《多元统计分析（第6版）》是一本系统介绍多元统计分析理论与应用的经典教材。全书共分为11章，涵盖了多元统计分析的主要方法和应用领域，旨在为读者提供全面、深入的多元统计分析知识体系。
第1章“多元正态分布”是全书的基础，首先介绍了多元分布的基本概念，包括统计距离等基础知识。第2章“均值向量和协方差阵的检验”进一步深入探讨了均值向量和协方差阵的检验方法，包括常用的检验统计量和检验过程。第3章“聚类分析”介绍了聚类分析的基本思想和相似性度量方法，详细阐述了系统聚类法、K均值聚类和有序样品的聚类等常用聚类方法，以及模糊聚类分析等高级聚类技术。第4章“判别分析”主要介绍了判别分析的基本思想和常用方法，包括距离判别、贝叶斯判别、费歇判别和逐步判别等。第5章“主成分分析”和第6章“因子分析”分别介绍了主成分分析和因子分析的基本原理和方法，包括总体主成分及其性质、样本主成分的导出、因子载荷的求解等。第7章“对应分析”介绍了对应分析的基本理论和方法，包括列联表及列联表分析、对应分析的步骤及逻辑框图等。第8章“典型相关分析”介绍了典型相关分析的基本理论及方法，包括典型相关分析的步骤及逻辑框图、上机实现等。第9章“定性数据的建模分析”主要介绍了对数线性模型和Logistic回归等基本理论和方法，以及这两种方法的上机实现。第10章“多变量的图表示法”介绍了多种多变量的图表示方法，包括散点图矩阵、脸谱图、雷达图与星图、星座图等。第11章“多维标度法”介绍了多维标度法的基本理论和方法，包括古典解和非度量方法等。
本书适合作为统计学、数据科学、经济学、管理学等相关专业的教材或参考书，也适合对多元统计分析感兴趣的读者自学使用。

《多元统计分析（第6版）》是一本系统介绍多元统计分析理论与应用的经典教材。全书共分为11章，涵盖了多元统计分析的主要方法和应用领域，旨在为读者提供全面、深入的多元统计分析知识体系。
第1章“多元正态分布”是全书的基础，首先介绍了多元分布的基本概念，包括统计距离等基础知识。第2章“均值向量和协方差阵的检验”进一步深入探讨了均值向量和协方差阵的检验方法，包括常用的检验统计量和检验过程。第3章“聚类分析”介绍了聚类分析的基本思想和相似性度量方法，详细阐述了系统聚类法、K均值聚类和有序样品的聚类等常用聚类方法，以及模糊聚类分析等高级聚类技术。第4章“判别分析”主要介绍了判别分析的基本思想和常用方法，包括距离判别、贝叶斯判别、费歇判别和逐步判别等。第5章“主成分分析”和第6章“因子分析”分别介绍了主成分分析和因子分析的基本原理和方法，包括总体主成分及其性质、样本主成分的导出、因子载荷的求解等。第7章“对应分析”介绍了对应分析的基本理论和方法，包括列联表及列联表分析、对应分析的步骤及逻辑框图等。第8章“典型相关分析”介绍了典型相关分析的基本理论及方法，包括典型相关分析的步骤及逻辑框图、上机实现等。第9章“定性数据的建模分析”主要介绍了对数线性模型和Logistic回归等基本理论和方法，以及这两种方法的上机实现。第10章“多变量的图表示法”介绍了多种多变量的图表示方法，包括散点图矩阵、脸谱图、雷达图与星图、星座图等。第11章“多维标度法”介绍了多维标度法的基本理论和方法，包括古典解和非度量方法等。
本书适合作为统计学、数据科学、经济学、管理学等相关专业的教材或参考书，也适合对多元统计分析感兴趣的读者自学使用。

本书是有限单元法的基础教材，系统阐述了有限单元法的基本理论，详细介绍了各种线弹性问题的有限元分析方法，并简要介绍了非线性问题的有限元分析方法。基础理论部分主要介绍平面单元、空间单元和等参数单元；专题部分介绍了杆梁单元和板壳单元，非线性部分主要介绍了材料非线性问题和几何非线性问题；应用部分对目前常用的有限元商业软件的发展、特点、功能进行了介绍，并结合具体工程案例进行了建模、计算和分析。

本书是有限单元法的基础教材，系统阐述了有限单元法的基本理论，详细介绍了各种线弹性问题的有限元分析方法，并简要介绍了非线性问题的有限元分析方法。基础理论部分主要介绍平面单元、空间单元和等参数单元；专题部分介绍了杆梁单元和板壳单元，非线性部分主要介绍了材料非线性问题和几何非线性问题；应用部分对目前常用的有限元商业软件的发展、特点、功能进行了介绍，并结合具体工程案例进行了建模、计算和分析。

本书是教育部“101计划”核心教材数学领域中的概率学科的教材，共分上下两册。概率论是从数量侧面研究随机现象规律性的数学学科，理论严谨、应用广泛、发展迅速. 概率思维已渗透到许多领域，概率方法已被广泛采用. 因此，“概率论”课程已成为与“数学分析”和“高等代数”并列的数学专业基础课，通常分为概率论基础与随机过程两部分，用两学期时间来完成. 本书是上册，内容包括基本概念（如概率空间、随机变量、随机向量等）、基本方法（如分布函数、期望与方差、特征函数、各种收敛性等）和基本结论（如大数定律、中心极限定理等）. 这些内容既直观易懂又严谨准确. 直观在概率论的早期发展阶段发挥了重要引导作用，这一点应予以充分重视.本书每章后配有适量习题.本书可作为综合型大学数学系“概率论”课程的教材和自学用书，也可成为其他科技工作者的参考书.

本书是教育部“101计划”核心教材数学领域中的概率学科的教材，共分上下两册。概率论是从数量侧面研究随机现象规律性的数学学科，理论严谨、应用广泛、发展迅速. 概率思维已渗透到许多领域，概率方法已被广泛采用. 因此，“概率论”课程已成为与“数学分析”和“高等代数”并列的数学专业基础课，通常分为概率论基础与随机过程两部分，用两学期时间来完成. 本书是上册，内容包括基本概念（如概率空间、随机变量、随机向量等）、基本方法（如分布函数、期望与方差、特征函数、各种收敛性等）和基本结论（如大数定律、中心极限定理等）. 这些内容既直观易懂又严谨准确. 直观在概率论的早期发展阶段发挥了重要引导作用，这一点应予以充分重视.本书每章后配有适量习题.本书可作为综合型大学数学系“概率论”课程的教材和自学用书，也可成为其他科技工作者的参考书.

大学计算机应用基础是大中专院校非计算机专业学生的公共必修课之一，课程内容包括计算机系统概述、办公自动化操作基础、计算机网络和网络信息安全、新一代信息技术和大模型应用等方面的基础知识以及大学生必不可少的信息处理能力和计算机应用技能等的相关培养和训练。课程的教学目标主要包括3个方面。1）认知目标培养学生了解计算机系统、Windows操作系统、WPS办公软件、新一代信息技术以及计算机网络和网络信息安全等模块涉及的基本概念、基本术语和基础知识。2）能力目标培养学生熟练处理计算机软硬件系统中的一般问题、熟练使用Windows操作系统、对办公自动化信息的处理能力及对行业数据的分析、处理和挖掘能力等。3）信息素养目标培养学生精益求精的工匠精神，良好的沟通、协调及合作能力，分析问题和解决问题的能力，以及对新一代信息技术具有较高的敏感度和终身学习的心态和能力等。4）思政育人目标培养学生的思想道德修养、人文素质、科学精神、宪法法治意识、国家安全意识等，厚植爱国主义情怀、培养奋斗精神，提升学生综合素质。

大学计算机应用基础是大中专院校非计算机专业学生的公共必修课之一，课程内容包括计算机系统概述、办公自动化操作基础、计算机网络和网络信息安全、新一代信息技术和大模型应用等方面的基础知识以及大学生必不可少的信息处理能力和计算机应用技能等的相关培养和训练。课程的教学目标主要包括3个方面。1）认知目标培养学生了解计算机系统、Windows操作系统、WPS办公软件、新一代信息技术以及计算机网络和网络信息安全等模块涉及的基本概念、基本术语和基础知识。2）能力目标培养学生熟练处理计算机软硬件系统中的一般问题、熟练使用Windows操作系统、对办公自动化信息的处理能力及对行业数据的分析、处理和挖掘能力等。3）信息素养目标培养学生精益求精的工匠精神，良好的沟通、协调及合作能力，分析问题和解决问题的能力，以及对新一代信息技术具有较高的敏感度和终身学习的心态和能力等。4）思政育人目标培养学生的思想道德修养、人文素质、科学精神、宪法法治意识、国家安全意识等，厚植爱国主义情怀、培养奋斗精神，提升学生综合素质。

本教材内容分为3部分。第一部分一元微积分学包含的内容：导数的定义、性质及计算，导数的经济应用；定积分的定义、性质及计算，定积分的几何应用和经济应用.第二部分线性代数基础理论包含的内容：行列式的定义、性质及计算；矩阵的定义、线性运算、乘法运算、逆运算；初等变换求逆矩阵，初等变换求矩阵的秩以及初等变换解线性方程组.第三部分概率论与数理统计基础理论包含的内容：随机事件的定义、概率性质及计算；条件概率及独立性的概念及应用；一维随机变量及其分布；随机变量的数学期望及方差.

本教材内容分为3部分。第一部分一元微积分学包含的内容：导数的定义、性质及计算，导数的经济应用；定积分的定义、性质及计算，定积分的几何应用和经济应用.第二部分线性代数基础理论包含的内容：行列式的定义、性质及计算；矩阵的定义、线性运算、乘法运算、逆运算；初等变换求逆矩阵，初等变换求矩阵的秩以及初等变换解线性方程组.第三部分概率论与数理统计基础理论包含的内容：随机事件的定义、概率性质及计算；条件概率及独立性的概念及应用；一维随机变量及其分布；随机变量的数学期望及方差.

本书是作者依据多年从事模式识别教学和研究的体会,参考相关文献编写而成的,深入浅出地介绍了模式识别理论和技术的基本概念、原理、方法和实现。全书共分为11章,每章阐述模式识别中的一个知识点,内容包括贝叶斯决策、概率密度函数的估计、线性判别分析、非线性判别分析、组合分类器、无监督模式识别、特征选择、特征提取、半监督学习及人工神经网络。除了经典算法以外,本书增加了部分较新的理论和算法,读者可以选择性地学习。本书还配以电子课件、MATLAB仿真程序、微课视频和实验指导书,便于教和学。本书可以作为高等学校人工智能、计算机、信息、自动化、遥感、控制等专业本科生或研究生的教材或参考书,也可以作为从事相关研究与应用人员的参考书。

本书是作者依据多年从事模式识别教学和研究的体会,参考相关文献编写而成的,深入浅出地介绍了模式识别理论和技术的基本概念、原理、方法和实现。全书共分为11章,每章阐述模式识别中的一个知识点,内容包括贝叶斯决策、概率密度函数的估计、线性判别分析、非线性判别分析、组合分类器、无监督模式识别、特征选择、特征提取、半监督学习及人工神经网络。除了经典算法以外,本书增加了部分较新的理论和算法,读者可以选择性地学习。本书还配以电子课件、MATLAB仿真程序、微课视频和实验指导书,便于教和学。本书可以作为高等学校人工智能、计算机、信息、自动化、遥感、控制等专业本科生或研究生的教材或参考书,也可以作为从事相关研究与应用人员的参考书。