本書分為上、下兩冊。上冊為一元函數(shù)微積分學部分；下冊包括空間解析幾何與向量代數(shù)、二元函數(shù)微積分學、微分方程和無窮級數(shù)等內(nèi)容。本書各章內(nèi)容包括基本要求、內(nèi)容提要、例題分析、考題選講、復習與自測題，并附有習題答案

本書重點討論相依(相依誤差包括函數(shù)系數(shù)的自回歸序列、一階自回歸序列、漸近幾乎負相依、負超可加相依、正負相協(xié)誤差、一般相依誤差等)線性回歸模型的極大似然估計(包括擬極大似然估計及Lq極大似然估計)、M估計和經(jīng)驗似然方法,也涉及與它們密切相關的模型和方法,如:廣義線性回歸模型、部分線性回歸模型和非線性回歸模型以及HD估計和

《線性代數(shù)導學》是根據(jù)教育部全新關于工科類本科數(shù)學基礎課程教學基本要求線性代數(shù)課程部分和理工類學生考研對該課程的要求編寫而成的.《線性代數(shù)導學》內(nèi)容包括行列式、矩陣、向量空間、線性方程組、矩陣的特征值與特征向量、二次型共六章.各章內(nèi)容包括基本要求、基本內(nèi)容、釋疑解難、典型例題、考研真題解析、總習題解答、自測題、自測題答

《應用數(shù)理統(tǒng)計》是重慶市市級優(yōu)質(zhì)課程配套教材，是重慶市研究生教育教學改革重大項目成果，《應用數(shù)理統(tǒng)計》共7章，分別是概率論基礎及應用、數(shù)理統(tǒng)計基礎、參數(shù)估計、假設檢驗、回歸分析、方差分析與正交設計、多元統(tǒng)計分析�！稇�用數(shù)理統(tǒng)計》每章均配有應用案例、章節(jié)總結(jié)、應用分享和習題，便于教師教學和學生自學。

本書較為全面、系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)理論的基本原理、經(jīng)典模型、算法設計、主流應用以及基于Excel平臺的模型運算與分析軟件的使用指導。全書共14章，主要內(nèi)容包括：線性規(guī)劃介紹、數(shù)據(jù)包絡分析的基本概念及軟件實現(xiàn)、徑向效率和DEA乘子模型、DEA對偶模型、DEA模型和規(guī)模報酬、特殊情形下的DEA模型、基于松弛和

*事件與概率、*變量及其分布、*變量的數(shù)字特征、中心極限定理、抽樣分布理論、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析和附錄。在選材和敘述上聯(lián)系實際，注重概率統(tǒng)計知識在實際生活和經(jīng)濟領域中的運用，有所創(chuàng)新，既便于教師教學，也便于學生自學。對應工科數(shù)學、理科數(shù)學（非數(shù)學專業(yè)）、經(jīng)濟數(shù)學、文科數(shù)學等同名課程，兼顧工、理（非數(shù)學

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《初等數(shù)論（第二版）》共分7章，內(nèi)容包括整除理論、不定方程、同余、同余方程、二次同余式與平方剩余、原根與指標、連分數(shù)等�！冻醯葦�(shù)論（第二版）》配有大量例題和不同層次的習題，并且每個例題和習題都提供了詳細的解答，供教師教學和學生學習時選用。

本書系統(tǒng)地介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、基本理論和基本方法.主要包括隨機事件及其概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、極限定理、樣本和抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗及方差分析與回歸分析等內(nèi)容.

本書針對工科專業(yè)的特點，以統(tǒng)計建模為側(cè)重點，突出統(tǒng)計方法的基本思想和實用性，并兼顧對理論基礎的理解和掌握。緒論部分詳細介紹了教材編寫的基本結(jié)構(gòu)和特點，以及每一章的主要內(nèi)容和教學安排的建議。全書分為9章：第1章主要介紹了常用的描述性統(tǒng)計方法，第2章至第4章介紹了相關的概率論知識，第5章介紹簡單隨機樣本及抽樣分布，第6章至

本書內(nèi)容包括概率論和數(shù)理統(tǒng)計兩大部分，第1至第5章介紹概率論的基本知識，包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、多維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律及中心極限定理等；第6至第9章介紹數(shù)理統(tǒng)計的基本知識，包括數(shù)理統(tǒng)計、參數(shù)估計、假設檢驗、回歸分析等。本書在概率統(tǒng)計的基礎上加入了數(shù)學模型，重點強調(diào)基礎知識如何應

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計及其應用（第四版）》在第三版的基礎上修訂再版，全書共10章，內(nèi)容包括：隨機事件與概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、概率模型及其應用、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析、SPSS統(tǒng)計軟件介紹與統(tǒng)計模型應用，每章均配有不同難易程度的適量習題，書末附

本書共12章，內(nèi)容包括：認識計算機系統(tǒng)；Windows操作系統(tǒng)；文檔基本操作；Word中格式設置與編排；Word中表格操作；Word中版面的設置與編排等。

本書內(nèi)容包括：事件與概率、隨機變量及其分布、隨機向量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征和特征函數(shù)、大數(shù)定律和中心極限定理、抽樣分布等。

本書內(nèi)容包括兩大部分：第一部分是概率論，內(nèi)容有隨機事件的概率、隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定理和中心限定理等。第二部分是數(shù)理統(tǒng)計，內(nèi)容有樣本及抽樣分布、參數(shù)估計、假設檢驗、回歸分析與主成分分析等。

本書包括概率論和數(shù)理統(tǒng)計兩部分，系統(tǒng)地介紹了概率論的基本概念，隨機變量及其分布，二維隨機變量及其分布，隨機變量的數(shù)字特征，大數(shù)定律及中心極限定理，數(shù)理統(tǒng)計的基本概念，參數(shù)估計，假設檢驗等。為方便讀者自學，各章配有適量的習題，概率論和數(shù)理統(tǒng)計兩部分各配有一套綜合練習題，書末附有習題答案。

本書研究了混沌時間序列智能預測方法及其應用，構(gòu)建了不同類型的混沌時間序列智能預測模型，并用實際數(shù)據(jù)進行了實證分析。主要內(nèi)容包括混沌理論基本原理、常用混沌時間序列預測方法、混沌時間序列的神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法等。

《現(xiàn)代數(shù)學基礎叢書·典藏版（7）：多元統(tǒng)計分析引論》系統(tǒng)論述多元統(tǒng)計分析的基本理論和方法，力求理論與實際應用并重，只要具有一元統(tǒng)計的知識就可閱讀《現(xiàn)代數(shù)學基礎叢書·典藏版（7）：多元統(tǒng)計分析引論》�！冬F(xiàn)代數(shù)學基礎叢書·典藏版（7）：多元統(tǒng)計分析引論》主要內(nèi)容是：多元正態(tài)分布、方

《現(xiàn)代物理基礎叢書·典藏版：實驗數(shù)據(jù)多元統(tǒng)計分析》介紹實驗或測量數(shù)據(jù)的多元統(tǒng)計分析方法，內(nèi)容包括：貝葉斯決策、線性判別方法、決策樹判別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、近鄰法、概率密度估計量法、H矩陣判別、函數(shù)判別分析、支持向量機法等，以及不同判別方法的比較。此外，還簡要介紹了將多種多元統(tǒng)計分析方法的計算機程序匯集在一起的

本書系統(tǒng)闡述了廣義線性模型的基本理論、方法及其應用。內(nèi)容包括：廣義線性模型極大似然估計理論；自然聯(lián)系下廣義線性模型的擬似然估計理論；基于廣義估計方程的廣義線性模型擬似然理論；廣義線性模型的非參數(shù)擬似然估計理論；廣義線性模型的經(jīng)驗似然方法等。