这本关于统计建模和统计推断的教科书将帮助高级本科生和研究生。统计建模和计算从经典和贝叶斯的角度提供了对现代统计学的独特介绍。它还提供了数学统计学和现代统计计算的综合处理，强调统计建模，计算技术和应用。这三个部分的每一部分都将涵盖大学课程的基本主题。第一部分介绍概率论的基本原理。在第二部分中，作者介绍了各种经典模型，其中包括线性回归和方差分析模型。在第三部分中，作者介绍了各种高级模型的统计分析和计算，如广义线性模型、状态空间模型和高斯模型。特别注意的是快速蒙特卡罗技术的贝叶斯推断这些模型。整本书作者包括了大量的说明性的例子和解决的问题。这本书还具有解决方案的部分，作为MATLAB入门的附录，以及数学补充。