本书是本课数学专业概率论与数理统计课的学习指导用书。书中首先总结勾画出概率论与数理统计的知识点网络，并针对重、难点进行简要分析，再对典型例题从多个角度采用不同的方法给出解答。在讲解的过程中，本书对每一步推导所涉及的知识点、理由给出说明，以开拓学生思路，从而提高学生分析、解决问题的能力。本书所选的例题是作者多年实践教学所得，包括学生习题课、期末考试中容易出错的习题，也包括近些年研究生入学考试的题目。

《多元统计分析》系统地介绍了多元统计分析技术的基本思想和方法原理，以社会、经济、商务等领域的实际问题为案例，结合SAS软件，介绍各种方法的SAS操作、实现过程与结果解释，帮助读者理解并掌握多元统计分析的基本方法，熟练应用软件进行数据分析，提高对实际数据的分析挖掘能力。

《多元统计分析》内容重点突出、习题设置合理、教学资源丰富，适合作为普通高等学校统计学专业或大数据相关专业本科生、经济管理类或社科类专业研究生的教材，也可作为从事社会、经济、管理等研究和实践工作的人士进行量化研究的参考

本书以学生成绩管理系统为主线，从简单的成绩输入/输出到采用文件存储成绩，并基于文件管理成绩，逐步丰富成绩管理系统的方式，引导读者思考利用计算机解决实际问题的方法，从而理解算法和计算思维，达到培养计算思维的目的。 计算思维是一个抽象概念，养成计算思维需要反复实践和反思。本书立足于计算思维的培养，每章都以问题为驱动，主要阐述问题的抽象、算法设计及其实现，并具体采用C语言作为实现算法的计算机语言，通过问题求解反复训练，培养读者的算法设计基础能力和计算思维。本书在问题求解过程中只阐述问题求解所需的知识点

本书是为高等院校理工科专业本科生的数值分析或计算方法课程编写的教材，内容包括非线性方程（组）的数值解法、线性方程组的数值解法、线性方程组的迭代解法、插值、曲线拟合与函数逼近、数值积分与数值微分、常微分方程的数值解法、矩阵特征值与特征向量的计算等常用数值算法的基本方法和理论。本书在兼顾理论讲解的同时，重视算法的应用和数学软件的实现，各章均配有小结与MATLAB应用实例，同时配有适量的例题和习题，且以二维码链接部分重要知识点的讲解视频，读者可扫码观看。

为有效提升中职学校的数学教学质量，贯彻落实国务院、教育部的相关文件精神，助推职业教育“三教”改革，参照《中等职业学校数学课程标准》，从中职学生现有基础和认知水平出发，我们组织编写了本书.
本书从学生身边的生活案例出发，本着实用、适用、有用、必需、创新等原则和“从生活走进数学，数学融入生活”的教学理念，从生活问题出发，以解决生活问题为目标，突出了数学知识与日常生活的紧密联系.
本书分为6个课题，包括集合、函数、数列、排列组合、概率初步、数据分析.
本书可作为三年制中职学校数学教材

本书是根据当前我国高职高专大众化发展趋势下的教育现状，在总结和分析全国高职高专院校机电、电气类等专业数学教学改革经验的基础上编写而成的. 为了适应高等职业技术教育人才培养目标的要求，满足各专业学生学习的需要，本书对教学内容进行了优选. 本书共七章，内容包括函数、极限与连续、导数与微分、导数的应用、不定积分、定积分及其应用和常微分方程等. 书后附有积分基本公式表，供学生查用. 
本书可作为高职高专院校理工类各专业的数学教材，也可作为“专升本”考试的参考书. 

“高等数学实验” 是运用数学知识解决、解释现实问题的一门课程。本书以任务的形式结合学生所学的专业，利用软件将函数极限、导数、微积分等问题巧妙地融入。本书主要包含四个项目（函数图形绘制实验、函数极限及导数实验、积分实验、常微分方程实验），每一个项目都能让学生充分认识到高等数学学习对专业发展和应用的重要性。
本书适用于高职院校的大一新生。学生在学习高等数学课程的同时，结合本书的学习，在创新能力、自学能力、发散性思维能力方面都能得到一定的提高，为今后工作中“学以致用” 打下良好的基础。

本书主要介绍计算方法中的一些基本内容：误差和条件问题、解线性方程组的直接法与迭代法、特征值问题的计算方法、解非线性方程(组)的迭代法、插值与逼近、数值积分与数值微分以及常微分方程数值解法。本书内容深入浅出，既强调计算方法的基本概念和理论，更注重算法和实践。每章后面都附有一定数量的习题与上机实验题。

本书是作者在相关教材基础上，结合厦门大学自动化专业十余年的教学实践，进一步加工整理而成。本书分状态空间方法基础、线性状态方程的解、系统的可控性和可观测性、时不变动态系统的分解与实现、运动的稳定性和系统的状态反馈与观测器等模块，主要介绍线性系统理论的基本内容和方法，包括系统状态空间描述，线性系统分析与状态反馈综合。系统分析部分介绍定量运动分析，以及定性的能控性/能观测性分析和稳定性分析，状态反馈综合介绍极点配置问题、跟踪问题、解耦问题和状态观测器设计。?

贝叶斯统计是和基于频率的传统统计 (频率派统计) 不同的一套关于统计推断或决策
的理论、方法与实践. 本书除了介绍贝叶斯统计的基本概念之外， 还介绍了不同贝叶斯模型的数学背景、与贝叶斯模型对应的各种计算方法， 并基于数据例子来介绍如何通过各种软件实现数据分析.本书使用的软件是以 R 为平台的 Stan 和以 Python 为平台的 PyMC3， 它们都是人们喜爱的**的基于 MCMC 和C++ 编译器的贝叶斯编程软件. 相信读者能够通过实践掌握它们。
本书希望使对贝叶