想,系统地介绍了一元时间序列分析的基本思想、基本原理和基本方法,内容包括时间序列的基本概念、时间序列数据的预处理方式、分解和平滑、趋势的消除、单位根检验和协整、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、残差

本书主要内容有：随机事件与概率、一维随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、概率统计的一些实际应用及其MATLAB实现、随机过程简介。本书除第10章外，其余各章均配套了分别针对基本概念、基本方法、基本理论和实际应用等

全书共6章，内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、概率模型.除最后一章外，每章都附有习题以及数学家介绍.本书的最后一章为概率模型，介绍概率方法的应用，帮助读者更好地理解概率论的思想和方法，进一步提升读者的数学建模能力，同时增强读者学习数学的兴趣.书后附有习题参考答案

全书共6章,内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、概率模型.除最后一章外,每章都附有习题以及数学家介绍.本书的最后一章为概率模型,介绍概率方法的应用,帮助读者更好地理解概率论的思想和方法,进一步提升读者的数学建模能力,同时增强读者学习数学的兴趣.书后附有习题参考答案

本书面向复杂不确定环境下可解释分类的需求，重点阐述作者提出的置信规则分类方法体系及其在实际工程中的应用。全书主要内容包括不可靠数据鲁棒置信规则分类、面向大数据的紧凑置信规则分类、数据与知识双驱动的复合置信规则分类、精确且可解释的置信关联规则分类、面向高维数据的置信关联规则分类、面向软标签数据的置信关联规则分类等方面的理