本书基于数据驱动的思维,以R和Python作为编程工具对大量实际案例做了分析。介绍了回归、分类及各种多元分析方法(包括主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、二元及多元对应分析、多维尺度变换分析)的概念、应用及可能的误区。本书并不要求读者有数理统计的预备知识,而且本书在一开始为读者提供了为理解概念而必要的代数知识
本书分为三个部分,共11章: *部分为“有限单元法基础”,包括*章。本部分简单介绍了有限元分析的一般步骤。 第二部分为“有限元原理与应用”,包括第二至第九章。本部分的每一章介绍一种单元类型,在介绍单元原理的基础上,给出应用算例,并采用Matlab编程进行求解,同时在SAP2000和MidasGen中建立算例模型,*后将
本书基于Workbench19.0有限元仿真平台进行讲解。首先介绍软件的基本使用和操作方法,然后通过具体实例分析,详细介绍软件平台的每一个功能模块的理论基础和使用方法。通过对每个操作步骤的具体说明,为读者轻松入门和掌握最新版本的软件使用提供有效的指导。 本书分为24章,涵盖软件通用功能的介绍,如几何建模、网格划分以及
本书是为普通高等学校非数学专业编写的数学基础课教材.全书共分为10章,内容包括随机事件的概率、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、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、线性回归分析与方差分析、相关软件简介.书中配有相关习题,附录中配有部分习题的参考答案.本书可作为高等学校理
《概率论与数理统计》一书主要介绍了概率论与数理统计的基本概念、基本理论与方法。全书共10章,内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、Excel在数理统计中的应用等。每章均附有习题,附录部分还附有部
本书是普通高等院校非数学专业“概率论与数理统计”基础课教材,参照研究生入学数学考试大纲编写而成。《BR》全书共9章,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、假设检验、数理统计在经济中的应用。每节配有习题,每章末(第9
本书为适合国内双语教学需求,对原著进行了缩编(适合一学期课程采用),新增一些必要的证明过程,以及改编者在长期教学实践中积累的1000个常用英汉数学词汇,还给出了一些数学表达式的读法。书中介绍了数值方法的基本理论和计算方法,并讲述如何利用MATLAB软件实现各种数值算法。突出特点是把经典的数值方法内容与现代MATLAB计
数学、逻辑学、计算机科学三大领域实属一家,彼此成jiu,彼此影响。从古希腊哲学到计算机,数字、计算、推理这些貌似简单的概念在三千年里融汇、碰撞。如何将逻辑赋予数学意义?如何从简单运算走向复杂智慧?这背后充满了人类智慧的闪光:从柏拉图、莱布尼茨、罗素、香农到图灵都试图从数学公式中证明推理的合理性,缔造完整的思维体系。他们
近百年来,由于大量计算的例子,数论学家增进了他们的直觉性。计算机和精心研制的算法逐渐导致出现了算法数论这一专门的领域。这个年轻的学科和计算机科学、密码学以及数学的其他分支有很强的联系。数学思想往往导致更好的算法,这是此学科的魅力之一;而对算法的广泛研究也促使数学新思想的产生和新问题的探索。本书包括由各领域首屈一指的专家
本书按照学以致用、够用为度的原则,从贴近专业、贴近应用、贴近学生的学习实际出发,由长期从事高等数学教学经验丰富的教师编写完成。本书根据高职教育教学的特点对高职院校数学知识体系进行梳理、重组和优化,强调基础,突出应用,重视素质培养。每章开篇都以具体的应用性导例与本章核心内容相呼应,且在相关知识点后有对导例完整的解答;每章