道恩·格里菲思著的《深入浅出统计学》具有“深入浅出”系列的一贯特色，提供符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。从应对考试到解决实际问题，无论你是学生还是数据分析师，都能从中受益。本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关这门学科的所有基础，为这个枯燥领域的学习带来鲜活的乐趣，不仅让你充分掌握统计学的要义，更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。

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本书面向数学专业核心基础课高等代数教学，精选了近年来的全国高等学校硕士研究生入学考试题，特别是“双一流”建设高校的试题，同时还包含了全国大学生数学竞赛、Putnam数学竞赛、IMC国际数学竞赛等历届试题中与高等代数有关的试题。全书融汇了作者本人多年从事高等代数教学的感悟与经验，采用典型分类、多点强化、翻转解析、灵活点评等方法，帮助读者理解基本概念、熟悉基本理论、掌握基本方法，从而提高解题能力、培养创新思维。 本书叙述严谨、题型丰富、可读性强，可作为学习高等代数的辅导读物或考研与竞赛复习的资料，也可供高等学校教师作为教学参考书。

读过我所著的数学书的读者已经知道我是如何看待数字的。数字是通往其他世界的人口。数字让我们得以瞥见更大的宇宙，而我们小小的大脑还没有进化到完全理解宇宙的数学结构的程度。更深层次来说，数学有点像诗歌。丹麦物理学家玻尔（Niels B0hr）对物理也有相似的感受，他说：“我们必须明白，当到达原子尺度时，只能用诗来描述了。”

《系统科学》一书在充分肯定钱学森先生在中国系统科学发展中的贡献的基础上，还对整个中国系统研究方面的成果作了一次汇总。 在系统科学理论研究领域，非常引人注目的是顾基发先生在钱学森、许国志等先生的研究基础倡导的“物理-事理-人理（WSR）系统方法论”。这将是一项意义深远的大综合，不仅是植物、事理、人理的大综合，而是东西文化和科学的大综合。人们正期待着它的进一步展开。 系统学是一门年轻的学科。说它活像一个正在学习走路的孩子一样也不过分。系统理论研究开始于西方学者，但是如果考虑到东方传文化中蕴含着系统论的诸多萌芽，就可以期待东方文化将为系统论和系统学的未来发展做出得大贡献。从某种意义上说，系统研究或许在东方结出它的果实。

本书共分两编：编图形；第二编游戏它包含一些有助于智力锻炼的习题，这些习题可以帮助读者发展空间想象力，这不仅对于在初年纪学习几何是必需的，对于在工科院校很多课程的成功学习也是必需的它在选择未来职业的层面上对学生是有益的本书可以作为发展中小学生想象力的专门教程

本书是美国著名数学竞赛专家Titu Andreescu教授及其团队编写的数学竞赛 数论知识教材. 书中涵盖了整除、公约数、算术基本定理、数论函数、同余方程、模p多项 式、二次剩余、p进赋值等主题.通过精彩的例题重点展现了带余除法、裴蜀定理、 高斯弓I理、同余计算、积性函数、费马小定理、强三角不等式、二次互反律、素数估 计、局部一整体原则的应用.课后共有二百多道习题供练习. 本书适合热爱数学的广大教师和学生使用，特别是从事数学竞赛相关事业的 人员参考使用.

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《经济管理类数学基础:概率论与数理统计学习辅导》为帮助读者系统地学习和掌握概率论与数理统计的主要内容和基本方法，针对教材中每章内容，均编配五部分内容，即基本要求、内容提要、例题选讲、习题解答和自测题。在教材例题的基础上，有针对性地精选了大量的典型例题和习题，帮助读者系统地掌握基本概念、基本解题方法与思路。

GDP等政府统计数据是经济研究、政策制定和经济管理的重要基础和依据。但是，关于这些数据的统计规范与用户的理解之间往往存在较大差异，影响对相应统计数据的客观评价与准确应用。本书通过详细解析GDP等统计指标的概念、口径范围、计算方法和主要用途，原原本本地讲述相应统计数据的生成和运用的真实逻辑，厘清各种“统计反差”背后的原委，努力消除统计规范与用户理解之间的差异，促进政府统计数据的客观评价与准确应用。

本书的特色在于结合实际案例来展现R在数据科学领域的灵活性，不仅能让读者学习统计知识，也能提升代码编写能力。全书共15章，第1章详细介绍了R和RStudio的安装方法；第2章至第3章介绍了导入数据的方法，以及R的基本工作原理；第4章介绍了R中重要的数据管理方法；第5章讲解数据可视化的知识；第6章至 5章，每一章对应了一个统计知识点，包括描述性统计、简单线性回归、多元线性回归、虚拟变量回归、Logistic回归、多层次和纵向分析、因子分析等。 为方便读者学习，本书提供了astatur包，这个工具包涵盖了本书中使用的所有数据集，以及相关章节中提到的一些补充函数。此外，本书没有过多地介绍复杂的数学公式，对于 知识点使用了尽可能通俗的语言进行讲解，因此本书适合作为R统计分析课程的教科书，也适合数据分析初学者参考学习。

本书通过大量统计图表和手绘插图，系统地介绍了统计学的基础知识和相应公式，讲解了各种统计方法及其应用场景，并使用R 语言进行了简单实现。内容涉及概率分布、假设检验、置信区间估计、非参数方法和回归分析等。全书图文清晰直观，基础概念、统计方法和分析结果皆一目了然，是一本统计学入门佳作，旨在帮助读者学习并应用统计学基础知识，为今后的深入学习打下基础。同时，本书 还设有“统计学的历史”“伟人传”等专栏，趣味性十足。 本书适合所有对统计学感兴趣的读者阅读。初学者可以通过本书掌握基础知识，建立对统计学的整体印象；中级水平者可将本书用作参考手册，随时翻阅以便查漏补缺。本书还可作为统计学相关专业师生的辅助读物使用。

本书用十来个典型的专题，对数学的发展规律和思想方法，进行了认真的研究和讨论。书中着重介绍了数学模型方法、公理化方法、映射反演原则、结构主义和伽罗瓦群的思想；分析了悖论与数学基础问题的关系以及对数学发展的影响；探讨了逻辑主义、直觉主义、形式主义等数学诸流派的观点、方法以及它们的成因；叙述了数学家在数学研究中的发现、发明与创新过程的心智状态。本书用辩证的观点，总结了历史上数学家希尔伯特等人的成长条件和成功的经验。 本书可作为理工科大学高年级学生和研究生的选修课教材，也可供数学工作者，哲学工作者以及教师们参考。

《数学及其应用》涉及事件、概率公理、全概率公式、贝叶斯公式、变量及其分布、二维变量的联合分布、数学期望、条件期望、大数定律、数理统计等内容。《数学及其应用》提供了处理截尾变量均值与方差的半参数界的方法。本书可为广大读者在概率论、高斯过程、小值概率、Stein方法、矩问题等领域进一步学习提供必要的知识储备。 《数学及其应用》可作为高等院校英才班本科生双语教材，也可供相关专业研究生、广大教师参考使用。

It is a tribute to our profession that a textbook that was current in 1999 is starting to feel old. The work for the first edition of Monte Carlo Statistical Methods (MCSM1) was finished in late 1998, and the advances made since then, as well as our level of understanding of Monte Carlo methods, have grown a great deal. Moreover, two other things have happened. Topics that just made it into MCSM1 with the briefest treatment (for example, perfect sampling) have now attained a level of importance that necessitates a much more thorough treatment. Secondly, some other methods have not withstood the test of time or, perhaps, have not yet been fully developed, and now receive a more appropriate treatment. When we worked on MCSM1 in the mid-to-late 90s, MCMC algorithms were already heavily used, and the flow of publications on this topic was atsuch a high level that the picture was not only rapidly changing, but also necessarily inplete. Thus, the process that we followed in MCSM1 was that of someone who was th

本书是美国著名数学竞赛专家Titu Andreescu教授及其团队编写的数学竞赛 数论知识教材. 书中涵盖了整除、公约数、算术基本定理、数论函数、同余方程、模p多项 式、二次剩余、p进赋值等主题.通过精彩的例题重点展现了带余除法、裴蜀定理、 高斯弓I理、同余计算、积性函数、费马小定理、强三角不等式、二次互反律、素数估 计、局部一整体原则的应用.课后共有二百多道习题供练习. 本书适合热爱数学的广大教师和学生使用，特别是从事数学竞赛相关事业的 人员参考使用.