本书共分为七章，结构安排如下：第一章介绍研究背景、研究现状、研究方法与相关概念；第二章系统介绍Dirichlet过程及其拓展和应用，重点介绍基于经验似然的Dirichlet过程抽样算子和基于经验似然的Dirichlet过程混合模型，给出其处理分布函数约束条件的具体方法；第三章介绍纵向数据线性混合效应模型的半参数贝叶斯推

《随机微分方程：动态系统方法（英文）》是一部英文版的数学专著，中文书名可译为《随机微分方程：动态系统方法》。《随机微分方程：动态系统方法（英文）》的作者是：布兰·霍林斯沃斯（BlaneHollingsworth）教授，他于2008年获得美国奥本大学博士学位。谈到随机微分方程，不能不提到一位日本数学家，他就

本书全面、系统地介绍贝叶斯统计的基本概念和方法，正文共20章，另有5个附录。每章配有分析和编程两类习题，以培养读者的理论水平和动手能力。本书的目标读者包括本科生、研究生、相关领域研究人员及工程技术人员等。本书可以作为数学、计算机、自动化、经济、管理等相关学科的教材。

本教材以“理论够用，现实能用，实际会用，发展可用”为出发点，编写时紧密结合应用型本科院校实际，在内容上尽量做到联系专业实际，注重应用。在内容、难度上做出了一些调整，并引入了MATLAB在概率论与数理统计中的应用。教材中定义、定理力求使用通俗易懂的语言阐述，做到了知识点突出，重点分散。精心选取例题、习题，与相关专业结合度

《概率论与数理统计》是根据高等院校概率论与数理统计课程教学的基本要求，结合我们多年来对概率论与数理统计课程教学内容和教学方法改革与创新的成果而编写的.《概率论与数理统计》主要内容包括：概率论的基本概念、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、

本书为十三五江苏省高等学校重点教材，按照理论与应用并重的思路编写，共分为八章，包括随机事件与概率、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、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验等内容，并针对常用的概率统计模型和方法补充了Excel软件的相关内容，在每章后精心选取了不同层次

《应用随机过程》着重于对随机过程的基本知识、方法和思想的诠释，并大篇幅阐述随机过程在统计、管理、金融以及经济等方向的实际应用。《应用随机过程》可分为三部分：首部分（首章和第二章）介绍随机过程的预备知识，第二部分（第三章和第四章）介绍离散时间马尔可夫链及其应用，第三部分（第五至七章）分别介绍更新过程、布朗运动与离散时间鞅

本书包括概率模型、概率公式、随机变量、随机向量、数学期望和方差、大数定律和中心极限定理、统计初步、参数估计、参数的区间估计、正态总体的显著性检验、总体分布和比例的假设检验、线性回归分析等十二章内容，并以工程技术和科学研究中广泛使用的MATLAB为例，介绍与本书内容相关的MATLAB调用命令。本书采用“纸质内容+数字资源

天气预报、彩票、保险、人脸识别、交通、疾病、证券……这些日常生活都涉及概率，掌握一些概率知识，让概率成为我们作决策的数学工具，不仅会使我们的生活更加充满乐趣，也会让我们避免掉进一些陷阱。《概率入门：清醒思考再作决策的88个概率知识》介绍了如何使用概率知识解决日常生活中的一些常见问题，内容丰富，可读性强，是一本简单易懂、

本书以随机过程的统计特征和性质为主线,旨在将实际应用和理论推导联系起来,通过概念、定理、例题、详细的习题,尽量体现随机过程的理论基础及应用价值,以保证教材的综合性、整体性和前瞻性,从而使统计类专业和其他工程类专业、管理类专业的学生较为熟练地掌握随机过程的理论和应用.本书共九章,全书内容包括随机过程的基本概念、随机过程的