本书旨在帮助学生高效构建并掌握学科核心知识框架，稳步精进解题能力，同时为考研等进阶学习目标筑牢知识根基。每道题目均标注★(1-5星)难度等级，直观区分题目难易程度；同时以▲专属标识，明确标注适配考研复习需求的习题，精准对标备考方向。

本书从应用角度简要地阐述了现代统计学600多种实验数据统计分析和模型模拟方法，如试验设计、各类型方差分析、列联表分析及非参数检验；专业统计包括了生物测定、遗传育种、生存分析；作物品种区域试验、空间分布型、数值生态学方法等；各种回归分析、聚类分析、主成分分析、判别分析、典型相关分析、对应分析等多元分析技术；非线性回归模型

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本书全面、系统、严格地阐明缺失分位回归建模理论与方法，并尽力反映复杂缺失数据分析国际前沿研究。本书所选的缺失分位回归内容主要涉及缺失分层线性分位回归模型、缺失广义线性分位回归模型、缺失非线性分位回归模型、缺失分层半参数分位回归模型等内容。

本书全面介绍卡尔曼滤波算法，涵盖从基础知识到高级算法的内容，兼顾理论概念与实际应用本书共分为4部分，第1部分为卡尔曼滤波简介，包含8个数值示例，无需复杂数学知识，帮助读者直观理解其思路和原理；第2部分以矩阵形式描述卡尔曼滤波，扩展到多变量情况，包括数学推导和动态系统建模，有2个数值示例；第3部分讲述非线性卡尔曼滤波，包

本书分别介绍概率论、随机分布等误差理论中的内容，结合现时最流行的大型统计软件SPSS(StatisticalProgramforSocialSciences)介绍描述分析、统计检验、方差分析、常见试验设计、回归分析和聚类分析等数据处理方法。