本书可以整本作为教材，也可以根据需要参阅各章的内容，各章具有相对独立性。本书所有的运算都是用SPSS简体中文版完成的，运算的主要步骤通过屏幕截图展示给读者，使得读者能够很快掌握SPSS的运用。作者选取了通俗易懂的市场研究方面的例子，确保各个专业的读者都能够理解例子的含义，并通过例子掌握各种方法的运用，进而能够融会贯通到其他的应用领域。读者可以在本书官方www.multivariate.de得到更进一步的信息，我们还为中国读者设立了一个特别区域，使得不懂德语的读者也可以在网上得到

本书依据实施一项研究的基本过程来安排总体架构，首先是评估混合方法是不是解答研究困惑的*方法，然后讨论混合研究的方法论假设和理论立场。第三到八章分别是混合研究的设计、实例分析、标题拟定和研究假设提出、数据收集、数据分析和阐释数据、写作与评价*终的研究报告。第九章是总结。本书着重介绍了收敛性并行式设计、解释性时序式设计、探索性时序式设计、嵌入式设计、变革性设计、多阶段设计这六种主流的混合方法研究设计，每一种设计都提供流程图具体展示实施设计所需的步骤，并附上了每种设计对应的优秀期刊论文。在各章结

    本书主要介绍模式识别的基础知识、基本方法、程序实现和典型实践应用。全书共9章。第1章介绍模式识别的基本概念、基础知识；第2章介绍贝叶斯决策理论；第3章介绍概率密度函数的参数估计；第4章介绍非参数判别分类方法；第5章介绍聚类分析；第6章介绍特征提取与选择；第7章介绍模糊模式识别；第8章介绍神经网络在模式识别中的应用；第9章介绍模式识别的工程应用。每章的内容安排从问题背景引入，讲述基本内容和方法，到实践应用（通过MATLAB软件编程）。本书内容系统，重点突出，做到理论、应

本书为自动控制系统的经典教材， 详细介绍了连续控制系统（包括电气系统、机械系统、流体动力系统和热力系统）的数学模型建模方法， 动态系统的瞬态和稳态分析方法， 根轨迹分析和设计方法， 频率域的分析和设计方法， 以及PID控制器和变形PID控制器的设计方法；同时还比较详细地介绍了现代控制理论中的核心内容， 即状态空间分析和设计方法。*后还简要地介绍了20世纪80~90年代发展起来的称为"后现代控制理论的鲁棒控制系统。全书自始至终贯穿了用MATLAB工具分析和设计各类控制系统问题。

马昌凤、柯艺芬、唐嘉、陈宝国编*的《数值线性代数与算法（MATLAB版）》较为系统地介绍了数值线性代数的基本理论、方法及其主要算法的MATLAB程序实现。全书共分为7章，内容包括矩阵代数基础、正交变换和投影方法、线性方程组的矩阵分裂迭代法、线性方程组的Krylov子空间迭代法、线性*小二乘问题的数值解法、解线性方程组的直接法和矩阵特征值问题的数值方法。书中配有丰富的例题和习题，可供学习者使用。本书既注意保持理论分析的严谨性，又注重计算方法的实用性，强调算法的MATLAB程序在计算机上的实现。

本书主要介绍经济管理数据的多变量R语言分析的理论与实践指导，系统论述数据统计分析的基本理论和方法，并结合R语言分析运算，力求理论与实际应用并重，具有基本统计知识的读者就可读懂本书。作者建立了本书的R语言学习博客（Rstat.leanote.com），书中的数据、代码、例子、习题都可直接在网上下载使用。

本书着重介绍现代优化理论的基本概念，基本原理，基本方法及其在实际问题中的应用。本书分为上下两册，共11章。包括*优化问题、线性规划、无约束非线性规划问题、有约束非线性规划、多目标规划、全局*优化问题、二次规划、整数规划、动态规划及优化求解的软件实现等问题。 本书可以作为*优化及其相关专业的研究生教材和数学系高年级本科生教材，也可供从事相关专业的科研人员和工程技术人员参考。

《高等理工院校数学基础教材:运筹学教程(第2版)》系统地介绍了运筹学中线性规划、运输问题、目标规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络分析、网络计划、排队论、存贮论、对策论、决策论的基本理论和方法。《高等理工院校数学基础教材:运筹学教程(第2版)》结构严谨，条理清晰，理论与实际相结合，例题与习题难易适中，书后附有习题参考答案，便于教学或自学。

本书共有7章内容，分别为MATLAB操作基础；MATLAB矩阵及其运算，主要讲解MATLAB运算；MATLAB程序设计，主要讲解程序控制结构；MATLAB文件操作，主要讲解文件的读写操作MATLAB绘图，主要讲解二维数据曲线图；MATLAB数据分析与多项式计算；MATLAB解方程与函数极值。本书实用性强，可作为应用型本科教材和技术人员参考书。

    本书针对高等院校大学数学，利用MATLAB软件对抽象的数学理论进行实验，以获得直观的效果，同时提高解决实际问题的能力。全书分为10章，1-4章为MATLAB简明教程；第5章为高等数学实验；第6章线性代数实验；7-10章系统介绍了随机模拟，包括随机数的生成、蒙特卡罗与积分、随机模拟实验、MCMC方法及其应用。