人类的进步离不开科学的研究和实验，数学是一门基础科学，也是很好有用的工具，数学实验是计算机技术和数学、软件引人教学后出现的一个新事物，目前学界对数学实验的理解不尽相同，数学实验还没有一个统一的定义，一般认为：数学实验是应用数学知识及相关科学的基本理论，借助计算机软件，解决实际问题的一门课程。
作为一门近年来在大学广泛开设的课程，数学实验不同于传统的数学学习，它是一种以学生动手为主的学习方式。数学实验的目的是培养学生应用数学的意识，以及借助计算机技术去认识和解决实际问题的能力，提高学生学习数学的积极性，将学生从繁重、复杂的数学演算和计算中解放出来，使学生有精力去做更有创造性的工作。
本书首先介绍了实验的数学方法和原理，然后针对给出的案例，借助软件进行数学实验，解决相关的问题。全书将建模技术与数学实验融为一体，注重数学建模思想介绍，以及Matlab、Lingo、Spss、Eviews等数学软件在实际中的应用。全书案例丰富，通俗易懂，便于自学。
本书的主要内容包括：数据的预处理、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、时间序列分析、灰度系统理论、模糊数学模型、人工神经网络算法、数学建模竞赛及数学建模论文等部分。
本书可作为普通高等院校本科学生"数学实验""数学模型"课程的教材，也可作为本科生、研究生参加数学建模竞赛的培训教材，以及科技人员的参考用书。

章数据的预处理
1.1数据预处理内容介绍
1.2数据预处理的软件实现
1.3数据预处理习题
第2章回归分析的实验
2.1回归分析方法介绍
2.2线性回归分析的实验案例
2.3非线性回归分析方法介绍
2.4含有定性变量的回归模型
2.5线性回归模型习题
第3章聚类分析的数学实验
3.1聚类分析方法介绍
3.2几种常用的聚类方法
3.3系统聚类及K-聚类分析的实验案例
3.4模糊聚类分析
3.5模糊聚类分析的实验案例
3.6聚类分析习题
第4章判别分析的数学实验
4.1判别分析方法介绍
4.2判别分析方法案例分析
4.3判别分析习题
第5章主成分分析的数学实验
5.1主成分分析方法介绍
5.2主成分分析方法案例分析
5.3主成分分析方法习题
第6章因子分析的数学实验
6.1因子分析方法介绍
6.2因子分析方法案例分析
6.3因子分析方法习题
第7章时间序列分析的数学实验
7.1时间序列的平稳性及检验
7.2平稳时间序列分析模型介绍
7.3时间序列模型建模及软件实现
7.4时间序列模型习题
第8章灰色系统理论
8.1灰色系统理论概述
8.2灰色关联分析模型
8.3灰色GM(1,1)模型
8.4灰度理论案例分析
8.5灰度理论习题
第9章模糊数学模型
9.1模糊数学的基本概念
9.2模糊聚类分析
9.3模糊综合评判法
9.4模糊规划
9.5模糊数学实验案例
9.6模糊数学习题
0章人工神经网络算法
10.1人工神经元模型
10.2人工神经网络的学习方式
10.3BP神经网络的案例分析
10.4人工神经网络习题
1章数学建模竞赛及数学建模论文
11.1全国大学生数学建模竞赛
11.2数学建模的步骤及参赛论文写作
参考文献
附录