利用圖方法中的Markov因果結(jié)構(gòu)推斷來構(gòu)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(jié)構(gòu)推斷的結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)推斷構(gòu)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(nèi)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(nèi)，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(zhì)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(nèi)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(jié)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(nèi)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(nèi)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.

《統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析基礎教程（第二版）習題與實驗指導/大學計算機基礎與應用系列立體化教材》是中國人民大學出版社出版的教材《統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析基礎教程（第二版）——基于SPSS20和Excel2010的調(diào)查數(shù)據(jù)分析》的配套輔導書。 由于本次修訂對教材內(nèi)容進行了更加適當?shù)暮Y選，同時對例題和上機實驗題進行了大幅更新，于是本同步配套輔導

約翰·W.克雷斯威爾，是內(nèi)布拉斯加林肯大學教育心理學教授，專門從事定性研究、定量研究和混合研究設計，是目前定性研究領域的翹楚。已出版多部專著，并發(fā)表大量相關研究論文。目前學術界對定性研究的興趣和應用日益增長的同時，繼續(xù)沿用定量研究設計，并且出現(xiàn)了混合研究。《格致方法·社會科學研究方法譯叢：混合方法研究導論》是混合研究方

本書是高等學校非數(shù)學專業(yè)概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程的教材。全書共分8章,內(nèi)容包括:隨機事件及其概率,隨機變量及其分布,多維隨機變量及其分布,隨機變量的數(shù)字特征,大數(shù)定律及中心極限定理,樣本及抽樣分布,參數(shù)估計,假設檢驗。

本教材按照教育部高等學校有關課程指導委員會制定的《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》課程教學基本要求，結(jié)合中學數(shù)學教學實際編寫，包括隨機事件與概率、一維離散型隨機變量、一維連續(xù)型隨機變量、二維隨機變量、數(shù)理統(tǒng)計的基本知識、參數(shù)估計、假設檢驗等內(nèi)容。