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

《数理统计学及其应用》是为数学系与统计系本科生设计的教材。全书共分8章：基本概念、抽样分布、参数估计、假设检验、非参数假设检、方差分析、回归分析、序贯分析，书中含有经典统计与现代统计的基础知识，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，如Bootstrap再抽样、Jacknife估计、EM算法等。

本书从概率统计和编程两方面，由浅入深地指导读者如何对实际数据进行贝叶斯统计。全书分成三部分。第1部分为“基础篇：关于参数、概率、贝叶斯法则及R软件”;第2部分为“用于二元比例推断的基本理论”;第3部分为“广义线性模型的应用”.内容包括贝叶斯统计的基本理论、实验设计的有关知识、和以层次模型和马尔可夫链。蒙特卡罗方法（MC

本书首先介绍了广义线性模型的理论背景，其次着重分析特定类型的数据，其中包含：正态分布、泊松分布和二项分布；线性回归模型；经典的估计和模型拟合方法；以及统计推断的方法。

本书主要包括教学设计总论和20节课程教学设计。每节课程教学设计包括：教学目的、教学思想、教学分析（教学内容、教学重点、教学难点、对重点难点的处理）、教学方法与策略（课堂教学设计思路、板书设计）、教学安排（教学进程框架、教学进程详细内容）和教学评价六个部分。

本书内容包括：随机事件的概率；随机变量及其分布；二维随机变量；随机变量的函数的分布；随机变量的数字特征；大数定律和中心极限定理；统计总体与样本等。

非参数统计是统计学中的一个重要分支，也是数据分析的一个重要工具。它的一个重要特点是并不假设数据服从某个特定的分布，而是通过已有的数据去进行分析。相较于其他统计方法，非参数的统计更加稳健，有更好的适用性。 《应用非参数统计方法（注释版原书第4版）》是一本国外经典的教材，该书主要介绍了传统的非参数统计方法，例如单样本的推

《混凝土结构设计/普通高等教育“十二五”土木工程系列规划教材》根据全国高校土木工程专业教学指导委员会对土木工程专业的培养要求和混凝土结构设计课程教学大纲，主要依据《混凝土结构设计规范》（GB50010-2010）、《高层建筑混凝土结构技术规程》（JGJ3-2010）、《建筑抗震设计规范》（GB50010-2010）等最