【中文翻譯書】
書名:離散數學 第七版 附光碟
原文書名 : Discrete Mathematics and Its Applications 7/E
作者 : Rosen
譯者 : 謝良瑜 陳志賢
出版社:東華
書號: 1803701
ISBN:9789861579115
<內容簡介>
隨著電腦科學的飛速發展,離散數學的重要性則日益彰顯。它為許多資訊科學課程提供了數學基礎,包括資料結構、演算法、資料庫理論、形式語言與作業系統等。如果沒有離散數學的相關數學基礎,學生在學習上述課程中,便會遇到較多的困難。此外,離散數學也包含了解決作業研究、化學、工程學、生物學等眾多領域的數學背景。Rosen教授所著之《離散數學》(Discrete Mathematics and its Applications, 7e)是一本文字淺顯易懂的數學書,提供豐富的習題、補充內容。作者使用精準的數學語言,但又不過度形式化與抽象化。此外,還補充重要數學家的生平簡介,更為抽象的數學概念增添了些許人文氣息,豐富了上課的趣味。
本書特色
本書非常強調數學推理,以及各種解題方式。大體而言,有五個重要的主題貫穿本書:
數學推理:本書一開始針對數理邏輯進行探討,討論證明時,建構證明的科學面和藝術面都會顧及。特別強調數學歸納法的技巧,藉由各種不同形態的範例進行說明。
組合分析:本書在討論如何列舉物件時,先從計數的基本技術開始。我們的重點在於使用組合分析來解決計數問題,以及演算法的解析,而不是直接套用公式。
離散結構:離散數學的課程應該要教學生如何處理離散結構──用以代表離散物件及其間關係之抽象的數學結構。離散結構包括集合、排列、關係、圖形、樹圖及有限狀態機器。
演算法思考:某些類別的問題可藉由演算法的明確敘述來解決。一旦演算法被清楚說明之後,就可建構電腦程式予以執行。描述演算法的方式,除了日常語言之外,也會用到容易明瞭的虛擬碼形式。
應用與模型化:本書探討了許多關於資訊科學和資料網路方面的應用,另外還包括化學、植物學、動物學、語言學、地理、商業、網際網路等各種領域。將離散數學模型化是極為重要的一種解題技巧,學生可以從習題中揣摩發展,建構出屬於自己的模型。
<章節目錄>
第1章 基礎:邏輯與證明
第2章 基本結構:集合、函數、序列、總和與矩陣
第3章 演算法
第4章 數論與密碼學
第5章 歸納與遞迴
第6章 計數
第7章 進階計數技巧
第8章 關係
第9章 圖形
第10章 樹圖
第11章 布林代數(CD)
附錄1 實數與正整數的公理(CD)
附錄2 指數函與對數函數(CD)
附錄3 虛擬碼(CD)
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資料探勘:程序與模式,使用Excel實作
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出版日期:2003/12/00
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內容簡介
本書以非技術性的角度介紹類別反應資料(或離散資料)的分析方法,包括二元反應或二項資料的邏輯迴歸、卜瓦松計數資料及列聯表的對數線性模型等方法。
重點放在方法介紹及結果解釋,並不討論公式推導等技術細節。
因此,這本書適合統計系大學部及非統計系所之類別資料分析及研究方法等相關課程;也適合所擔任工作中可能涉及資料分析和統計方法的實務工作者參考。書中有許多應用實例,來自醫學及流行病學、人口學、社會學、教育、交通、運動、生物學、工商業、政治及其他。
書末並介紹分析方法的套裝軟體使用說明,包括SAS程序檔,便利練習及直接套用。
目錄
第1章 緒論
第2章 二維列聯表
第3章 三維列聯表
第4章 廣義線性模型
第5章 邏輯斯迴歸
第6章 列聯表之對數線性模型
第7章 邏輯值及對數線性模型之建立與應用
第8章 多類邏輯值模型
第9章 配對資料的模型
第10章 二十世紀類別資料分析之旅
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規格:21.8cm*27.6cm*2.5cm (高/寬/厚)
版次:9
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原價:
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內容簡介
**範例適用Excel 2021/2019
以Excel做為工具,列舉豐富的範例進行解說,且於過程中介紹常用的統計觀念與Excel操作技巧,
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■本書範例均透過作者實際問卷調查所得,問卷主題為你我日常生活中所使用得到之產品,如:FB、便利商店、智慧手機、信用卡、速食、音樂、運動鞋、社群網站、理想對象…等,極具實用性與親切感。
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■收錄豐富的統計範例,讓你可以依照需求馬上修改、套用。
目錄
第1章 概說
第2章 研究程序與抽樣
第3章 樣本大小
第4章 設計問卷與取得資料
第5章 次數分配
第6章 交叉分析表
第7章 集中趨勢
第8章 離散程度
第9章 估計
第10章 假設檢定
第11章 單因子變異數分析
第12章 相關
第13章 迴歸
附錄A 亂數表/ 標準常態分配表/ 卡方分配的臨界值/ t分配的臨界值/ F分配的臨界值
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