本书共10章，对数据统计与分析理论进行了较为全面的介绍。具体内容包括：数据统计基础、常用描述性统计分析、参数估计、假设检验、多元正态分布统计基础、方差分析、相关分析与回归分析、主成分分析与因子分析、聚类分析与判别分析、时间序列分析。全书论述严谨，行文深入浅出，注重实用性。
本书可作为数据科学与大数据技术专业的本科生、研究生教学用书，也可作为相关专业本科生、研究生和数据统计分析与数据挖掘技术研究学者的参考书。

本书是统计学专业的非参数统计教材，相比其他教材，本书有如下特点：
1．内容全面，结构合理。本书内容包括基于秩的经典非参数统计方法、列联分析方法、基于经验分布函数的方法以及现代非参数统计方法，从秩方法开始逐步过渡到现代非参数方法，由浅入深，较为全面地介绍了非参数统计的思想和应用。
2．例题丰富，讲解清晰。本书强调理论联系实际，通过实际例子讲授非参数统计思想。每个知识点都配有例题，并用R语言实现，所有代码都可在网上下载，读者可以很方便地通过复现结果或举一反三来加深理解

IBM SPSS数据分析软件是目前应用最为广泛的数据分析软件之一，深受各行业用户的青睐。本书以IBM SPSS 26.0为基础，以数据分析理论为主线，参照数据分析课程教学大纲编写。全书由浅入深，共包括10章内容，涵盖数据分析的三个阶段，介绍了数据分析的基本概念和流程、SPSS软件在数据获取与管理上的功能、概括性描述统计分析、探索性统计推断以及相关和回归分析、聚类和判别分析、因子分析等常用的基本数据分析方法的基本原理和操作应用。 本书每章末尾均配有习题，并且除第1章外，其余各章均配有案例分析题，

2019年9月,中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》,为我国建设交通强国指明了道路和方向.本书在编写时注重运筹学方法在交通运输领域的结合与应用,同时融入作者多年来从事交通运输管理与运筹优化研究的科研经验,力图从学生的视角出发,基于学生的专业背景、知识储备与理解能力,以生动形象的语言介绍运筹学的基本知识、基本概念和基本方法,注重运筹学方法在实际案例中的应用与分析,具备一定的深度、广度和实用性,让学生学有所得.本书涵盖运筹学概论、线性规划与单纯形法、对偶理论与灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数

本书作为系列教材中的一本，与本系列中的《运筹学基础（第2版）》教材配套使用，内容包括教材中大部分课后习题的解答（部分主观性较强的习题未提供解答），同时充分考虑了读者自主学习的需求，参考现代教育理论中的“有效学习”思想，添加了每章的学习目标解读（要达成什么目标）、知识点结构图（如何达成目标）及拓展习题（评估目标达成程度）。本书内容完整，编写体例新颖，多数内容经过了多个教学轮次使用，具有较好的实用性。本书可作为高等院校理工科相关专业运筹学基础课程的教学参考书或习题集，也可作为对运筹学或数学建模感兴趣

本书是运筹学经典著作，在美国高校有很高的采用率，此前出版的版次在国内高校中也有较高的采用率并受到了广泛的好评。两位作者是运筹学领域的大师。本书内容丰富，覆盖运筹学各个分支，主要内容包括：运筹学建模方法、线性规划、灵敏度分析与对偶理论、网络优化模型、排队论、动态规划等。讲述上深入浅出，使具有高等数学和线性代数、概率基础知识的读者均能读懂。书中有大量案例，可供自学及复习。本书的读者对象为管理类及工科类学习运筹学课程的本科生。

本书共分十三章，各章都附有为数不少的练习题，并提供了较详细的参考答案。书末附录介绍了当今世界上流行的计算化问题的LINGO软件。 相比于国内外同类教材，本书有两大特色，一、轻理论推证，重方法应用，特别强调运筹学模型和算法在经管问题解决上的应用。书中重要各章都提供了基于LINGO软件的应用举例一节。二、问题解决方法兼容不同类型读者需求，理科可执着机理分析，文科可取巧软件和编程。但不容否认，作为数学类书籍，书中较难懂的理论论证还是有的，对此有困难的读者可以略去。我们相信《运筹学教程》第三版能为我国财

本书内容包括：线性系统的状态空间描述、线性系统动态响应分析、系统的能控性和能观测性分析、系统的稳定性分析、线性反馈系统的状态空间综合、多变量系统的矩阵分式描述及典型状态空间实现等。

本书是高等院校本科生概率论与数理统计课程的教材。本书第一版于2011年出版，为了更加适应新时代本科教育教学、新工科新专业新发展的需要，也为了更加适应一流专业一流课程建设的需要，广泛吸收住那也认证的先进理念，丰富阅读内容、提高阅读舒适感，本书做了修订。在内容上做了适当的修改，并修改了相应的例题与习题。每章增设了近年来部分考研真题作为复习题。部分习题提供了详细解答。本次修订将有利于读者通过更多渠道、更多方式获取更多新知识、新方法和新思想。

本书是安徽省2020 年度高等学校省级质量工程一流教材建设项目成果，内容包括随机事件与概率、一维随机变量及其分布、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、数理统计学简介、参数估计、假设检验、方差分析与线性回归简介、R 语言及其应用等. 本书配有大量与自然科学、社会科学、工程技术等领域相关的例题和习题. 本书按照由浅入深、循序渐进和融会贯通的原则，力求既注重对基本概念、基本理论和基本方法的阐述，又注重对学生基本运算能力的训练和分析问题、解决问题能力的培养.