《数学专项训练》依据重庆市高职分类考试大纲，结合历年高职分类考试试题，经过细致分析、精心研究编写而成，全书分为“选择题”专项训练和“解答题”专项训练两部分。“选择题”专项训练包括集合、逻辑用语、不等式（组）、函数、三角函数、数列、平面解析几何、排列组合8个单元；“解答题”专项训练包括不等式（组）、函数、数列、三角函数、平面解析几何5个单元。书中每个单元都通过思维导图对本单元的知识点进行了梳理，回顾了本单元的重要概念和公式，然后选择了有代表性的例题进行讲解，在部分例题后设置了对应的练习，在完成每小节的学习后，还有针对性的综合练习进行检测。《数学专项训练》的作用为强化学生对重要内容的理解和掌握。《数学专项训练》由长期从事高职分类考试数学教学工作、教学经验特别丰富的高、中级骨干教师编写。书中题目的难度贴近高职分类考试数学考试试题的难度，是一本针对性较强的复习用书。《数学专项训练》可供学生在第二轮复习或冲刺复习时使用。希望《数学专项训练》能为老师和同学们提供帮助，同时真诚地欢迎各位老师和同学对《数学专项训练》提出意见和建议。

本书面向高等院校理T科及经管类专业的考研学生，亦可作为大一、大二线性代数的教学参考书。全书共6章，具体包括单矩阵计算、双矩阵计算、两步计算、方程组、向量、特征值类等内容。本书采用讲故事的方式讲解线性代数的所有知识点，从行列式到矩阵，从方程组到向量，从特征值到相似形。本书将艰涩难懂的数学知识用更加简洁、有趣的方式呈现出来，是对传统教学方式的改变，可以让广大非数学专业学子对数学从“恐惧”走向“热爱

《概率论与数理统计》以高等学校应用型创新型人才培养为目标，强调概率论与数理统计的应用性，主要内容包括概述、概率论的基础、随机变量的概率分布及数字特征、几种常见的概率分布、统计量的分布、参数估计、假设检验、线性回归模型等。读者学习该书的主要理论只要具有一元微积分的数学基础即可。该书在知识体系上突出问题导向，章节内容从经典问题（实践中的概率或统计）人手，配以分析过程，通俗易懂；理论部分从具体到抽象，由易到难，分散了难点；重要计算给出了Excel实例，为大数据的应用奠定了坚实基础；每章小结给出本章知识结构图，从宏观上展示了知识结构体系；每章习题配备应用案例，要求读者在宏观上理解和运用本章知识，突显学有所用。《概率论与数理统计》可供高等学校经济管理类专业学生选用，也可供理工科学生及有关从事经济管理人员参考。

本书是一本教人如何学习概率论与数理统计的书，它的关注点不是定义、定理、性质，以及后两者的证明，而是以一道道具体的题为切入点，揭示数学问题的内在逻辑和方法选择的前因后果。它既可以帮助初学概率论与数理统计的本科生学好该课程，也可以用作复习考研数学的参考书。 本书包含随机事件和概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计五章内容，详细阐述了15个问题、74道例题，囊括了各类概率论与数理统计教材的主要内容，以及全国硕士研究生招生考试数学一、数学三的全部考点。

线性代数是研究线性空间和线性变换的理论，是处理线性问题的重要工具.《线性代数》是依据教育部颁发的教学大纲，参考大量国内外相关教材，并结合编委会成员多年来在线性代数教学中的实践经验编写而成.　《线性代数》共六章，内容包括：矩阵、行列式、线性方程组、矩阵的特征值与特征向量、二次型、线性空间与线性变换.每节配有适量习题，每章配有复习题，书末附有习题参考答案.《线性代数》脉络清晰，以矩阵为线索并贯穿《线性代数》始末，内容深入浅出，简洁易懂.

本教材严格中等职业学校教学大纲进行编写。 具体内容：专用教材——四位一体学习模式，科学复习备考 超值赠送：核心考点电子书——热点难点，核心精编视频课程——立体通关，轻松备考考拉备考网站——海量增值，应有尽有3套模拟试卷＋1套临考密卷——倾力打造，一触即发

本书是根据当前我国高职高专大众化发展趋势下的教育现状，在总结和分析全国高职高专院校机电、电气类等专业数学教学改革经验的基础上编写而成的. 为了适应高等职业技术教育人才培养目标的要求，满足各专业学生学习的需要，本书对教学内容进行了优选. 本书共七章，内容包括函数、极限与连续、导数与微分、导数的应用、不定积分、定积分及其应用和常微分方程等. 书后附有积分基本公式表，供学生查用.本书可作为高职高专院校理工类各专业的数学教材，也可作为“专升本”考试的参考书.

数学家柯朗的著作《什么是数学》是对整个数学领域中的基本概念及方法的透彻清晰的阐述，是数学经典读物，名著，是对数学领域中的基本概念和方法的阐述，可以作为各类人士的数学手册使用。《什么是数学习题解析》系依据书中的知识体系、以书中的概念、定义、定理为依据，对书中全部的习题、练习题等都给予详尽的解答和必要的解释说明。这不仅为尝试解答书中数学问题的读者提供了必要的帮助，也使读者在解题过程中更好地领会作者的观点，是对原著非常必要的补充。

《数值分析》是为高等院校理工科专业本科生的数值分析或计算方法课程编写的教材，内容包括非线性方程（组）的数值解法、线性方程组的数值解法、线性方程组的迭代解法、插值、曲线拟合与函数逼近、数值积分与数值微分、常微分方程的数值解法、矩阵特征值与特征向量的计算等常用数值算法的基本方法和理论。《数值分析》在兼顾理论讲解的同时，重视算法的应用和数学软件的实现，各章均配有小结与MATLAB应用实例，同时配有适量的例题和习题，且以二维码链接部分重要知识点的讲解视频，读者可扫码观看。

《时间序列分析及其应用：基于R语言实例（原书第4版）》在欧美是一本流行的时间序列分析教材，通过大量使用真实数据的实例展示解决问题的方法，例如发现自然和人为的气候变化、使用功能磁共振成像评估疼痛感知实验以及监测核禁试条约。《时间序列分析及其应用：基于R语言实例（原书第4版）》旨在作为物理、生物学和社会科学领域，以及统计学方向高年级本科或研究生教材。《时间序列分析及其应用：基于R语言实例（原书第4版）》从不同层次深入探讨时间序列分析理论和方法，除了涵盖经典的时间序列回归方法、ARIMA模型、谱分析和状态空间模型外，还介绍了新近发展的方法，包括分类变量时间序列分析、多元谱方法、长记忆时间序列、非线性模型、重采样技术、GARCH模型、ARMAX模型、随机波动率、小波和马尔可夫链蒙特卡罗积分方法。《时间序列分析及其应用：基于R语言实例（原书第4版）》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用，内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和阈值模型。对所有的思想和方法，都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。《时间序列分析及其应用：基于R语言实例（原书第4版）》旨在作为物理、生物学和社会科学领域以及统计学方向的研究生教材，有些部分还可以用作本科生时间序列入门课程的教材。第4版的更新：重做所有图形和绘图并使其样式统一。贝叶斯部分完全重写，仅覆盖线性高斯状态空间模型。每个实例的R代码直接在正文中提供，以便于重复数据分析过程。扩展了附录部分，其中包含基本的R和R时间序列命令的指南。