本书目录导读：
《数据测量与评价：数学处理在实践中的应用》
在数据测量和评价工作中，数学处理扮演着至关重要的角色，它不仅帮助我们准确地量化数据，还为我们提供了科学的评价依据，我们将探讨一本关于这一领域的经典著作——《数据测量与评价：数学处理在实践中的应用》。
作者：约翰·T·埃利奥特（John T. Elliott）
出版社：机械工业出版社
出版时间：2010年
《数据测量与评价：数学处理在实践中的应用》一书由美国著名统计学家约翰·T·埃利奥特所著，由机械工业出版社出版，本书旨在帮助读者深入了解数据测量和评价工作中的数学处理方法，并学会在实际工作中运用这些方法。
本书共分为八个章节，具体如下：
第一章：引言
本章介绍了数据测量和评价工作的重要性，以及数学处理在其中的作用，对本书的结构和内容进行了简要概述。
第二章：数据类型与测量
本章详细介绍了数据类型、测量方法和测量误差，为后续章节的数学处理奠定了基础。
第三章：概率论基础
本章介绍了概率论的基本概念，如概率、随机变量、期望、方差等，为数据分析和评价提供了理论支持。
第四章：假设检验
本章介绍了假设检验的基本原理和方法，包括单样本检验、双样本检验和方差分析等，为数据评价提供了统计依据。
第五章：相关与回归分析
本章介绍了相关分析和回归分析的基本方法，包括线性回归、非线性回归等，为数据测量和评价提供了有效的工具。
第六章：时间序列分析
本章介绍了时间序列分析的基本原理和方法，包括自回归模型、移动平均模型等，为数据预测和评价提供了依据。
第七章：数据可视化
本章介绍了数据可视化的基本方法，如散点图、直方图、箱线图等，为数据测量和评价提供了直观的展示方式。
第八章：案例研究
本章通过实际案例，展示了数据测量和评价工作中数学处理方法的应用，使读者能够更好地理解和掌握这些方法。
《数据测量与评价：数学处理在实践中的应用》一书为数据测量和评价工作提供了全面的理论指导和实践案例，通过学习本书，读者可以掌握数据测量和评价工作中的数学处理方法，为实际工作提供有力支持。