本书为《高等数学学习指导与练习（下）》，在编写过程中着眼于以下三个方面：（1）强化学生对高等数学课程中的概念与基本方法的理解。解题只是学习课程知识和巩固课堂教学的一种手段，不能替代学习过程。（2）注重理论知识的应用。在每章典型例题中，编者尽量安排一些应用性题型，并在每章单独设置“应用案例”一节，期望以应用案例的讲解打开学生的“眼界”，使学生认识到即使是高等数学这样的基础理论课程，在实际问题中也有着 广泛且重要的应用。（3）特别注意练习题、自测题与模考题的实用性和针对性。例如，在练习部分，首先强调基本练习题型的配置，同时兼顾一定比例的综合性练习，甚至还包括少数难度适中的考研题型。本书每章内容可大致分为“学习指导”与“练习测试”两大部分。“学习指导”部分又具体分为“内容提要”“典型例题”“应用案例”三节；“练习测试”部分则包括“练习题”“自测题”两节。并在每章后面给出了“练习题与自测题答案”。此外，在本书的 附了五套“模拟试卷”。

本书主要讲述模糊集与粗糙集的基本理论和若干应用专题，基本理论包括：模糊集合的基本概念和运算，模糊集合的分解定理、表现定理及扩张原理，模糊数、模糊关系、模糊积分，模糊逻辑与模糊推理；粗糙集的基本概念，属性约简，模糊粗糙集，直觉模糊粗糙集，覆盖粗糙集，多粒度粗糙集。应用专题包括模糊模式识别、模糊综合评价、模糊聚类分析、模糊控制、模糊数学在管理决策中的应用，以及粗糙集在相关领域中的应用实例。本教材注重理论与应用密切结合，淡化抽象的理论推导，精选典型的应用实例，重点阐述模糊数学与粗糙集理论的思想方法及其应用价值。本书适合于各专业大学生、研究生学习和参考，特别适宜于数学类专业（数学与应用数学、信息与计算科学）、计算机科学与技术专业、数据科学与大数据技术专业、自动化专业、智能科学与技术专业、经济管理类专业，以及与信息处理、决策科学相关的其他专业作为教材使用。

本书为高等学校非数学专业的基础教材，其内容选择依据 制定的高等学校线性代数课程教学大纲要求，突出概念的实际应用背景．本书并结合一线教师的教学经验编写而成，同时参考了研究生入学考试大纲的基本要求．本书的主要内容包括行列式、矩阵、线性方程组的概念及应用、向量及向量间的线性关系、矩阵的特征值和特征向量、二次型等．每章均配有习题及自测题，书后附有参考答案．本书可作为综合性大学非数学专业（例如，经管类、理工类、医药类等专业）线性代数课程的教材，也可作为各类科技工作者继续教育相应课程的教材或教学参考书．

本书以 高等学校大学数学课程教学指导委员会制定的“工科类本科数学基础课程教学基本要求”及“经济和管理类本科数学基础课程教学基本要求”为指导，结合应用型本科院校相关专业数学教学的特点，以严密、通俗的语言，较系统地介绍了高等数学的知识。全书分为上、下两册。上册共分五章，包括函数、极限与连续，导数和微分，微分中值定理和导数的应用，不定积分及定积分等。全书纸质内容与数字课程一体化设计，紧密配合。数字课程涵盖微视频、教学课件、自测题、综合练习、数学史、数学家小传等板块，为应用型本科院校学生的学习提供思维与探索的空间。本书可作为应用型本科院校理工类、经济管理类专业的高等数学教材，也可作为相关专业学生考研的参考材料，还可供相关专业人员和广大教师参考。

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本书是在作者多年教学实践的基础上，本着厚基础、重应用的原则，突出重点、紧扣前沿，采用低起点、逐步深入的编写思路，经反复研讨后编写而成的。读者只要具备高等数学、线性代数和概率论的初步知识就可以学习本书。全书共10章，内容包括概率论基础、数理统计基本知识、点估计、区间估计、假设检验、非参数检验、回归分析、方差分析、统计学习初步、R语言基础。各章都配有一定量的例题和习题。为便于学习，书后还附有常见分布表。本书可作为研究生公共数学“数理统计”课程和数学类、统计学类本科生专业基础课“数理统计”的教学用书，也可供高年级本科生、教师与科研人员阅读参考。

本书根据应用型本科院校线性代数课程的 教学大纲及考研大纲编写而成.本书的特点是，淡化了定理的推导和证明，采取学生容易理解的方式叙述并配有不同难度的习题，帮助学生巩固提升.本书包含行列式、矩阵、线性方程组、特征值与特征向量、二次型等内容，并特别加强了数学实验的教学环节.本书作为立体化教材，包含线下的书和 的服务两部分，其中 的服务是指书封底的二维码，读者通过微信扫码即可使用.本书可作为应用型本科院校非数学专业的线性代数课程教材，也可供对线性代数感兴趣的读者学习和参考.

本书为《高等数学学习指导与练习（上）》，在编写过程中着眼于以下三个方面：（1）强化学生对高等数学课程中的概念与基本方法的理解。解题只是学习课程知识和巩固课堂教学的一种手段，不能替代学习过程。（2）注重理论知识的应用。在每章典型例题中，编者尽量安排一些应用性题型，并在每章单独设置“应用案例”一节，期望以应用案例的讲解打开学生的“眼界”，使学生认识到即使是高等数学这样的基础理论课程，在实际问题中也有着 广泛且重要的应用。（3）特别注意练习题、自测题与模考题的实用性和针对性。例如，在练习部分，首先强调基本练习题型的配置，同时兼顾一定比例的综合性练习，甚至还包括少数难度适中的考研题型。本书每章内容可大致分为“学习指导”与“练习测试”两大部分。“学习指导”部分又具体分为“内容提要”“典型例题”“应用案例”三节；“练习测试”部分则包括“练习题”“自测题”两节。并在每章后面给出了“练习题与自测题答案”。此外，在本书的 附了五套“模拟试卷”。

本书内容包括行列式、矩阵、线性方程组、矩阵的特征值与特征向量、二次型等基本理论与方法. 例题配置注重层次性和典型性， 按章节配有相当数量的习题， 各章还精心设置了较为丰富、有助于考研等需求的复习题，书末附有部分习题参考解答. 此外， 还附有线性代数应用实例与MATLAB在代数计算中的用法供学生进一步参考学习. 在概念的引入和内容的叙述等方面， 全书力求做到由浅入深、条理清晰、通俗易懂、易教易学.

本书深入浅出地详细讲解了概率论与数理统计方面的基础知识及相关应用，内容涵盖概率论、随机变量、特殊分布、估计、假设检验、基于正态分布的推断、数据类型、双样本推断、拟合优度检验、回归、方差分析、随机区组设计、非参数统计、析因数据等。