本教材是在原教材的基礎上，研究了教學改革的新形勢，結合一般院校培養(yǎng)應用型高級技術人才的定位，同時考慮了近幾年的教材使用中發(fā)現(xiàn)的問題，經(jīng)過深入研討，進行了大力度的修改，主要有：原第1、2章合并為1章電路及其基本分析方法，每章增加應用實例，不講公式推導，簡化復雜正弦交流電路的分析，簡化不對稱負載電路分析，強調不對稱負載電路

本書涵蓋了計算統(tǒng)計領域的幾乎所有核心內容，既包含一些經(jīng)典的統(tǒng)計計算方法，如求解非線性方程組的牛頓方法、傳統(tǒng)的隨機模擬方法，又系統(tǒng)地介紹了近些年來發(fā)展起來的計算統(tǒng)計中的某些新方法，如模擬退火算法、基因算法、EM算法、MCMC方法、Bootstrap方法等。另外，本書時效性強、實例豐富，書后還提供了大量不同難度的習題

本書系格致方法定量研究系列叢書之一，是同系列中《多元回歸中的交互作用》的姊妹篇。在前著的基礎上，本書通過運用整合了潛變量分析和LISREL法的結構方程模型（SEM）將交互作用分析向前推進了幾步。更為重要的是在結構方程模型的框架下，普通*小二乘法分析中忽略的兩個重要條件（多指標和測量誤差）得到了很好的處理。

本書是劍橋大學統(tǒng)計實驗室的戴維·威廉姆斯教授在為劍橋大學三年級大學生所開設課程的講義的基礎上寫成的,是一本基于測度論的方法來介紹概率論的嚴格理論的入門書。該書的*特點與新穎之處是用了近三分之一的篇幅來介紹先進的鞅的理論與方法（這一點連作者本人也頗為自許）；此外，還有如從第4章獨立性開始便引入-代數(shù)化的表達

《實驗設計數(shù)據(jù)處理與計算機模擬》主要涉及實驗設計、數(shù)據(jù)處理和計算機模擬三部分內容，具體包括：誤差理論和測定結果表達、統(tǒng)計推斷和顯著性檢驗、線性回歸、曲線擬合、誤差分析和實驗設計、單因素及雙因素優(yōu)選法、多因素優(yōu)選的正交設計法、二次回歸正交實驗設計、均勻實驗設計、數(shù)學模擬實驗、模型判別與序貫實驗設計、置信域與統(tǒng)計的實驗設計

本書采用GUI界面操作與APDL命令相互對照的方式，從基礎知識、專題技術兩個層面詳細地闡述ANSYS18.0有限元軟件的使用方法和技巧。本書自始至終采用實例作引導，內容系統(tǒng)完整，且每章又相對獨立，是一本簡明的ANSYS讀本。全書分為基礎知識和專題技術兩部分，共22章�；�礎知識部分（第1～7章），講解了使用ANSYS進行

基因工程——從基礎研究到技術原理

本書為《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》(張好治、王健主編，科學出版社，2017年出版)的配套學習參考資料。本書的內容和主教材完全對接，第1章到第5章為概率論部分，第6章到第9章為數(shù)理統(tǒng)計部分。每章的內容分為內容簡介、習題詳解兩部分。在系統(tǒng)學習的基礎上，為讀者設計了5套概率論與數(shù)理統(tǒng)計自測試題和5套概率論自測試題，并配有標準答案，便

本書對以往的教學內容進行了一些改革，以突出"應用"的目的，在不影響本課程理論體系完整性和邏輯關聯(lián)性的條件下，適當減少、減弱了概率論部分的理論深度和難度。主要內容包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計以及演示與實驗三個部分。概率論部分包括基本概念、一維及多維隨機變量及其分布、數(shù)字特征、大數(shù)定律等；數(shù)理統(tǒng)計部分主要包括描述性統(tǒng)計分析、抽樣分

本書以ANSYSWorkbench18.0為操作平臺，詳細介紹軟件的功能和應用，內容豐富，涉及面廣，使讀者在掌握軟件操作的同時，也能掌握解決相關工程領域實際問題的思路與方法，自如地解決本領域所出現(xiàn)的問題。全書分為5部分共19章，第1部分從ANSYSWorkbench18.0各個功能模塊著手，介紹常用命令的使用以及幾何建