Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:American Institute of Physics

作者:Mohammad-Djafari, Ali 编

出品人:

页数:608

译者:

出版时间:2006-12-13

价格:USD 273.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780735403710

丛书系列:

图书标签:

• 贝叶斯推断
• 最大熵方法
• 科学计算
• 工程应用
• 统计推断
• 概率模型
• 机器学习
• 信息论
• 不确定性量化
• 数据分析

《概率论与数理统计基础》 本书旨在为读者打下坚实的概率论与数理统计基础，使其能够理解和运用现代科学与工程领域中广泛使用的统计方法。我们从概率论的基本概念入手，包括样本空间、事件、概率的定义与性质，并深入探讨了条件概率、独立性、贝叶斯定理等核心概念，为后续统计推断奠定基础。 在随机变量部分，我们将详细介绍离散型和连续型随机变量及其概率分布，包括二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等重要分布的性质、应用场景及其数学表达。同时，我们还将介绍联合分布、边缘分布、条件分布的概念，以及协方差、相关系数等描述随机变量之间关系的统计量。 数理统计部分是本书的重点，我们将围绕统计推断的核心问题展开。首先，我们将介绍抽样理论，包括各种抽样方法以及样本统计量的概念，如样本均值、样本方差等。接着，我们将重点讲解参数估计，包括点估计（矩估计、最大似然估计）和区间估计（置信区间）的方法和原理，并详细分析估计量的性质，如无偏性、有效性、一致性。 在此基础上，本书将详细阐述假设检验的理论与实践。我们将从原假设和备择假设的设定入手，介绍各种检验统计量的构造方法，并详细讲解P值的概念和解释，以及不同类型的检验，如Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。本书还将介绍非参数检验方法，为数据分析提供更广泛的选择。 此外，本书还将介绍回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归的建立、参数估计、模型诊断和预测。读者将学习如何解释回归系数、评估模型的拟合优度，并理解模型假设的重要性。 为了帮助读者更好地理解和应用这些统计工具，本书将穿插大量的例题和习题，这些例题涵盖了从基础概念的理解到复杂统计模型的构建与分析。习题设计循序渐进，旨在帮助读者巩固所学知识，并逐步提升解决实际问题的能力。 本书适用于大学本科生、研究生以及从事数据分析、科学研究和工程开发的专业人士。无论您是初次接触概率论与数理统计，还是希望深化对相关理论的理解，本书都将是您宝贵的参考资料。通过学习本书，您将能够更自信地处理数据，做出更明智的决策，并在您的研究和工程实践中取得更大的成功。

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我尝试阅读了其中关于先验信息处理的那一部分章节，发现作者在阐述复杂概念时，采取了一种层层递进的叙事方式，这点非常值得称赞。很多教材在介绍贝叶斯方法时，常常是直接抛出公式，让读者自行摸索其背后的哲学含义，但这本书似乎更注重“讲故事”。它没有直接跳到复杂的积分和概率密度函数，而是先用一些经典的案例来铺垫，比如如何用有限的观察去推断无限的可能性，这种对认知过程的模仿，极大地降低了理解门槛。虽然涉及的数学工具依然尖端，但那种循序渐进的引导，就像一位耐心的导师在耳边细语，而非生硬地照本宣科。尤其在处理那些“信息量不足”的极端情况时，作者的处理方法显得尤为老练和成熟，体现出扎实的工程实践经验，而非纯粹的理论堆砌。

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我必须坦诚，这本书的阅读体验并不轻松，它更像是马拉松而不是短跑。我发现自己经常需要停下来，对照着其他参考资料去验证一些关键的引理和定理。特别是在涉及高维空间和非参数模型的那几章，其密度简直令人窒息。它要求读者不仅要具备扎实的数学基础，更要有极强的专注力来追踪每一个变量的定义和每一步推理的合法性。如果只是想快速找到一个可以直接套用的公式，那么这本书可能会让你感到挫败。然而，如果你追求的是对方法论的彻底掌握，希望能够灵活地修改和构建自己的模型，那么这种“折磨”就是必要的投资。读完一章，那种智力上被充分挑战后的满足感，是其他许多轻量级读物无法给予的。

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这本书的封面设计相当引人注目，那种深沉的蓝色调和简洁的字体排版，立刻给人一种严谨、专业的学术气息。我拿起它，首先注意到的是它的厚度，这预示着内容的广度和深度。第一印象是，这绝对不是一本泛泛而谈的入门读物，它更像是为那些已经对统计学和信息论有一定了解的读者准备的“硬核”工具箱。装帧的质感也很好，拿在手里分量十足，让人感觉物有所值。我翻阅了几页，发现其中的数学推导非常扎实，图表清晰，虽然初看之下会让人感到一定的挑战性，但对于那些真正渴望深入理解理论底层逻辑的人来说，这正是他们所需要的。排版布局的疏密得当，使得即使是密集的公式群，也不至于让人感到压抑，这在技术类书籍中是非常难能可贵的。整体来说，这本书从外到内散发着一种不容置疑的学术权威感，让人对其内容充满期待。

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最让我印象深刻的是书后附带的那些应用案例的讨论。这些案例并非教科书式的完美场景，而是充满了现实世界的“噪声”和限制。作者并没有回避这些复杂性，反而将其作为深入探讨的切入点。例如，在处理实际传感器数据时，如何有效地量化和整合不确定性，书中给出的建议比标准教科书上的理想化模型要现实得多。它似乎在告诉读者：理论是美好的，但工程是残酷的，而这本书提供的是在残酷现实中仍能保持理论严谨性的桥梁。这种对理论与实践之间张力的精确把握，使得这本书的实用价值远超其纯粹的学术价值，它真正做到了连接实验室的精确与工业现场的混乱。

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这本书的结构安排透露出作者深厚的跨学科背景。我注意到它在讨论统计推断的同时，频繁地引入了来自物理学和信息论领域的类比和视角。这种融合使得原本可能显得枯燥的纯数学论证，突然间充满了生动的画面感。例如，在解释熵的概念时，作者不仅仅停留在信息论的定义上，而是将其与物理系统中的无序度联系起来，这种多维度的视角切换，极大地拓宽了我的思维边界。它不仅仅是在教你如何计算，更是在教你如何“看待”问题。对于我这种在工程领域工作，需要经常跨界解决问题的人来说，这种跨学科的思维框架比任何单一的算法都更有价值。它强迫你跳出固有的学科藩篱，用更宏观的视角去审视数据背后的本质规律。

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