《多元广义线性模型》介绍了广义线性模型的多元形式，并展示了多元广义线性模型的几种应用。首先，作者回顾了一元回归分析，然后介绍了一些示例样本数据，并对广义线性模型分析的模型识别进行了讨论，在此基础上，作者探讨了模型参数估计、模型拟合优度的评价及相应的多元检验统计量，以及对模型的假设检验，最后介绍了多元方法分析的线性模型解

《最大似然估计法：逻辑与实践》是“格致方法·定量研究系列”丛书之一。本书是最大似然估计法的入门级读物。作者斯科特·伊莱亚森介绍了除正态分布之外的其他重要连续分布，并进一步讨论了不同的最大似然统计，包括似然比检验、z检验、沃德检定和基于熵的相关测量值R。

本书可以整本作为教材，也可以根据需要参阅各章的内容，各章具有相对独立性。本书所有的运算都是用SPSS简体中文版完成的，运算的主要步骤通过屏幕截图展示给读者，使得读者能够很快掌握SPSS的运用。作者选取了通俗易懂的市场研究方面的例子，确保各个专业的读者都能够理解例子的含义，并通过例子掌握各种方法的运用，进而能够融会贯通到

本书在第1版广泛应用的基础上，吸收众多读者的宝贵建议，大幅完善图书内容。本书以ANSYSWorkbench17.0为平台，详细讲解相关分析的基础理论及操作方法，主要内容有：ANSYSWorkbench基础、几何建模、网格划分、线性静力学结构分析、结构非线性分析、模态分析、谐响应分析、随机振动分析、线性屈曲分析、瞬态动力

本书共分七章，内容包括：随机事件与概率、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、数理统计的基本概念等。

本书作者是统计决策理论的主要贡献者，《统计决策理论中的渐进方法》以作者在芝加哥大学多年授课讲义为基础，以易于理解的方式，从逼近复合统计实验概念中推衍出渐进统计理论。书中数学推理严密而且有一定深度，高等问题有较为详细论述。目次：实验决策空间；源于决策理论的结果：亏格；似然比和锥形测度；基本不等式；充分性和非充分性；控制、

《大样本理论基础》是一部全面论述一阶大样本理论的经典教科书，是世界各国公认的统计专业研究生的*教材。书中讨论了大量的应用问题，包括密度估计、自助法和抽样方法论的渐进。本书内容深入浅出，学习者只需掌握微积分基础知识。各章*后有问题和练习，每节末有小结。

本书分13章，包括有效数字与误差的相关概念、求解线性方程组的直接方法与迭代方法、插值、函数逼近、数值积分和微分、特征值与特征向量、非线性方程求根、常微分方程初值与边值问题的解法、偏微分方程的数值解法等内容。并结合数值计算，对船体结构中杆系计算的位移法、极值波高的分布拟合、短期特征波高计算进行了简介。各章节均附有例题与习

《数据拟合与不确定度：加权*小二乘及其推广的实用指南》的内容由两部分构成。部分介绍了利用小二乘方法进行数据拟合的基础知识，其中详细讨论了一些线性和非线性系统的例子，以使读者能够解决类似的问题。章描述了数据拟合的基本思想，并且定义了一些术语和符号。第2章给出了应用小二乘方法的全部重要公式。第3章提出了权值估计方法，这对于

马昌凤、柯艺芬、唐嘉、陈宝国编*的《数值线性代数与算法（MATLAB版）》较为系统地介绍了数值线性代数的基本理论、方法及其主要算法的MATLAB程序实现。全书共分为7章，内容包括矩阵代数基础、正交变换和投影方法、线性方程组的矩阵分裂迭代法、线性方程组的Krylov子空间迭代法、线性*小二乘问题的数值解法、解线性方程组的