本書主要內(nèi)容涉及:試驗設計基礎、常用試驗的種類及設計方法、統(tǒng)計資料的整理與分析、概率論基礎、統(tǒng)計推斷、卡方檢驗、方差分析、正交設計及資料分析、相關與回歸分析以及SPSS在統(tǒng)計中的應用。每一模塊按照內(nèi)容要求劃分單元,單元內(nèi)容的理論知識后緊跟Excel的操作內(nèi)容,并安排相應的實訓。全書最后安排了SPSS在統(tǒng)計中的應用模塊,

本書共11章,包括隨機事件與概率、隨機變量及其分布、二維隨機變量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律和中心極限定理、數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、參數(shù)估計、假設檢驗、方差分析、回歸分析與正交試驗。每章有精心選配的習題用以鞏固知識,書末附有部分習題參考答案。

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本書以時間序列模型為基礎，以經(jīng)濟學和管理學中的案例為載體，采用理論講解與數(shù)據(jù)分析案例實踐相結合的方式編寫而成。全書共9章，包括時間序列分析基礎、線性時間序列模型、單位根時間序列模型、非線性時間序列模型、協(xié)整時間序列模型、波動率模型、時間序列的機器學習方法、時間序列的深度學習方法和課程綜合案例等內(nèi)容。本書配有PPT課件、

《中文版ANSYSWorkbench2021有限元分析從入門到精通（實戰(zhàn)案例版）》是一本ANSYSWorkbench視頻案例教程，也是一本ANSYSWorkbench網(wǎng)格劃分教程。本書以ANSYSWorkbench2021R1版本為依據(jù)，對ANSYSWorkbench有限元分析的基本思路、操作步驟、應用技巧進行了詳細介

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本書分模塊、分層次編寫，分為基礎篇、應用篇、實踐篇。內(nèi)容包括函數(shù)、極限與連續(xù)，導數(shù)與微分，導數(shù)的應用，不定積分，定積分及其應用，常微分方程，拉普拉斯變換，行列式，矩陣與線性方程組，MATLAB數(shù)學實驗。本書重要知識點通過實例引入，精選物理、工程學上的案例，運用數(shù)學知識與方法解決，強化學生應用意識。每一章末尾附有數(shù)學文化

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本書首先概述了約束多目標優(yōu)化算法的研究進展及存在的不足；然后介紹了智能優(yōu)化算法的基本原理及框架；接著針對靜態(tài)和動態(tài)的約束多目標優(yōu)化問題，提出多種改進型的智能優(yōu)化算法，對于每種新算法均以國際基準測試集進行測試，同時與國際上最新的同類算法進行比較分析和評價，總結算法的優(yōu)越性，給出進一步研究方向；最后針對具體的電力系統(tǒng)動態(tài)環(huán)