本书作者是统计决策理论的主要贡献者，《统计决策理论中的渐进方法》以作者在芝加哥大学多年授课讲义为基础，以易于理解的方式，从逼近复合统计实验概念中推衍出渐进统计理论。书中数学推理严密而且有一定深度，高等问题有较为详细论述。目次：实验决策空间；源于决策理论的结果：亏格；似然比和锥形测度；基本不等式；充分性和非充分性；控制、紧性和接近；极限定理；不变属性；无穷可分、高斯和泊松实验；渐进高斯实验：局部

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本书共分七章，内容包括：随机事件与概率、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、数理统计的基本概念等。

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本书在第1版广泛应用的基础上，吸收众多读者的宝贵建议，大幅完善图书内容。本书以ANSYS Workbench 17.0为平台，详细讲解相关分析的基础理论及操作方法，主要内容有：ANSYS Workbench基础、几何建模、网格划分、线性静力学结构分析、结构非线性分析、模态分析、谐响应分析、随机振动分析、线性屈曲分析、瞬态动力学分析、工程热力学分析、优化设计。本书附带光盘中配备了书中全部案例的素材文件，并对每个案例配有视频讲解，以帮助读者学习。

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本书可以整本作为教材，也可以根据需要参阅各章的内容，各章具有相对独立性。本书所有的运算都是用SPSS简体中文版完成的，运算的主要步骤通过屏幕截图展示给读者，使得读者能够很快掌握SPSS的运用。作者选取了通俗易懂的市场研究方面的例子，确保各个专业的读者都能够理解例子的含义，并通过例子掌握各种方法的运用，进而能够融会贯通到其他的应用领域。读者可以在本书官方www.multivariate.de得到更进一步的信息，我们还为中国读者设立了一个特别区域，使得不懂德语的读者也可以在网上得到我们的有关服务。

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《最大似然估计法：逻辑与实践》是“格致方法·定量研究系列”丛书之一。本书是最大似然估计法的入门级读物。作者斯科特·伊莱亚森介绍了除正态分布之外的其他重要连续分布，并进一步讨论了不同的最大似然统计，包括似然比检验、z检验、沃德检定和基于熵的相关测量值R。

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《多元广义线性模型》介绍了广义线性模型的多元形式，并展示了多元广义线性模型的几种应用。首先，作者回顾了一元回归分析，然后介绍了一些示例样本数据，并对广义线性模型分析的模型识别进行了讨论，在此基础上，作者探讨了模型参数估计、模型拟合优度的评价及相应的多元检验统计量，以及对模型的假设检验，最后介绍了多元方法分析的线性模型解决方法和典型相关分析。

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