地理空间健康数据对于公共卫生和政策制定至关重要。这些数据可用于量化疾病负担，了解地理和时间模式，识别风险因素以及衡量不平等现象。本书介绍了R中用于分析地理参考健康数据的空间和时空统计方法以及可视化技术，具体涵盖以下主题：·操作和转换点、面和栅格数据；·使用区域和地理统计数据进行疾病映射的贝叶斯分层模型；·使用集成的嵌套拉普拉斯近似（INLA）和随机偏微分方程（SPDE）方法拟合和解释空间和时空模型；·创建交互式和静态可视化，例如疾病地图和时间曲线图；·可重现的R Markdown报告、交互式仪表盘和Shiny Web应用程序，便于向合作者和决策者传达见解。 本书提供了基于真实世界数据的多个疾病和环境应用的完全可复制示例，例如冈比亚的疟疾，英国和美国的癌症以及西班牙的空气污染。这些示例主要集中在健康应用方面，但所涉及的方法也适用于其他使用地理参考数据的领域，包括流行病学、生态学、人口统计学和犯罪学。本书清晰描述了数据导入、操作、建模和可视化的R代码以及结果的解释。这确保内容完全可复制并且便于学生、研究人员和从业者使用。

我们时常遇到大量统计数据，如占比、患病率、风险值等。大量或显或隐的数字，都可能因误读或误用而扭曲真相，要读懂它们进而做出合理判断，“统计意识”不可或缺。 本书帮读者了解数字方面的22个常见错误和花招，它们出现在评价速度和重要性的大小、准确率和排名的高低等众多情境中。本书会告诉你各种数字的采集和表达过程可能出现哪些偏差进而产生“睡前看屏幕会死人”等误导性看法，负责可信的统计数据工作又该遵循怎样的指南。

《强基计划数学攻略》是一本针对准备参加强基计划的高中生的数学教材，涵盖了数学基础知识的主要内容。本书的主要内容包括数与方程、不等式、集合与逻辑、函数、三角比与三角函数、数列、微积分初步、平面向量与复数。 本书的特色在于，针对每个主题，书中都有大量的例题和习题，以及详细的解答和解析，可以帮助读者深入理解数学的基本概念和应用，同时提高数学解题能力。此外，本书还提供了一些实用的技巧和方法，帮助读者更好地掌握数学知识。 适合读者对象是需要系统地学习强基计划基础知识的学生和初学者。同时，本书也适合数学教师使用，作为课堂教学和辅导材料。 总之，《强基计划数学攻略》提供了全面而深入的数学知识体系，对于希望掌握数学基础知识和提高数学解题能力的读者来说，是一本非常有价值的参考书。

XBRL（eXtensible Business Reporting Language，可扩展商业报告语言）是基于XML的企业报告标记语言，目前主要用于企业对外财务报告的信息处理。经过20多年的推广与应用，XBRL财务报告已经成为最有效的网络财务报告形式。本书从XBRL财务元数据一致性控制的角度出发，分析了XBRL财务报告的时态与分布式特征。同时运用描述逻辑、本体建模、逻辑推理等方法和工具，研究了XBRL财务报告分类标准和实例文档元数据的形式化表示方法;探索XBRL分类标准时态版本迁移的结构化管理机制以及多个组织之间XBRL财务报告的数据映射规则;剖析了 XBRL财务元数据逻辑推理的不一致检测需求，进而研究同一组织和多个组织之间 XBRL财务元数据不一致性的冲突和消解方法，并开发相应的原型系统加以验证。

金融全球化推动各国竞相放松金融市场的管制，科技与金融的“联姻”为金融创新提供了极佳的市场环境，这使数字影子银行得到快速发展。影子银行的发展源于金融权利的自由行使，但数字经济下的数字影子银行所具有的天然的涉众性，又必然需要强化监管。在保护金融权利和行使金融权力之间寻求平衡，是金融生态良好发展的必然要求。本书立足数字影子银行的基本概念及其监管理论，从数字影子银行产生发展的内在金融权利出发，探究其监管中存在的不足和调整路径，基于金融权利和金融权力平衡的金融生态理念，进一步提出我国数字影子银行监管的原则和建议，促进我国数字经济的发展。

本书是一本以一般教学论为基础，广泛地应用现代教育学、心理学、逻辑学、数学教育学等方面的有关理论、思想和方法，参考 外数学教育改革特别是我国基础教育课程改革的现状，将互联网信息技术与数学教育有效整合，依据 印发的《义务教育课程方案（2022年版）》与《义务教育数学课程标准（2022年版）》等，集作者长期工作经验之作。本书的特点是通过案例分析综合研究了数学教学活动的特殊规律、内容、过程与方法，并结合课堂教学实例介绍了7种不同的课堂教学模式。本书可作为高等师范院校本科生数学教育的教学用书，也可作为攻读数学课程与教学论专业的研究生、攻读教育硕士专业学位的研究人员的学习用书，还可作为中学数学教师的教学参考用书。

本书旨在巩固数学分析基础知识，补充数学分析中的一些重要方法，提高分析数学问题的思维能力和灵活运用多种知识解决问题的能力。基本框架为：对数学分析的一些重要知识点进行回顾和梳理；介绍一些重要的方法，特别是阶的估计的方法和思想；通过一些考研、竞赛试题等进行解题思路分析，对方法进行应用和强化，注重方法上的分析和讲解。内容包括极限理论、函数的连续性、微分学、积分学、级数、广义积分和含参量积分等。

本书分为四个部分：第一部分介绍了基本概念和ZU的公理；第二部分讨论了如何由此引出自然数、实数、线等概念；第三部分的主题是基数和序数；第四部分主要讨论了选择公理和连续统假设。本书不仅由浅入深地呈现了集合论领域的技术手段和证明结论，还论述了这些工作背后的哲学动机，可以让读者了解那些貌似繁杂冗长的技术细节背后的哲学思考。本书适合哲学和逻辑学相关专业的研究生阅读，也可供对集合论、数学哲学感兴趣的读者参阅。

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本书主要介绍了纵向数据多元响应变量的一种新的聚类方法，同时研究了纵向数据的分位数回归模型和半参数固定效应模型的估计效率。全书共分六章， 章概述，主要介绍本书的主要工作，包括研究背景、一些基本概念。第二章介绍基于非参数回归模型的多元响应变量纵向数据的聚类分析方法，包括模型框架、聚类方法、渐近性质、数值模拟、实例分析和证明。第三章主要研究利用均值模型提高随机缺失纵向数据分位数回归的估计效率，包括估计方法、估计量的渐近性质、数值模拟、实证分析、讨论和证明。第四章主要介绍总体信息提高分位数回归估计效率的方法，内容有估计方法、估计量的渐近性质、数值模拟和证明。第五章讨论半参数固定效应纵向数据模型的回归样条估计，给出了估计方法、估计量的渐近性质、数值模拟和证明。第六章总结了本书的研究结果并对今后的研究方向提出了一点想法。