本书强调适当的统计学习数据分析以综合方式依赖于健全的数据收集、智能数据管理、适当的统计程序和对结果的可理解的解释。监督学习可被统一视为回归分析的一种形式。通过大量实际应用及其相关的R代码来说明关键概念和过程，着眼于实际意义。

本书强调适当的统计学习数据分析以综合方式依赖于健全的数据收集、智能数据管理、适当的统计程序和对结果的可理解的解释。监督学习可被统一视为回归分析的一种形式。通过大量实际应用及其相关的R代码来说明关键概念和过程，着眼于实际意义。

本书共分八章，主要内容包括：随机事件和概率；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；大数定律和中心极限定理；数理统计的基本概念；参数估计。

本书共分八章，主要内容包括：随机事件和概率；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；大数定律和中心极限定理；数理统计的基本概念；参数估计。

本书聚焦于高维变量误差模型的理论与计算方法，分别考虑了线性回归和多响应回归变量误差模型的参数估计。统计层面，提出非凸估计方法，给出参数估计的误差上界，进而建立统计一致性。计算层面，采用便捷高速的一阶算法求解估计量所基于的非凸优化问题，并证明了算法的线性收敛结果，表明算法可在线性时间内收敛到问题的一个近似全局解，填补了非凸估计方法中理论和实践之间的差距。此外，作者还从信息理论层面探讨了模型的参数估计极小极大收敛速率，建立的极小极大下界表明了上述估计量的极小极大最优性。作者思路清晰，表述严谨，比较全面地论述了高维变量误差模型的参数估计问题。

本书聚焦于高维变量误差模型的理论与计算方法，分别考虑了线性回归和多响应回归变量误差模型的参数估计。统计层面，提出非凸估计方法，给出参数估计的误差上界，进而建立统计一致性。计算层面，采用便捷高速的一阶算法求解估计量所基于的非凸优化问题，并证明了算法的线性收敛结果，表明算法可在线性时间内收敛到问题的一个近似全局解，填补了非凸估计方法中理论和实践之间的差距。此外，作者还从信息理论层面探讨了模型的参数估计极小极大收敛速率，建立的极小极大下界表明了上述估计量的极小极大最优性。作者思路清晰，表述严谨，比较全面地论述了高维变量误差模型的参数估计问题。

本书介绍了试验设计与数据分析的常用方法，及其在专业学习、科学试验和工业生产中的实际应用。全书共分为10章，其中第1章为概述；第2章为与理化数据分析相关的Excel基础操作；第3-6章为试验数据的误差分析、图表制作方法、方差分析和回归分析；第7-9章介绍了正交设计、均匀设计和优选方法；第10章是综合实训练习，方便学习者检验和巩固学习效果。本书重在知识点的理解和应用，实例丰富，案例具有代表性，力求以详尽案例分析和清晰的解题过程帮助学习者理解复杂晦涩的数理统计学知识，具有很强的实用性和可操作性，便于自学。

本书介绍了试验设计与数据分析的常用方法，及其在专业学习、科学试验和工业生产中的实际应用。全书共分为10章，其中第1章为概述；第2章为与理化数据分析相关的Excel基础操作；第3-6章为试验数据的误差分析、图表制作方法、方差分析和回归分析；第7-9章介绍了正交设计、均匀设计和优选方法；第10章是综合实训练习，方便学习者检验和巩固学习效果。本书重在知识点的理解和应用，实例丰富，案例具有代表性，力求以详尽案例分析和清晰的解题过程帮助学习者理解复杂晦涩的数理统计学知识，具有很强的实用性和可操作性，便于自学。

本书内容已经外聘专家审读审核通过后同意安排出版。本书将运筹学的基本内容按照数学模型分成线性模型、非线性模型和随机模型，分别加以介绍，主要包括：线性规划、对偶理论及灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数规划、图与网络流优化、无约束非线性规划、约束非线性规划、排队论等。全书除介绍运筹学基本理论和方法外，还结合Matlab的应用，给出各主要算法的Matlab程序，以利于有效地解决实际问题。

本书内容已经外聘专家审读审核通过后同意安排出版。本书将运筹学的基本内容按照数学模型分成线性模型、非线性模型和随机模型，分别加以介绍，主要包括：线性规划、对偶理论及灵敏度分析、运输问题、目标规划、整数规划、图与网络流优化、无约束非线性规划、约束非线性规划、排队论等。全书除介绍运筹学基本理论和方法外，还结合Matlab的应用，给出各主要算法的Matlab程序，以利于有效地解决实际问题。

本书介绍了排序择优算法的基本概念和发展历程；建立了初始样本量和总样本量之间的函数关系，提出一种计算合理初始样本量的方法，从而提升了频率法算法效率；提出可以通过求解一个使所有系统总样本量最小化的优化问题来求解非均衡的样本分配策略，进一步提出两种非均衡的样本分配策略。本书还分析了一个随意停放式共享单车系统中的再分配问题，并指出了相关领域未来值得探索的研究方向。

本书介绍了排序择优算法的基本概念和发展历程；建立了初始样本量和总样本量之间的函数关系，提出一种计算合理初始样本量的方法，从而提升了频率法算法效率；提出可以通过求解一个使所有系统总样本量最小化的优化问题来求解非均衡的样本分配策略，进一步提出两种非均衡的样本分配策略。本书还分析了一个随意停放式共享单车系统中的再分配问题，并指出了相关领域未来值得探索的研究方向。