本书共分６篇，第１篇统计学基础知识与ＳＡＳ软件应用技巧，介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、ＳＡＳ软件应用入门、编写ＳＡＳ实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS／GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第２篇试验设计与定量资料的统计分析，介绍了与ｔ检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第３篇试验设计与定性资料的统计分析，介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法，包括卡方检验、Fisher的精确检验、典型相关分析、logistic回归模型和对数

我的数据结构实验指导与练习题，非常经典的哈！《数据结构》是计算机几相关专业的一门核心基础课程，也是很多高校考研专业课之一。它主要介绍线性结构、树型结构、图状结构三种逻辑结构元素的存储实现，在此基础上介绍一些典型算法及时、空效率分析。这门课程的主要任务是培养学生的算法设计能力及良好的程序设计习惯。-Data Structure of Computer Algorithmic Language Experiment ,very nice to download it ,thank you!!!

本次课程设计中，主要讨论了常微分方程的初值问题数值解法。文章主要分3大块，分别是：1.简单介绍几种常微分方程的初值问题数值解的求法，给出其算法流程图和相应matlab程序。2.通过运用典型的数值解法如Eulor方法，改进Eulor方法，Runge-Kutta方法求解具体常微分方程并分析对比方法收敛阶、稳定性。3.进一步去用以上三种方法求解Lotka-Volterra方程，分析食饵与捕食者模型，得出相关结论。-The curriculum design, focused on the numeri

Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers是一本写给开发者的关于贝叶斯方法和概率问题的免费开源书。贝叶斯方法的用途十分广泛，在经济学上能找出一堆的例子。而在IT行业，机器学习是非常典型的一个应用。而机器学习也是本书作者写本书的一个重要的理由。 本书选择了Python作为编程语言，这一点都不奇怪，Python在科研和数据分析上的应用是非常方便和普遍的，比如大名鼎鼎的Numpy等。作者在本书中使用另一个库PyMC，它依赖