书系统阐述线性模型的基本理论、方法及其应用，其中包括理论与应用的近期发展。全书共10章。第1章通过实例引进各种线性模型。第2章讨论矩阵论方面的补充知识。第3章讨论多元正态及有关分布。从第4章起，系统讨论线性模型统计推断的基本理论和方法，包括最小二乘估计、假设检验、置信域、预测、线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型

本书主要介绍近期在工程可靠性领域的科研最新成果，内容涵盖土木工程、航天航空工程、海洋工程、水利工程等多个工程应用范围。主要探讨研究方向包括建筑结构模型修正、飞行器模态更新、大跨空间结构高阶矩估计、岩土参数多元联合分布、台风风场分析、高层结构抗震、软土渗透灾害分析等。本书每一章节将从理论原理出发，结合工程运用，将各个研究

"贝叶斯方法因其灵活性且可以轻松地将相关性和层次结构正式纳入数据中，所以对包括空间和时间信息在内的大型数据集建模尤为有效。然而，其所依赖的诸如马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)等经典模拟方法在计算上会使之变得不可行；本书所介绍的积分嵌套拉普拉斯近似（INLA）方法则可作为一种计算有效且强有力的MCMC的替代方法。本书介绍了

"本书是由同济大学数学科学学院组织编写的《概率论与数理统计》的配套教学辅导书。为方便教学，主教材在每一小节后面都安排了难易程度不同的习题，方便教师和学生做到每课一练。本书每节安排了“内容概要”，方便学生复习和掌握各节知识要点，并按照配套主教材的章节次序给出了每道习题的详细解答。本书可供高等学校理工科各专业学生作为学习概

回归分析是一本统计学类、数据科学类专业的核心专业课程，主要为统计学及其相关专业的本科生介绍回归分析的建模思想、基本原理和基本方法。本教材的编写逻辑和思路：首先，通过介绍变量之间的关系引入回归的思想，从最简单的一元线性回归模型开始，扩展到多元线性回归模型，进一步再扩展到广义线性模型，针对不同的问题，建立不同的模型，从简单

本教材适应国家对高等教育的新要求，为充分体现大学数学的通识性和与其他学科的交叉性，在内容方面参考教学要求、考研大纲以及一流课程的教学思路对传统教材进行设计，按照“重基础、强练习、拓视野”的设计原则，强调混合式教学的需要，结合课程思政和实际应用，完善知识体系，丰富教学资源，优化例题模式，补充考研习题，力求满足概率论与数理

本教材分为7章，着重介绍材料领域涉及的重要试验设计方法及其数理分析，第1章简要介绍涉及实验设计与数理分析的基本概念；第2章涉及统计推断，重点介绍一个或两个正态总体的假设检验方法；第3章重点论述针对单因子、两因子及三因子试验设计及其方差分析；第4章围绕正交试验设计方法与原理，着重探讨其在高分子材料领域的应用案例及其分析；

本书系统介绍了概率论与数理统计的基本概念、理论、思想、方法。全书共8章，第1~5章为概率论部分，介绍随机事件及其概率、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；第6~8章为数理统计部分，介绍样本及抽样分布、参数估计、假设检验。本书立足于应用型人才的培养定位，全书贯穿应用主线，每

本书分两部分，概率论部分着重介绍概率论的基本概念、随机事件与概率、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等内容；数理统计部分着重介绍数理统计基础、参数估计、假设检验、回归分析和方差分析的基本理论与方法。同时本书还加入了Python软件的相关内容。本书在编写过程中注重联系工科院校实际，选用了大量与工

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