本书共分为七章，结构安排如下：第一章介绍研究背景、研究现状、研究方法与相关概念；第二章系统介绍Dirichlet过程及其拓展和应用，重点介绍基于经验似然的Dirichlet过程抽样算子和基于经验似然的Dirichlet过程混合模型，给出其处理分布函数约束条件的具体方法；第三章介绍纵向数据线性混合效应模型的半参数贝叶斯推断方法；第四章介绍带有AR(1)误差的纵向数据线性混合效应模型的半参数贝叶斯推断方法：第五章介绍纵向数据均值一协方差回归模型的半参数贝叶斯推断方法；第六章介绍纵向数据线性混合效应中位数回归模型的半参数贝叶斯推断方法；第七章总结概括本书的主要内容，探讨可进一步拓展的研究方向。