本書參照教育部高等學校大學數學課程教學指導委員會制定的“工科類本科數學基礎課程教學基本要求”及“經濟和管理類本科數學基礎課程教學基本要求”編寫而成。包括概率論的基本概念、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、大數定律和中心極限定理、樣本及抽樣分布、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析等內容，書末

《空間回歸模型》主要解決線性回歸分析中空間依賴關系的相關問題，為社會科學家完備地介紹如何將空間依賴性的分析納入回歸框架。本書作者向讀者介紹了兩種應用最廣泛的空間回歸模型：空間定距因變量和空間性誤差模型。此外還補充了空間分析中的疑難問題。

線性回歸模型是一個非常有效且重要的數據分析方法。本書全面解釋了logistic回歸模型的估計、解釋和診斷結果，詳細說明了多選項和不排序多分類因變量的問題，并更新了現(xiàn)今應用的計算機軟件，深入評論了不同的擬合優(yōu)度。作者還提出了令人信服的論據去說明R2L的優(yōu)勢，并增加了分組數據、預測效率和風險比等新內容。

本書既清晰、簡潔地介紹了標準數值分析教材所涵蓋的內容，也介紹了非傳統(tǒng)的內容，比如數學建模、蒙特卡羅方法、馬爾可夫鏈和分形。書中選取的例子頗具趣味性和啟發(fā)性，涉及現(xiàn)代應用領域（如信息檢索和動畫）以及來自物理和工程的傳統(tǒng)主題。習題用MATLAB求解，使計算結果更容易理解。各章都簡短介紹了數值方法的歷史。而且還有網上資料。

本書是世界公認的《回歸分析》標準教材（aleadingtextbookonregression）。不僅從理論上介紹了當今統(tǒng)計學中用到的傳統(tǒng)回歸方法，還補充介紹了尖端科學研究中不太常見的回歸方法。難能可貴的是，作者有豐富的教學經驗和實際應用經驗，使得本書理論和應用并重，還給出實際應用中應該注意的問題。新版除利用Minit

本書是作者結合自己多年Abaqus使用經驗，在汲取國內外大量資料的基礎上編寫的一本Python二次開發(fā)知識點筆記。內容涉及開發(fā)環(huán)境的搭建、Python基礎語法知識、AbaqusPythonAPI講解，并以實例展示的方式詳細闡明了二次開發(fā)的流程和方法。本書可以幫助正在使用Abaqus進行仿真分析工作的工程師或者科研人員學

本書是一部經典的隨機過程著作，敘述深入淺出、涉及面廣。主要內容有隨機變量、條件期望、馬爾可夫鏈、指數分布、泊松過程、平穩(wěn)過程、更新理論及排隊論等，也包括了隨機過程在物理、生物、運籌、網絡、遺傳、經濟、保險、金融及可靠性中的應用。特別是有關隨機模擬的內容，給隨機系統(tǒng)運行的模擬計算提供了有力的工具。zui新版還增加了不帶左

本書為“十三五”普通高等教育規(guī)劃教材。本書在前二版的基礎上，吸收了許多同行和廣大讀者的意見，做了部分內容的調整和修改。除原有的線性規(guī)劃及單純形法、線性規(guī)劃的對偶問題、運輸問題、多目標線性規(guī)劃、整數規(guī)劃、非線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、存儲論、圖與網絡、網絡計劃技術、決策分析、對策論、排隊論、層次分析法等運籌學的基本內容以外，增加

概率與數理統(tǒng)計是研究和揭示不確定的*現(xiàn)象的統(tǒng)計規(guī)律的一門數學學科。本書介紹概率與數理統(tǒng)計基本知識，是一本入門教材。全書包括兩個部分，概率論與數理統(tǒng)計部分。章到第五章為概率論部分，研究對象為偶然事件的數量關系，其中包括*事件與概率、*變量的分布及數字特征、大數定律與中心極限定理等內容。主要以醫(yī)院及多元微積分作為其主要的分

《概率統(tǒng)計導引》是一本概率統(tǒng)計的入門教程和指南性參考書，內容共分十一章，包括古典概型、單維隨機變量、多維隨機變量、隨機變量的數字特征、大數定律和中心極限定理、樣本和抽樣分布、參數估計、參數假設檢驗、非參數假設檢驗、方差分析、回歸分析等，涵蓋了初等概率統(tǒng)計學的主要內容。謀篇布局合理，敘述深入淺出，理論脈絡分明，結合考研大