本书系统讲述统计中多元分布的基本理论和常用的多元数据分析方法。多元分布理论包括Wishart分布、T2分布、A分布、多元Beta分布、多元正态的参数估计和假设检验及一般多元分布的参数估计和假设检验理论。多元数据分析方法包括多元线性回归模型、判别分析、主成分分析、因子分析、相应分析、聚类分析、典型相关分析和多维标度法。既强调作为一个学科分支的理论系统性，对一些基本定理给出了必要而简明的数学推导，又注重数据分析方法的多样性，对各方法从背景、数学工具的使用、计算步骤到应用技巧及各种方法之间的联系，都有较详细的阐述，包括近期的一些新发展。书中给出一些有启发性的实例和习题。书末附录给出一些代数补充知识。
《间歇过程统计监测与质量分析》第1章首先介绍了间歇生产的重要背景和地位，然后从分析间歇过程特点与数据特征出发，引出其多时段特性，揭示多时段分析的重要性。第2章综述了过程监测技术的基础，重点阐述以主成分分析、偏小二乘等为核心的多元统计分析方法。第3章介绍了应用于间歇过程的传统多元统计分析技术，分析了其发展现状及未来发展趋势。第4～9章主要介绍了针对间歇过程多时段特性的分析与划分方法，以及基于时段的过程监测与故障诊断算法。这一部分包含了作者近几年的一系列研究成果，即对多时段间歇过程中的实际具体问题的分析与解决方法。第10～12章主要介绍了基于多时段分析的质量预测与控制算法，具体涉及基于时段的在线质量预测、离线质量分析与在线质量控制等，《间歇过程统计监测与质量分析》主要基于偏小二乘模型对
由罗斯著的《应用随机过程(概率模型导论 1版)/图灵数学统计学丛书》是一部经典的随机过程著作，叙述深入浅出、涉及面广。主要内容有随机变量、条件期望、马尔可夫链、指数分布、泊松过程、平稳过程、 新理论及排队论等，也包括了随机过程在物理、生物、运筹、网络、遗传、经济、保险、金融及可靠性中的应用。特别是有关随机模拟的内容，给随机系统运行的模拟计算提供了有力的工具。本版还增加了不带左跳的随机徘徊和生灭排队模型等内容。 本书约有700道习题，其中带星号的习题还提供了解答。 本书可作为概率论与数理统计、计算机科学、保险学、物理学、社会科学、生命科学、管理科学与工程学等专业随机过程基础课教材。
本书介绍非线性时间序列理论和方法的一些*研究成果，尤其以近十年来发展起来的非参数和半参数技术为主。本书不仅对这些技术在时间序列状态空间、频域和时域等方面的应用给出了详细的介绍，同时，为了体现参数和非参数方法在时间序列分析中的整合性，还系统地阐述了一些主要参数非线性时间序列模型（比如ARCH/GARCH模型和门限模型等）的近期研究成果。此外，书中还包含了一个对线性ARMA模型的简洁介绍。为了说明如何运用非参数技术来揭示高维数据的局部结构，本书借助了很多源于实际问题的具体数据，并注重在这些例子的分析中体现部分的分析技巧和工具。阅读本书只需要具备基础的概率论和统计学知识。本书适用于统计专业的研究生、面向应用的时间序列分析人员以及该领域的各类研究人员。此外，本书也对从事统计学的其他分支以及经济计量学、
