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相依混合隨機變量是現代概率統計中的重要概念, 它具有非常直觀的實際應用背景, 如時間序列數據、空間數據、網格數據和高頻數據等都具有相依性, 且呈現漸近獨立的特徵. 因此, 近幾十年來一直都吸引了眾多學者的關注與研究, 獲得了豐碩的研究成果. 《相依隨機變量的理論與應用》主要介紹混合隨機變量的基本理論, 內容包括混合隨機變量的定義與性質、隨機過程的混合性質、混合隨機變量的不等式、混合隨機變量的中心極限定理和相依隨機變量的強大數律. 作為應用, 《相依隨機變量的理論與應用》介紹了混合高頻數據的非參數估計和混合樣本下回歸模型的小波估計, 其中混合高頻數據是一個新的應用專題. 另外, 《相依隨機變量的理論與應用》還介紹了相協隨機變量和負相協隨機變量這兩個相依概念的相關內容. 大部分內容來源於學術原文, 並經過提煉和昇華, 使其體現更先進的研究成果, 且更加通俗易懂, 適應更多讀者.
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