本书系统介绍了多元统计分析的基本理论和方法，在简明介绍描述统计、推断统计、聚类分析、主成分分析、因子分析等多元统计分析方法原理的基础上，并结合经济、管理、社会等领域中的实例，通过计算机实现，将多元统计分析与实际应用相结合。较前版修订多元描述统计部分，30%；增加Copula,协方差分析，面板数据分析，多元时间序列分析及

沈大庆编写的《应用数学(普通高等院校十二五规划教材)》介绍应用数学的部分内容，包括差分方程、插值与拟合、线性规划、非线性规划和多目标决策、对策论、动态规划、层次分析、图论、模糊数学、灰色系统和神经网络。各部分仅涉及基本概念和简单应用，并尽可能使用Matlab软件进行计算。 本书适合应用型高校非数学专业使用，也可作为学

左军、谢冬秀编著的《数值计算方法与实验学习辅导(十二五普通高等教育规划教材)》是国防工业出版社出版的教材《数值计算方法与实验》的配套学习辅导书，全书内容共分八章，包括引论、非线性方程求根、解线性方程组的数值解法、插值法、函数逼近与曲线拟合、数值积分与数值微分、代数特征值问题计算方法、常微分方程的数值解法。每章分三部分：

本书内容主要包括事件与概率，随机变量，数学期望，特征函数，极限定理，抽样分布，参数估计，假设检验，线性回归等第9章。内容精炼，由浅入深，论述严谨。本书是集作者多年教学经验、结合理工科“概率统计”课程的教学需要而编写的。适合高等院校“数学与应用数学”信息与计算科学“统计学”等专业的理工科本科生作为教材使用，也可供科技工作

本书与主教材配套使用，内容包括随机事件和概率、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、样本及抽样分布、参数估计和假设检验。本书可以作为独立学院本科生概率论与数理统计的跟踪联系册，也可以作为电大、成教相关学生的练习册。

《概率论与建模（第二版）》遵循高等院校教学指导委员会关于概率论与数理统计课程的教学基本要求编写而成，《概率论与建模（第二版）》共9章，分别是随机事件与概率、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、参数估计、假设检验和方差分析和回归分析。

《概率统计与数学模型学习指导》为《概率统计与数学模型》的配套学习指导教材,内容包括每一章的基本要求？内容提要？释疑解难？典型例题以及教材的习题解答.第1~5章介绍概率论的基本知识,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等;第6~9章介绍数理统计的基本知识,

《概率论与数理统计》系统地介绍概率论与数理统计的基本内容以及数理统计的基本思想、原理与方法．内容包括随机事件与概率、一维随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析．各章都配有适量的例题与习题，习题又分为用于基本知识与计算训练的

《概率论与数理统计（第四版）》体系新颖、结构严谨、内容翔实、叙述清晰、重点突出、难点分散、例题典型、习题丰富。重视对学生分析、推理、计算和应用数学能力的培养。内容包括：随机事件及其概率、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与极限定理、样本及其分布、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析、正交试验设

《模式识别》共分为8章。第一章为绪论，主要介绍了模式识别的概念，系统组成及常用方法。第二章～第五章主要介绍了统计模式识别的方法，有特征聚类，贝叶斯分类，fish线性判别以及近邻法。第六章讲述了几种人工神经网络方法，第七章详细介绍了一个三维识别的案例。