本書是根據(jù)教育部指定的高等學(xué)�！陡怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計教學(xué)基本要求》，并參考全國碩士研究生入學(xué)統(tǒng)考的大綱，結(jié)合按照多年的教學(xué)經(jīng)驗編寫而成。本書共7章.各章的內(nèi)容是：隨機(jī)事件及其概率、隨機(jī)變量及其分布、隨機(jī)變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、抽樣分布、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。書本后附有泊松分布表、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表、分布表、分布表

本書從技術(shù)與應(yīng)用觀點出發(fā)，重點闡述了試驗設(shè)計及其數(shù)據(jù)處理的**化方法和各種分析技術(shù)，以進(jìn)一步提升試驗沒計的水平及其優(yōu)化的成效�！禕R》全書共分11章，除介紹試驗設(shè)計的基本原理、常用方法外，還介紹了試驗設(shè)計的**方法、**研究成果及應(yīng)用實例。此外，還介紹了試驗設(shè)計的常用統(tǒng)計軟件。

大學(xué)數(shù)學(xué)概率論與數(shù)理統(tǒng)計同步練習(xí)冊

本書對分類數(shù)據(jù)分析的方法和模型，及其在社會科學(xué)研究中的應(yīng)用做了全面介紹。它的一個目標(biāo)是整合變換方法和潛在變量方法，這是兩類不同但又相互補(bǔ)充的處理分類數(shù)據(jù)分析的傳統(tǒng)方法。這也是di一次在一本單冊書中詳細(xì)地介紹針對離散因變量、交叉分類和跟蹤數(shù)據(jù)的模型與方法對于廣大的社會科學(xué)研究者來說，意義重大，既可以使得他們能順利使用合適

本教材是在原教材的基礎(chǔ)上，研究了教學(xué)改革的新形勢，結(jié)合一般院校培養(yǎng)應(yīng)用型高級技術(shù)人才的定位，同時考慮了近幾年的教材使用中發(fā)現(xiàn)的問題，經(jīng)過深入研討，進(jìn)行了大力度的修改，主要有：原第1、2章合并為1章電路及其基本分析方法，每章增加應(yīng)用實例，不講公式推導(dǎo)，簡化復(fù)雜正弦交流電路的分析，簡化不對稱負(fù)載電路分析，強(qiáng)調(diào)不對稱負(fù)載電路

本書涵蓋了計算統(tǒng)計領(lǐng)域的幾乎所有核心內(nèi)容，既包含一些經(jīng)典的統(tǒng)計計算方法，如求解非線性方程組的牛頓方法、傳統(tǒng)的隨機(jī)模擬方法，又系統(tǒng)地介紹了近些年來發(fā)展起來的計算統(tǒng)計中的某些新方法，如模擬退火算法、基因算法、EM算法、MCMC方法、Bootstrap方法等。另外，本書時效性強(qiáng)、實例豐富，書后還提供了大量不同難度的習(xí)題

本書系格致方法定量研究系列叢書之一，是同系列中《多元回歸中的交互作用》的姊妹篇。在前著的基礎(chǔ)上，本書通過運用整合了潛變量分析和LISREL法的結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）將交互作用分析向前推進(jìn)了幾步。更為重要的是在結(jié)構(gòu)方程模型的框架下，普通*小二乘法分析中忽略的兩個重要條件（多指標(biāo)和測量誤差）得到了很好的處理。

本書是劍橋大學(xué)統(tǒng)計實驗室的戴維·威廉姆斯教授在為劍橋大學(xué)三年級大學(xué)生所開設(shè)課程的講義的基礎(chǔ)上寫成的,是一本基于測度論的方法來介紹概率論的嚴(yán)格理論的入門書。該書的*特點與新穎之處是用了近三分之一的篇幅來介紹先進(jìn)的鞅的理論與方法（這一點連作者本人也頗為自許）；此外，還有如從第4章獨立性開始便引入-代數(shù)化的表達(dá)

《實驗設(shè)計數(shù)據(jù)處理與計算機(jī)模擬》主要涉及實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)處理和計算機(jī)模擬三部分內(nèi)容，具體包括：誤差理論和測定結(jié)果表達(dá)、統(tǒng)計推斷和顯著性檢驗、線性回歸、曲線擬合、誤差分析和實驗設(shè)計、單因素及雙因素優(yōu)選法、多因素優(yōu)選的正交設(shè)計法、二次回歸正交實驗設(shè)計、均勻?qū)嶒炘O(shè)計、數(shù)學(xué)模擬實驗、模型判別與序貫實驗設(shè)計、置信域與統(tǒng)計的實驗設(shè)計

基因工程——從基礎(chǔ)研究到技術(shù)原理