"本书是“新时代大学数学系列教材”之一。本书内容包括概率模型、概率公式、随机变量、随机向量、数学期望和方差、大数定律和中心极限定理、统计初步、参数估计、参数的区间估计、正态总体的显著性检验、总体分布和比例的假设检验、线性回归分析等十二章内容，并以工程技术和科学研究中广泛使用的MATLAB及国产软件北太天元为例,介绍与本

本书以近邻思想、同步聚类模型及快速同步聚类算法为研究课题，重点研究了基于近邻图与单元网格图的聚类算法、基于近邻势与单元网格近邻势的聚类算法、快速同步聚类算法、基于Vicsek模型线性版本的同步聚类算法、基于线性加权Vicsek模型的收缩同步聚类算法、基于分而治之框架与收缩同步聚类算法的多层同步聚类方法和基于ESynC算

这是一套适用于考研基础阶段和强化阶段复习的专业备考书.本书为编者基于丰富的一线教学经验和考研辅导经验，以最新全国硕士研究生招生考试数学考试大纲为依据编写的一本知识讲解题型分析的辅导书，便于考生携带和合理的安排备考时间。本书分为两个分册：认知篇和题型篇，认知篇讲解基础知识，题型篇总结常见题型，考生可以一边看基础知识，一边

本书由李良根据近期新研究生考试大纲编写，包含基础篇和强化篇，考生可用此书进行全程概率论学习。书籍主要由知识点、例题、解析三部分构成，为了让同学们更高效学习，我们在书中穿插了一些概率论常用定理以及帮助大家理解的推论和注解。

"本书是编者在总结多年教学经验的基础上，为适应民办本科院校教学和新工科对概率论与数理统计的需求，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编写的。 全书分为七章：随机事件及其概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计。各章配有习题

"积分嵌套拉普拉斯近似(IntegratedNestedLaplaceApproximations，INLA)是拟合一大类贝叶斯回归模型的新方法。使用INLA无须抽取边际后验分布的样本，因此在计算上它是贝叶斯推断标准工具马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法的简单易用的替代方案。本书涵盖了各种现代回归模型，着重介绍了如何使

《概率论与数理统计》一书共分为8个章节，本书的主要内容包括：随机事件与概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、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。本书注重工科和经济学科学生应该掌握的基本概念和基本方法，加强了学生基本技能的训练，能提高学生分析和解决问题的能力

本书共分为九章，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、大数定律与中心极限定理、数理统计学的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析。本书总结并融入编者多年来一线教学的实践经验并结合现今政策文件，从教与学两个方面综合考虑修订而成。

本书主要介绍了试验设计的基本理论与常用方法，内容包括试验设计基本概念与原则、方差分析基础、析因设计、区组设计、正交设计、回归设计、混料设计、均匀设计及交叉设计等．试验设计与分析在今天已经离不开统计软件，本书利用目前流行的R语言为工具，针对每种设计方法结合大量实例完成试验的设计与分析，每章后面配有一定的习题，读者可以参照

本书介绍了试验设计与数据分析的常用方法，及其在专业学习、科学试验和工业生产中的实际应用。全书共分为10章，其中第1章为概述；第2章为与理化数据分析相关的Excel基础操作；第3-6章为试验数据的误差分析、图表制作方法、方差分析和回归分析；第7-9章介绍了正交设计、均匀设计和优选方法；第10章是综合实训练习，方便学习者检