Regression analysis:statistical modeling of a response variable

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作者：  (美)鲁道夫 J. 弗洛伊德(Rudolf J. Freund)，(美)威廉姆 J. 威尔逊(William J. Wilson)，(美)平沙(Ping Sa)著;沈崇麟译

出版社：重庆大学出版社,2012

简介：　　我们普遍会遇到的问题是：手头上已经有了一组有关某一应变量的观察样本或实验数据，并希望通过统计分析对它的性状(behavior)做出解释。这种分析通常都基于变量的性状是可以为某一模型所解释的这样一个前提。而这样的模型(一般)的形式是涉及其他一些变量的代数表达式。那些其他的变量描述了实验条件、描述这些条件如何影响因变量的参数和误差。而误差表达式则几乎是无所不包的这一点，则说明任何模型都不可能对因变量的性状完全做出解释。统计分析包括参数估计、推论(假设检验和置信区间)和确定误差的性质(数量)。此外，我们还必须对那些有可能使统计分析出错的问题，如数据中的误差、模型选择不当和其他违反构成统计推论法的假设等进行调查。 　　用于这样的分析的数据既可以是实验、样本调查和过程的观察(操作数据)的数据，也可以是收集到的和第二手的数据。在使用所有这些不同来源的数据时，但尤其是在使用来自操作和第二手的数据做统计分析时，我们需要做的事不仅仅是将数目代入公式，或用一个计算机程序跑一跑数据。我们经常看到一些分析是由一些计划很差的一系列无序的步骤组成的。诸如这样的分析从定义、模型的构建、数据的筛选、计算机程序的选择，到输出结果的解释、数据异常之处和模型存在的不足的诊断，以及在分析目的的框架内提出的建言都可能存在着这样那样的问题。

高等数学课程实验

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作者：  李建平[等]编著

出版社：科学出版社,2011

简介：　　 在高等学校开设数学实验课以及在数学公共基础课程中融入数学实验 　　的思想方法已成为大学数学素质教育与创新能力培养的重要途径。李建平 　　的《高等数学课程实验》是我们建设国家精品课程“数学建模与实验”的 　　教学改革成果之一。全书包括30个实验项目，主要围绕一些与微积分知识 　　有关的案例，以Mathematica软件作为工具，开展实验探索。每个实验项目 　　由问题描述、实验内容及程序、进一步讨论三个部分构成，并配备了一些 　　有趣的思考题作为课后实验。本书由浅入深，从Mathematica软件基本操作 　　讲起，逐步深入到如何运用数学实验思想方法及Mathematica软件开展问题 　　探究，使读者在实验中学会观察、分析与发现新的规律。读者还能阅读和 　　使用书中丰富的实验程序，快速提高Mathematica编程水平。 　　 《高等数学课程实验》可以作为高等院校数学实验课参考教材，也可 　　以作为高等数学课堂演示实验及课程实验的参考教材。同时，本书可以作 　　为科技工作者及大学生学习Mathematica软件的参考书。