《鞅與隨機微分方程》系統(tǒng)地介紹概率論、鞅和隨機積分及隨機微分方程的基本理論。內容包括：測度與積分，獨立性，Radon�睳ikodym定理和條件數(shù)學期望等概率論的基礎知識；停時、離散鞅和連續(xù)鞅的基本內容；鞅和連續(xù)局部半鞅隨機積分的一般理論及It型隨機微分方程的初步內容。閱讀《鞅與隨機微分方程》只需要讀者具有初等概率論的知

本教材一共九章，第一章至第五章為概率論部分，以研究隨機現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律性為主線，為讀者提供了必要的理論基礎。第六章至八章為數(shù)理統(tǒng)計部分，主要介紹了數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、常用分布、抽樣分布定理、參數(shù)估計與假設檢驗。第九章是Excel在概率統(tǒng)計中的應用，現(xiàn)在的科學發(fā)展已經(jīng)越來越離不開計算機的應用，而數(shù)理統(tǒng)計是基于數(shù)據(jù)的收集、整

本書是一部有關時間序列的高等教材，這版對原來的版本通篇做了大量的修訂和擴充，包括增加了全新的一章講述狀態(tài)空間。內容詳盡，包括了學習時間序列能夠經(jīng)常用到的所有方法，書的一開始從引進Hilbert空間開始，緊接著平穩(wěn)ARMA過程及其他。第10章有關平穩(wěn)過程的譜推斷很有新意，考慮頻率已知和未知的周期性各種檢驗。 目次：平穩(wěn)時

《應用概率統(tǒng)計（普及類·第5版）》是天津大學理學院數(shù)學系所編《應用概率統(tǒng)計》第五版，依據(jù)教育部最新的“工科類本科數(shù)學基礎課程教學基本要求”對原書第四版進行修訂而成。內容包括：隨機事件與概率、隨機變量及其概率分布、隨機變量的數(shù)字特征、多維隨機變量、大數(shù)定律與中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與

利用圖方法中的Markov因果結構推斷來構建SVAR模型識別條件，是近年來發(fā)展起來的一種新識別方法，在實證分析中得到了廣泛的應用。張二華所著的《基于Markov因果結構推斷的結構向量自回歸模型識別》首先從理論角度證明了基于Markov因果結構推斷構建SVAR模型識別條件的可行性，并證明該方法的有效性與擾動項的具體分布形

本書內容包括初等概率計算、隨機變量及其分布、數(shù)字特征、多維隨機向量、極限定理、統(tǒng)計學基本概念、點估計與區(qū)間估計、假設檢驗、回歸相關分析、方差分析等。書中選入了部分在理論和應用上重要，但一般認為超出本課程范圍的材料，以備教者和學者選擇。本書著重基本概念的闡釋，同時，在設定的數(shù)學程度內，力求做到論述嚴謹。

本書分上下篇，共10章。上篇（第1章至第5章）介紹了概率統(tǒng)計的基本概念，并對隨機變量的概念、分布、性質及其數(shù)學特征進行了闡述。下篇（第6章至第10章）介紹了參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析和回歸分析等常用統(tǒng)計方法的理論與應用。此外，本書在每章中都編寫了學習導讀、學習目標、學習重點、學習難點和學習計劃，有利于讀者自學。本書針

本書旨在闡述作者最新研發(fā)的極點對稱模態(tài)分解(ESMD)方法。內容涉及與模態(tài)分解有關的五大根本問題、與高次篩選有關的三大懸疑問題、ESMD模態(tài)分解過程、ESMD時-頻分析過程（直接插值法）、拓展分解形式、分解機理和與應用有關的海氣通量研究。本書不僅總結了數(shù)據(jù)無基分解方面的最新研究成果，還與經(jīng)典的傅里葉變換、盛行的小波變換

本書是針對普通高等院校非數(shù)學專業(yè)學生編寫的概率論與數(shù)理統(tǒng)計教材，全書系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的理論及其應用，主要內容包括：事件與概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、統(tǒng)計量及其分布、參數(shù)估計、假設檢驗等。為方便讀者自學，適中配有豐富的習題及參考答案。

《應用隨機過程》主要介紹隨機過程的基礎理論及其實際應用.《應用隨機過程》共6章，內容包括概率論基礎知識、隨機過程的基本概念及其分類、泊松過程及其推廣、馬爾可夫過程、平穩(wěn)過程及其譜分析.各章配有練習題和相關的科學家簡介.