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本书将统计学最常用的方法分为探索性统计分析和验证性统计分析两类。将统计学中传统的参数统计与现代非参数统计方法有机结合为一体，将常用软件EXCEL与统计专业软件R语言有机结合为一体，突出应用统计特点和当代数据分析的要求，体系上具有最新统计理念和实用统计方法的特点。本书将统计学定义为分析数据信息的科学，用专门章节阐述了统计

本书共11章，主要内容有：应用数学绪论、函数、极限与连续、导数与微分、导数的应用、不定积分、定积分及其应用、常微分方程、拉普拉斯变换、线性代数简介和数学建模。

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本书分为三部分：第1部分简单线性回归，内容涉及单个预测变量的线性回归、利用回归和相关分析做推断、诊断和修正测度、回归分析的联合推断和其他论题以及简单线性回归分析的矩阵法等内容；第2部分多重线性回归、内容涉及多重回归Ⅰ，多重回归Ⅱ，定量和定性预测变量的回归模型、构建回归模型Ⅰ、构建回归模型Ⅱ、构建回归模型Ⅲ、时序数据中的

本书接续上册，分为三部分：第4部分单因子研究的分析和设计，内容涉及试验和观测研究的设计引入，单因子研究，因子水平平均数分析，ANOVA诊断和修正测度，；第5部分多因子研究，内容涉及具有相等样本量的双因子研究，双因子研究：次处理一个，随机完全区组设计，协方差分析，具有不相等样本量的双因子研究，多因子研究，随机和混合效应模

本书既清晰、简洁地介绍了标准数值分析教材所涵盖的内容，也介绍了非传统的内容，比如数学建模、蒙特卡罗方法、马尔可夫链和分形。书中选取的例子颇具趣味性和启发性，涉及现代应用领域（如信息检索和动画）以及来自物理和工程的传统主题。习题用MATLAB求解，使计算结果更容易理解。各章都简短介绍了数值方法的历史。而且还有网上资料。

本书是《贝叶斯数据分析》的第3版，因其在数据分析、解决研究难题方面的可读性、实用性而广受读者好评，被认为是贝叶斯方法领域的权威之作。该书秉承实用性的风格介绍和分析大量最新的贝叶斯方法。作者团队中囊括了统计学界的众多大师，他们先以数据分析的视角讨论了一些统计学基本概念，之后再引进各种高级分析方法。全书共分为：贝叶斯推断基