本书作为实验设计与分析领域的名著, 是作者在亚利桑那州立大学、华盛顿大学和佐治亚理工学院三所大学近40年实验设计教学经验的基础上编写的. 全书内容广泛, 实例丰富,包括简单比较试验、析因设计、分式析因第1章设计、拟合回归模型、响应曲面方法和设计、稳健参数设计和过程稳健性研究、含随机因子的实验、嵌套设计和裂区设计等. 本书可作为自然科学研究人员、工程技术人员、管理人员进行科学实验设计与分析的参考书, 也可作为农林类、医学类、生物类、统计类的教师和高年级本科生和研究生的教学参考用书.

《E-Prime实验设计技术》共四编八章。第一编是“心理实验程序设计的理论框架”，介绍心理实验程序设计的模式化方法，用于指导E-Prime的实验程序设计，也可用于指导用其他软件设计心理实验程序。第二编是“E-Prime基本实验程序设计”，重点介绍E-Prime的基本知识和基本设计技巧，包括E-Prime基本介绍、E-Prime基本实验设计、E-Prime图片、语音和视频实验的设计三章内容。第三编是“E-Prime的数据处理”，介绍E-Prime数据的合并、提取和修复。第四编是“E-Prime高级实验程序设计”，着重介绍心理实验程序设计的常用技术和高级使用技巧，包括E-Prime的扩展—E-Basic的使用、E-Prime实验设计的四种模式、E-Prime实验设计的常用技术等章节内容。

《生命科学实验设计指南》作者基于多年数学科研经验以及与著名专家学者交流的基础，对生物学研究策略和实验设计进行深入细致的解析。随着人类和其他物种基因组的破译，生物信息科学的发展，生命科学已成为21世纪最为活跃、发展最为迅速的先导性学科之一。国内各高校十分重视生命科学的发展，相继设立了本科生创新科研项止以及研究策略和实验设计方面的课程。研究生培养也以科学研究水平为标准。

《心理实验设计及其数据处理》在撰写过程中注意了以下几个方面：第一，全面性。《心理实验设计及其数据处理》全面论述了实验研究的全过程。从如何确定一个研究问题开始，论述了如何形成假设、如何确定自变量、如何选择因变量、如何控制额外变量的干扰、如何进行统计分析，一直到如何评价和解释实验结果的全过程。 第二，列举性。为了使读者能很好地掌握实验研究的原理，每每都以举例加以说明，尽量使之通俗易懂。在第三编中，每论述一种设计，除论述基本原理外，都辅以例子。在例子中还介绍了这种设计应使用哪一种统计检验，如何进行统计检验等。

本书的特点是，在介绍各种实验设计原理的基础上，将实验设计、统计分析和计算机数据处理三方面内容紧密结合，通过大量举例，对从如何根据研究课题进行实验设计，如何进行方差分析，如何得出研究结论做了详细的介绍... 使用多因素实验设计是当前心理和教育研究发展的趋势。它可在一定程度上克服早期实验室和教育现场研究的局限性，使实验研究更加深入，探索更加复杂的现象，同时使研究结果更加精确。实验设计也是一门技术，它包括实验设计、统计分析和计算机数据处理三方面的知识，缺一不可。本书的特点是，在介绍各种实验设计原理的基础上，将实验设计、统计分析和计算机数据处理三方面内容紧密结合，通过大量举例，对从如何根据研究课题进行实验设计，如何进行方差分析，如何得出研究结论做了详细的介绍，并且介绍了如何编制sPSs方差分析程序对书中的例题进行数据处理，和阅读输出结果。因而，可使读者...(展开全部)

自然实验方法在社会科学领域中应用非常广泛，从标准自然实验到断点回归，再到工具变量法，许多研究领域都越来越涉及自然实验方法。自然实验方法是因果关系研究的首选工具。本书分四部分展开论述。导论引入了自然实验设计在社会科学中的应用型和理论框架。第一部分为发掘自然实验，即如何使用经济计量的方式来找到自然实验的设计方法。介绍了标准自然实验的情况，断点回归分析的有效性，以及工具变量法的设计和应用。第二部分偏重自然实验设计过程的分析。包含了一些具体的实验设计模型的分析，如数量分析的关键因素：简洁性与透明性、抽样过程与标准误差、定性分析的核心作用。此部分偏重数量论的设计与研究。第三部分是自然实验的评估。包括对近似随机性假设可信度的评估、模型可信度的评估、实验对于相关性的干预作用等。第四部分是结论部分。重点讨论了多元方法研究与强实验设计，讨论了混合方法的重要性和局限性等...(展开全部)

《算法设计与分析(影印版)》的重点在于理解算法的思想过程而不是实现细节和编程技巧，非正式的、直觉性的解释经常被用来代替冗长单调的证明《算法设计与分析(影印版)》是自包含的，并假设读者没有任何数学和编程语言方面的专业背景。算法研究是整个计算机科学的核心。近年来算法领域取得了大量的重要突破这些突破包括更快速算法的发现，如快速博里叶变换，也包括很令人吃惊的发现，即对一些自然问题，所有的算法都是无效的这些突破引起了人们对算法研究的浓厚兴趣《算法设计与分析(影印版)》的目的是将该领域的基础研究结果结合在一起，这些统一的原理和概念将使算法设计课程更加易于教授。 《算法设计与分析(影印版)》的主要内容包括：第1章简要阐述了几种计算机模型，以帮助建立可分析的结果，从而准确地反映出真实机器的突出特性：第2章介绍了一些高效算法中常用的基本数据结构和编程技术；第3章至第9...(展开全部)

本书以程序设计作为基础，数据结构作为工具，六大核心算法作为目标，系统地介绍了算法设计中典型问题的求解过程。全书内容包括算法设计基础、递归算法、分治算法、贪心算法、动态规划算法、回溯算法、分支限界算法、实验指导。六大核心算法后都配有典型问题的C++代码，并结合实验指导辅助读者进行算法实践训练。

为了便于读者进行系统学习、分类整理知识点及遇到问题时能够快速找到求解的方法，本书按照算法策略进行划分，每一章都引入了若干个经典问题。通过问题的分析、计算模型的建立、算法的设计与描述、算法的分析来深入解读每一种算法策略所能解决的问题范畴及方法。全书共分9章，内容包括：算法设计基础、算法效率分析基础、迭代法、蛮力法、分治策略、回溯与分支界限、贪心算法、动态规划、随机算法。 本书非常注重教材的可读性和实用性，以问题分析→模型设计→算法设计描述→算法分析为技术线路，帮助读者迅速掌握算法设计要点，规范算法设计、分析及实现的方法。书中例题的问题分析和模型设计模块用于培养读者的抽象设计能力，算法设计模块用于提高读者运用计算机求解问题的能力，算法分析模块用于帮助读者运行用数学工具对算法进行客观分析。同时，本书编写时也考虑到初学者所面临的困难，在算法设计与描述中，刻意增加了基于源代码的程序设计与实现环节，从而全方位地帮助读者提高算法设计与分析实践能力和理论水平。

本书以程序设计作为基础，数据结构作为工具，六大核心算法作为目标，系统地介绍了算法设计中典型问题的求解过程。全书内容包括算法设计基础、递归算法、分治算法、贪心算法、动态规划算法、回溯算法、分支限界算法、实验指导。六大核心算法后都配有典型问题的C++代码，并结合实验指导辅助读者进行算法实践训练。