本书是江苏省研究生优秀课程配套教材，围绕“理论推导—算法实现—工程应用”的主线，系统讲授数值分析的基本理论与常用方法，共设8章，内容涵盖误差分析、非线性方程求根、线性方程组数值解法、插值与拟合、数值微积分、常微分方程数值解法等。书中突出工程应用导向，精心设计了多个贴近实际的案例（含MATLAB程序实现），帮助读者理解算法在复杂问题中的实际价值。本书按节和章分别配备多类型习题，扫书中二维码可查看相应解析，构建“讲—练—解”一体化学习闭环。通过48学时教学安排，帮助读者夯实计算基础、提升建模与算法能力，为解决实际问题奠定坚实基础。

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本书是编者编写的《概率论与数理统计》的配套学习指导书，按主教材章节顺序编排，系统地介绍了概率论与数理统计的基本内容．主要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、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、参数估计、假设检验、方差分析和回归分析．本书通过对各章知识的梳理与典型例题的分析解答，帮助学生澄清一些易混淆和易理解错误的概念，熟悉概率论与数理统计的解题方法与技巧，提高分析问题和解决问题的能力．

本书可作为高等院校理工科各专业学生的辅导教材或复习参考书，也可作为全国硕士研究生招生考试强化复习训练的指导书．

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本书可作为高等院校理工科各专业学生的辅导教材或复习参考书，也可作为全国硕士研究生招生考试强化复习训练的指导书．

本书是全面而系统的元分析实践指南，涵盖了从理论基础到实操应用的各个方面。本书首先对元分析的基本概念、特点及优势等进行了深入的介绍，明确了元分析在管理学研究中的应用价值和重要性。然后，本书详细阐述了元分析的适用情境、文献检索与编码、发表偏差、效应值估计模型、调节效应、中介效应、汇报结果、质性元分析概述等内容，并提供了丰富的实操指导。本书概述了质性元分析的相关理论和操作步骤，拓宽了元分析的应用领域。
本书适合的读者为管理学、心理学等社会科学领域的学者、本科生、硕士研究生、博士研究生及研究方法爱好者。本书适合作为相关课程的辅助教材，帮助学生和研究人员深入理解和应用元分析方法，提高其在管理学研究中的实证分析能力。

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本书适合的读者为管理学、心理学等社会科学领域的学者、本科生、硕士研究生、博士研究生及研究方法爱好者。本书适合作为相关课程的辅助教材，帮助学生和研究人员深入理解和应用元分析方法，提高其在管理学研究中的实证分析能力。

本书为电力行业“十四五”规划教材。
本书从一个最简单的水果识别的例子开始，引出最近邻法和最小距离分类法，用最简单的方法进行分类原理说明，之后展开模式识别算法的讲解，主要包括贝叶斯决策方法、近邻法、线性判决方法、非线性判决方法、聚类分析、特征选择与提取、神经网络、支持向量机、深度学习。

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本书主要针对目前应用型本科院校人才培养目标编写而成，内容简洁明了，结构体系完整，涵盖了概率论的基本概念、一维和多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验以及概统计之MATLAB.在学习难度上注重循序渐进，在数学思想和方法的讲解过程中注重与实际应用背景相结合， 调应用能力的培养.每节末皆配有适量的同步练习题，以满足读者之所需。
本书可作为普通本科院校、独立学院、成人教育学院、民办高校等本科院校以及具有较高要求的高职高专院校相关专业的数学基础课程教材。

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本书可作为普通本科院校、独立学院、成人教育学院、民办高校等本科院校以及具有较高要求的高职高专院校相关专业的数学基础课程教材。

本书按照高等院校工科、理科及经管类专业概率论与数理统计课程的教学大纲，根据当前大多数高等院校学生的基础，吸收国内外同类教材的优点，结合多年的教学经验编写而成。本书通俗易懂，简明扼要，同时又不失完整性，全面、系统地讲解了概率论与数理统计的基础知识。全书共8章，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、参数估计以及假设检验，每章分为若干小节，每节配有习题，书末附有习题的参考答案。本书理论体系完整，例题丰富，难度适宜，同时在讲解过程中注重与实际应用背景相结合，强调应用能力的培养，在每章节最后配有以Excel及Matlab为分析工具进行概率论与数理统计的操作应用。本书可供普通高等院校工科类、理科及经管类专业作为概率论与数理统计课程教材使用。

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