本书从技术与应用观点出发，重点阐述了试验设计及其数据处理的**化方法和各种分析技术，以进一步提升试验没计的水平及其优化的成效。《BR》　　全书共分11章，除介绍试验设计的基本原理、常用方法外，还介绍了试验设计的**方法、**研究成果及应用实例。此外，还介绍了试验设计的常用统计软件。

首先介绍了误差理论和统计分布知识，从应用角度，强调了方案设计前试验指标、因素、水平的取值范围和确定方法，结合大量实例，详细介绍了各种试验设计方法及相应的数据分析处理方法：正交设计、均匀设计、回归设计、混料设计、稳健设计等，详细介绍了软件在试验设计与数据分析中的应用，本书还列举了典型应用案例。

本书分为四部分内容。*部分单变量时间序列分析，包括传统时序分析、随机时序分析、ARCH类模型；第二部分基于回归的多变量时序分析，包括含虚拟变量的回归模型、基于线性回归的协整和误差修正模型(ECM) ；第三部分基于AR的多变量时序分析，包括向量自回归模型(VAR)、结构向量自回归模型(SVAR)、向量误差修正模型(VECM)；第四部分截面数据和时序数据结合的多变量时序分析，主要是在经典线性回归模型基础上发展起来的各种Panel Data 模型。

本书介绍应用随机过程的基础知识，将随机过程的基本理论和分析问题、解决问题的方法与自然科学、工程技术、经济学及社会科学等相关知识结合，注重渗透现代数学思想和方法，融入数学建模思想，加强培养学生应用随机过程的理论、方法解决实际问题的能力。 全书共分为10章，分别是预备知识、随机过程的基本概念、泊松过程、更新过程、马尔可夫链、连续时间的马尔可夫链、随机分析与随机微分方程、鞅、布朗运动和平稳过程。本书提供配套电子课件和每章习题详细解答。 本书既可以作为大专院校相关专业高年级本科生或研究生的教

本书为“十三五”普通高等教育本科规划教材。本书将“过程控制系统”和“自动化仪表”这两门课基础性的教学内容深度融合，从工程实际应用出发，避开烦琐的理论推导。本书主要内容包括概述、过程对象动态特性和建模、过程调节器、过程执行器、单回路控制系统、前馈-反馈控制系统、串级控制系统、其他过程控制系统、集散控制系统和过程控制系统工程设计，书后附有过程控制及仪表实验指导书。

本书对以往的教学内容进行了一些改革，以突出"应用"的目的，在不影响本课程理论体系完整性和逻辑关联性的条件下，适当减少、减弱了概率论部分的理论深度和难度。主要内容包括概率论、数理统计以及演示与实验三个部分。概率论部分包括基本概念、一维及多维随机变量及其分布、数字特征、大数定律等；数理统计部分主要包括描述性统计分析、抽样分布、参数估计、假设检验以及回归分析等。实验包括随机模拟实验、演示实验以及综合应用类

　　本书为《概率论与数理统计》(张好治、王健主编，科学出版社，2017年出版)的配套学习参考资料。本书的内容和主教材完全对接，第1章到第5章为概率论部分，第6章到第9章为数理统计部分。每章的内容分为内容简介、习题详解两部分。在系统学习的基础上，为读者设计了5套概率论与数理统计自测试题和5套概率论自测试题，并配有标准答案，便于读者综合测试所学知识。

基因工程——从基础研究到技术原理

本书是剑桥大学统计实验室的戴维·威廉姆斯教授在为剑桥大学三年级大学生所开设课程的讲义的基础上写成的,是一本基于测度论的方法来介绍概率论的严格理论的入门书。该书的*特点与新颖之处是用了近三分之一的篇幅来介绍先进的鞅的理论与方法（这一点连作者本人也颇为自许）；此外，还有如从第4章独立性开始便引入-代数化的表达方式,将-代数视为总结、综述信息的一种自然的工具,这对于后面条件期望概念的一般化与鞅的理论的叙述都是至关重要的。再如将某些定理的叙述、阐释与定理的证明分开进行（将定理的证明放