《应用多元分析(第3版)》内容简介：多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用性极强的一个重要分支，是一种非常重要和实用的多元数据处理方法。 全书共分十章。第一章介绍了多元分析中常用的矩阵代数知识，这是全书的基础。第二章至第四章介绍的是一元统计推广到多元统计的内容，主要阐述了多元分布的基本概念和多元正态分布及其统计推断。第五章至第十章是多元统计独有的内容，这部分内容具有很强的实用性。特别是介绍了各种降维技术。《应用多元分析(第3版)》提供了许多例题和习题，书后给出了参考答案及部分解答；《应用多元分析(第3版)》与SAS软件紧密结合，在每一章后面都附有SAS的应用。读者可从作者的网页：http://bb.shufe.edu.cn/webapps/silkII/indexpage/teacherweb/teacherweb_3300_1.html下载相关学习资料。

《人工神经网络导论》依照简明易懂、便于软件实现、鼓励探索的原则介绍人工神经网络。内容包括：智能系统描述模型，人工神经网络方法的特点；基本人工神经元模型，人工神经网络的基本拓扑特性，存储性能及学习；感知器与线性不可分问题，Ifcc学习律，Efmub规则；CQ算法及其原理分析，算法改进讨论；对传网的结构及其运行，对传网的初始化与训练算法；统计网络的训练与收敛性分析；Ipgjqfme 网络及稳定性，Boltzmann 机；双联存储网络的结构及训练；BSU 模型的结构分析与实现。 《人工神经网络导论》适合于研究生和本科高年级学生使用，也可供有关学生、科技人员参考。

《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》面向地理问题，基于Matlab软件，讲述了大量数学方法的应用思路和过程。内容涉及回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、时（空）间序列分析、Markov链、R／S分析、线性规划、层次分析法以及人工神经网络建模等方法。通过模仿《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》讲授的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Matlab的应用技巧。《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》最初以北京大学本科生计量地理学的辅助教材形式出现，但实际上是作者对Matlab计算功能深入应用的经验总结。《数据分析与模拟丛书:基于Matlab的地理数据分析》中的讲授体例与一般Matlab的教科书不同，计算过程设计为笔者独创，在国内外其他教科书中未曾见到。

《直觉与统计》是面向数学爱好者、大学生、大学教师及统计应用者的读物，主要介绍《概率论与数理统计》中的独立事件、大数定律、中心极限定理和经验分布函数等内容所包含的直观思想，并对点估计、区间估计、方差分析、假设检验和非参数统计等统计推断方法的构造过程及原理进行直观思想的演绎。我们发现，利用非逻辑的直观思想对随机现象信息的加工整理，归纳成符合数学逻辑表达的形式，就可以得到我们常见的统计推断方法。

《广义线性模型》由四本介绍线性模型的小册子组成，它们分别是《广义线性模型导论》、《应用logistic回归分析》、《定序因变量的logistic回归模型》以及《logit与probit：次序模型和多类别模型》。《广义线性模型》集中介绍了社会学研究分析方法中的一个非常有效且重要的数据分析方法，即线性模型。作者通过阐释广义线性模型的概念、基本原则，探讨了从线性模型推广至其他模型的可能路径，并举例比较了不同模型的拟合优度，为读者全面掌握线性模型分析法提供了一个可行的指南。

http://www.hup.harvard.edu/catalog.php?isbn=9780674088917