本书分为：开场篇、技术篇、应用篇，共三篇。主要内容包括：绪论、支持向量机、稀疏支持向量回归机、中国金融状况指数的构建方案等。具体内容包括：高维数据的稀疏性、稀疏支持向量回归机的研究现状、线性模型等。

主要内容包括概率论基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量、数字特征、极限定理、样本与抽样分布、参数估计、经验假设、方差分析与回归分析等，向学生介绍统计与经验方法的理论背景、应用技术，以及使用Python解决概率统计应用问题。本书在力求体系的严密性的基础上，天线理论够用的原则，简化有关定理的证明，对于难度较大的证明予以

时间序列模型广泛应用于计量经济学、金融学、生物统计学、工业计量学等领域。本书主要研究了复杂时间序列的理论性质和实际应用，包括对时间序列的分布函数、函数型时间序列，以及局部平稳时间序列多步向前预测区间的统计推断。本书可作为统计学、数据科学等相关专业本科生或研究生的选修课教材，也可作为统计学科研人员、企业管理人员和国家行政

"本书共分十章，第一章到第五章为概率论部分，包括随机事件及其概率、一维随机变量及其概率分布、多维随机向量及其概率分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理。第六章到第八章是数理统计基础，包括抽样分布、参数估计、假设检验。第九章和第十章是随机过程简介，包括随机过程的概念和随机过程的数字特征、两个重要的过程（泊松过程

"本书在“四新”背景下，顺应信息时代的特点和数学教育的发展趋势，将现代信息技术与教材进行融合，结合概率论与数理统计的学科特点编写。本书在“适度、够用”的原则下，约简理论推导，注重应用，旨在提升学生的数学应用能力，为应用型人才培养打下坚实的数学基础。本书语言通俗易懂，逻辑清晰，结构严谨。每章（除第六章以外）以解决实际问题

"本书较为系统地介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本原理和基本方法。书中有很多反映现代科技和现实生活特点的应用案例，强调直观性，突出基本思想，注重实际应用。本书每节后面都提供了基础题和提高题，供不同层次的学生选用。此外，在每一章后面还配有综合应用案例。为了帮助读者更快地掌握计算机的使用，本书以工程技术和科学研究中普遍

随着便携式计算机的普及以及大数据的发展，空间统计学的研究已较为普遍，空间数据的获取也更加便捷。空间数据已成为社会科学研究中的一类重要数据类型，空间数据分析为社会科学研究做出了巨大贡献。然而目前处理空间数据的统计方法要么过于深奥，要求读者具备良好的数理统计知识而令大部分读者难以入手，要么模型简单、适用面窄而无法达到深入分

本书共八章，前四章为概率论部分，概率论研究的是不确定性和随机性。这一部分主要包括概率论的基础内容，如随机变量及其分布，大数定律和极限定理等。后四章为数理统计部分，数理统计主要研究如何从收集到的数据中获取有关总体特征的信息。这一部分主要包括参数估计与假设检验、非参数统计方法、回归相关分析、抽样理论与统计建模等内容。本书旨

本书适用于大学本科或研究生阶段的概率统计和多元统计分析课程的教学,也可供统计专业本科生做毕业设计参照使用,还可供相关应用领域从业人员参考。本书的特色：1.本书一改传统的单一理论方法加案例的编写模式,采用专门的章节进行案例的介绍,使读者可以迅速地进入应用领域。2.本书对一元概率统计与多元统计的内容进行了详细的介绍，并对一

本书主要介绍了纵向数据多元响应变量的一种新的聚类方法，同时研究了纵向数据的分位数回归模型和半参数固定效应模型的估计效率。全书共分六章，第一章概述，主要介绍本书的主要工作，包括研究背景、一些基本概念。第二章介绍基于非参数回归模型的多元响应变量纵向数据的聚类分析方法，包括模型框架、聚类方法、渐近性质、数值模拟、实例分析和证