该书是全国统计教材编审委员会“十四五”全国统计规划系列教材之一。在前面五版的基础上，该书做了一些修改。其中比较显著的为：在提供r代码的基础上，增加了Python程序代码；增加了再抽样方法一章；删除了所有国外商业软件的代码和说明；删除了所有书后占有17页的各种表格；增加了再抽样方法一章的说明；精简了一些内容。此外，该书在

在产品研发或改进过程中，需要进行大量而重复的实验以确定最优的配方及工艺。掌握先进的实验方法和数据处理方法，可以缩短研发周期、节省研发成本。《从零学实验设计与数据处理》以实验设计为主线，除了介绍实验设计的基本原理与方法以外，佐以大量产业车间范例，旨在使读者学会不同的实验设计的理论与方法。同时通过本书对范例的说明，了

本书从大数据概述入手，介绍了大数据的定义、特点、类型与价值，阐述了数据挖掘的基本概念，讨论了大数据处理技术，然后重点讲述了数据挖掘的基本算法和技术，包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树和神经网络等，最后从具体的应用场景出发，深入探讨了大数据分析和数据挖掘在实际中的应用和实践，包括金融、医疗、电子商务等领域，展望了大数据分

概率论与数理统计

从古到今，人们经常会深陷占卜带来的虚幻的错觉，低估巧合事件的发生概率因而以为有神秘力量在起作用，将事物复杂的发展规律简单化、线性化，进而做出与实际情况相去甚远的预测。数学可以在非线性发展的世界中充当向导的作用。有了数学的帮助，我们就可以通过理性和逻辑思考，避免直觉所犯的一系列错误。但即使是数学，在处理这个复杂世界的各种

时间序列分析是统计学科的一个重要分支，它主要研究随着时间的变化，事物发生、发展的过程，寻找事物发展变化的规律并预测未来的走势。在日常生产和生活中，时间序列比比皆是，所以目前时间序列分析方法广泛应用于经济、金融、天文、气象、海洋、物理、化学、医学、质量控制等诸多领域，成为众多行业经常使用的统计方法。本书是基于Python

"空间和时空连续过程的建模是空间统计学中一个重要且具有挑战性的问题。本书详细阐述了随机偏微分方程（SPDE）方法用于带有Matérn协方差结构的连续空间过程的建模。该方法已经在R-INLA软件包中采用集成嵌套拉普拉斯逼近（INLA）技术进行实现。本书通过使用模拟数据和真实应用程序的示例，解释了关于建模空间过程和SPDE

本书第1~4章对马尔可夫过程的基础理论进行了介绍，后面各章给出了生灭过程的构造、随机单调性、转移函数的各种收敛性、生灭过程的第一特征值问题、D.G.Kendall猜想等内容。最后，为了应用的需要，本书还引入并初步讨论了半马尔可夫生灭过程。本书可作为高等学校相关专业的教科书，也可作为科学研究工作者的参考用书。

本书共11章，主要内容包括：概率论的基本概念；随机变量及其分布；多维随机变量及其分布；随机变量的数字特征等。每章均包括：知识要点、分级习题、总习题和在线测试4个部分。本书的分级习题包含北京邮电大学数学系概率教学组编著的《概率论与随机过程》中的全部课后习题的详细解答。

"本书是按照国家对非数学类本科生概率论与数理统计课程的基本要求，配合本科生概率论与数理统计课程而编写的导学教程。 全书分为七章：随机事件及其概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律及中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计。按照讲课次序对每次课的教学内容进行了概括性总结，既有重点、