智能化时代背景下，教育重心已由知识能力偏移到能力认知，本书以智能化时代下人类的数字素养和能力数据分析为媒介，帮助读者构建问题逻辑认知模式，并在AI陪伴下提升读者解决问题和创新的能力。全书要完成两个任务:一是描述性数据分析案例数据分析师岗位情况分析；二是综合数据分析案例气候变化对生物多样性的影响分析。每个案例都通过5个环

数理统计主要研究对随机样本进行科学的分析与处理的方法，包括如何有效地收集数据、如何估计参数、如何做检验，如何研究变量之问的关系以及如何进行统计决策等内容。为了适应当今一些综合类院校专业课程的教学改革和实际应用的需要，编者根据多年的教学经验和相关学科专业的特点，编写了这本教材。本教材共分为5章，涵盖了数理统计最基本的内容

本书是洪永淼教授所著《概率论与统计学》一书的配套习题集，在编排上紧密贴合原教材，确保章节顺序和内容的一致性，旨在为学习概率论与统计学的学生提供详尽的习题解答指南。在内容安排上，本书的每一章分为关键知识点总览与习题详解两部分，对每一道习题均给出了详细的解答步骤，帮助读者深入理解概率论与统计学的知识，提升解题能力和技巧。本

本书主要介绍近期在工程可靠性领域的科研最新成果，内容涵盖土木工程、航天航空工程、海洋工程、水利工程等多个工程应用范围。主要探讨研究方向包括建筑结构模型修正、飞行器模态更新、大跨空间结构高阶矩估计、岩土参数多元联合分布、台风风场分析、高层结构抗震、软土渗透灾害分析等。本书每一章节将从理论原理出发，结合工程运用，将各个研究

本教材分为7章，着重介绍材料领域涉及的重要试验设计方法及其数理分析，第1章简要介绍涉及实验设计与数理分析的基本概念；第2章涉及统计推断，重点介绍一个或两个正态总体的假设检验方法；第3章重点论述针对单因子、两因子及三因子试验设计及其方差分析；第4章围绕正交试验设计方法与原理，着重探讨其在高分子材料领域的应用案例及其分析；

回归分析是一本统计学类、数据科学类专业的核心专业课程，主要为统计学及其相关专业的本科生介绍回归分析的建模思想、基本原理和基本方法。本教材的编写逻辑和思路：首先，通过介绍变量之间的关系引入回归的思想，从最简单的一元线性回归模型开始，扩展到多元线性回归模型，进一步再扩展到广义线性模型，针对不同的问题，建立不同的模型，从简单

"贝叶斯方法因其灵活性且可以轻松地将相关性和层次结构正式纳入数据中，所以对包括空间和时间信息在内的大型数据集建模尤为有效。然而，其所依赖的诸如马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)等经典模拟方法在计算上会使之变得不可行；本书所介绍的积分嵌套拉普拉斯近似（INLA）方法则可作为一种计算有效且强有力的MCMC的替代方法。本书介绍了

本书结合实例，介绍了数据处理基础知识、试验设计及其数据处理方法，并结合MATLAB、Origin等软件进行试验设计和数据处理案例解析。介绍了数据的特征与数据处理基础知识，试验设计理论与数据处理方法。本书还编入了适量数据分析解读、插图及中英文表达案例，可为大学本科高年级学生及研究生写作起到一定参考作用。配以PPT课件和案

本书在给出严谨的统计理论知识的同时，注重例题中贯穿统计思想，采用R软件实现数理统计的计算和分析，并对结果进行解读。教材中每一个例题，均是编者根据多年的教学经验积累精心挑选，为巩固课程内容，每个例题给出详细的解题过程的同时，给出R的实现代码、输出结果和解释，有利于读者在学习中借鉴使用。本书利用R语言强大的作图功能，对结果

本教材适应国家对高等教育的新要求，为充分体现大学数学的通识性和与其他学科的交叉性，在内容方面参考教学要求、考研大纲以及一流课程的教学思路对传统教材进行设计，按照“重基础、强练习、拓视野”的设计原则，强调混合式教学的需要，结合课程思政和实际应用，完善知识体系，丰富教学资源，优化例题模式，补充考研习题，力求满足概率论与数理