本书着重介绍了与现代计算有关的数值分析的基本概念、理论和基本方法.特别是数值方法在计算机上的实现,以期学生在使用本教材后能够在计算机上进行有关的科学与工程计算.本书理论叙述严谨、精练,概念明确,系统性较强,可用作理工科院校《数值分析》课程教材.全书主要包括线性代数方程组求解、非线性方程求根、插值方法、数值积分与微分、微

本书系统讲解多元统计分析的基本理论与应用方法，力求做到理论与应用并重，由浅入深地阐述多元统计分析的基本理论，同时还结合实际例子讲清楚各种多元统计方法的实际背景和统计思想。除了常见的多元统计方法之外，书中还介绍了新近发展起来的理论丰富且有实用价值的内容，其中有多重比较、变点检验、序约束下有方向的检验问题、重复测量模型和协

本书主要介绍数值分析与算法，包括误差分析、非线性方程求根、线性代数方程组的直接解法、向量范数与矩阵范数、线性代数方程组的迭代解法、插值、最小二乘与函数的最佳逼近、数值积分与数值微分、常微分方程数值解法、三角插值与快速Fourier变换、不适定问题与Tikhonov正则化方法等。

本书包含四部分:第一为测度论基础;第二部分是概率论中的极限理论及相关知识;第三部分是离散鞅论;第四部分是关于随机游动及布朗运动的简单介绍.除理论介绍外,每章均配有习题.

本书讲述了运筹学主要分支的基本原理与方法，包括线性规划、目标规划、整数规划、动态规划、对策论、存储论、排队论、决策论、图论与网络计划技术等理论与方法，并附有相应的应用案例。

《多元统计分析及R语言建模（第4版）》是关于R语言的一本应用教材。由于主要针对本科生和研究生，《多元统计分析及R语言建模（第4版）》将重点放在对R语言的工作原理的解释和模型建立上。R语言涉及广泛，因此对于学生来讲，了解和掌握一些基本概念及原理是很有必要的，关于R语言的基本统计分析请见作者编写的《数据统计分析及R语言编程

本书是根据作者的教学实践编著而成的，重点培养学生对概率统计知识的实际应用能力。本书内容包括随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。本书合理选择部分例题并附上EXCEL2000软件求解方法，在章节之后附有相当数量的习题

全书共十章，内容包括事件与概率、条件概率与独立性、随机变量及其分布、随机向量及其分布、数字特征与特征函数、极限定理、统计量与抽样分布、参数估计、假设检验、线性统计推断等。每章均配有不同难易程度的适量习题，书末附有习题答案或提示，供读者参考。

本书分为两部分，共8章。第一部分(第1至5章)概率论，主要阐述随机事件及其概率、随机变量与概率分布、多维随机变量、数字特征、大数定律与中心极限定理等内容。第二部分(第6章至第8章)数理统计，主要阐述数理统计的基本概念、参数估计和假设检验等内容。

本书共分八章，内容包括随机事件与概率；随机变量及其分布；随机变量的数字特征；数理统计的基本概念；参数估计等。