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出版者:Pearson

作者:William Mendenhall

出品人:

页数:1072

译者:

出版时间:2006-7-23

价格:USD 108.20

装帧:Hardcover

isbn号码:9780131877061

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 统计学
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• 假装都看过的学术书
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• 统计推断
• 回归分析
• 实验设计
• 假设检验
• 统计方法

《精密测绘与城市规划：地图学的现代应用》 本书深入探讨了地图学在精密测绘和现代城市规划中的核心作用与前沿技术。它不仅仅是一本关于地理信息采集和处理的指南，更是一幅描绘如何利用精确空间数据塑造可持续、高效城市未来的蓝图。 第一部分：精密测绘的技术基石 本部分详尽介绍了现代精密测绘所依赖的各项关键技术。我们将从基础的光学测量原理出发，逐步深入到现代测量仪器——如全站仪、GNSS（全球导航卫星系统）接收机——的原理、操作与数据处理。重点将放在GNSS技术，包括其不同系统（GPS、GLONASS、Galileo、BeiDou）的工作方式、差分技术（RTK、PPK）的应用及其在实现厘米级乃至毫米级定位精度方面的优势。 此外，本书还将涵盖了多种先进的测绘手段。激光扫描（LiDAR）技术将作为一个独立章节进行讲解，阐述其如何通过主动发射激光脉冲，高效、高密度地获取地物的三维点云数据，以及这些数据在地形建模、地下管线探测、古迹数字化保护等领域的创新应用。无人机（UAV）测绘作为一种灵活且成本效益高的方式，也将得到详细介绍，包括其飞行平台选择、航拍策略、摄影测量原理以及如何从影像中生成高精度正射影像图（DOM）、数字表面模型（DEM）和数字高程模型（DTM）。 数据处理与质量控制是精密测绘不可或缺的环节。本书将详细介绍从原始测量数据到最终精度成果的转化过程，包括数据预处理、坐标转换、平差计算、误差分析和质量评估。我们将探讨不同的数据融合技术，如何将来自不同传感器（如全站仪、GNSS、激光扫描、摄影测量）的数据进行有机整合，以实现更全面、更精确的空间信息表达。 第二部分：地图学的创新与城市规划的融合 在掌握了精密测绘的技术基础后，本部分将视角转向地图学如何在现代城市规划中发挥其变革性力量。我们不仅关注传统地图的绘制，更侧重于地理信息系统（GIS）的构建与应用。 GIS的理论基础、数据模型与空间分析方法将是本部分的重点。我们将深入讲解矢量数据和栅格数据的概念、存储方式及其在城市规划中的应用场景。空间分析模块将详细介绍缓冲区分析、叠置分析、网络分析、邻近分析等常用工具，以及它们如何帮助规划师理解和解决复杂的城市问题，例如：城市扩张的潜在风险评估、公共服务设施的选址优化、交通拥堵的成因分析与缓解策略、以及城市绿地系统的规划与评价。 本书将特别强调三维GIS在城市规划中的重要性。我们将介绍三维模型构建的技术，包括如何利用激光扫描、摄影测量和CAD数据生成高精度的城市三维模型。三维GIS的应用将贯穿整个城市规划流程，从城市景观分析、日照与风环境模拟，到应急响应规划、地下空间利用评估，再到虚拟现实（VR）与增强现实（AR）技术在公众参与和方案展示中的创新应用。 此外，我们还将探讨专题地图的制作与解读在城市规划中的价值。这包括但不限于：土地利用规划图、交通线路图、人口密度分布图、环境影响评价图、以及基于GIS的网络地图服务（WebGIS）的开发与应用，如何使城市数据更加可视化、可交互，从而更好地服务于决策者和公众。 第三部分：未来的趋势与挑战 最后，本部分将展望地图学在城市规划领域未来的发展趋势，并探讨当前面临的挑战。我们将讨论大数据与人工智能（AI）如何赋能城市规划，例如：利用海量城市运行数据（如手机信达、交通流量、能源消耗）进行城市“数字孪生”的构建，实现对城市运行状态的实时监测与智能预测；以及AI在辅助规划方案生成、风险评估和决策优化方面的潜力。 我们也关注新兴的空间信息技术，如物联网（IoT）与时空大数据的结合，如何为城市精细化管理和智能服务提供更丰富的数据支撑。同时，本书也将探讨在数据隐私、信息安全、跨部门数据共享以及技术人才培养等方面，地图学在城市规划应用中需要克服的挑战。 《精密测绘与城市规划：地图学的现代应用》旨在为城市规划师、地理信息系统专家、测绘工程师以及对城市发展感兴趣的读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的知识体系。通过掌握书中的理论与技术，读者将能够更有效地利用空间数据，为建设更智慧、更宜居、更可持续的未来城市贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

算是本科读完学校自己老师编的教材外的第一本英文概率论,当时感觉还不错,对很多概念的理解比以前深多了. 但这几天第二次翻的时候就觉得,可能是因为本科教材作了反面映衬.好多重要的概念没有细讲,比如我现在觉得非常重要的矩母函数;而且严谨性有所欠缺,比如介绍一个分布,在给出...

评分☆☆☆☆☆

我们在实践中为何总是选择使用正态分布呢，正态分布在自然界中的频繁出现只是原因之一。Jaynes认为还有一个重要的原因是正态分布的最大熵性质。在很多时候我们并不知道数据的真实分布是什么，但是一个分布的均值和方差往往是相对稳定的。因此我们能从数据中获取到的比较好...  

评分☆☆☆☆☆

我们在实践中为何总是选择使用正态分布呢，正态分布在自然界中的频繁出现只是原因之一。Jaynes认为还有一个重要的原因是正态分布的最大熵性质。在很多时候我们并不知道数据的真实分布是什么，但是一个分布的均值和方差往往是相对稳定的。因此我们能从数据中获取到的比较好...  

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算是本科读完学校自己老师编的教材外的第一本英文概率论,当时感觉还不错,对很多概念的理解比以前深多了. 但这几天第二次翻的时候就觉得,可能是因为本科教材作了反面映衬.好多重要的概念没有细讲,比如我现在觉得非常重要的矩母函数;而且严谨性有所欠缺,比如介绍一个分布,在给出...

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我们在实践中为何总是选择使用正态分布呢，正态分布在自然界中的频繁出现只是原因之一。Jaynes认为还有一个重要的原因是正态分布的最大熵性质。在很多时候我们并不知道数据的真实分布是什么，但是一个分布的均值和方差往往是相对稳定的。因此我们能从数据中获取到的比较好...  

评分☆☆☆☆☆

这本教材，说实话，初次翻阅时我感觉自己像个迷失在信息海洋中的水手，面对着密密麻麻的公式和理论框架，心里不免有些打怵。它显然不是那种只停留在皮毛上、用几张图表就能搪塞过去的入门读物。作者的写作风格极为严谨，每一个定义和定理的推导都毫不含糊，恨不得把所有的逻辑链条都掰开了、揉碎了展示在你面前。我印象特别深的是关于假设检验那一部分，通常很多书会用非常抽象的语言带过，但这里却花了大量的篇幅，结合了一些看似与工程应用相去甚远的小例子，细致地讲解了零假设和备择假设背后的哲学思想以及实际操作中的陷阱。这种深度对于那些追求扎实基础的读者来说无疑是福音，但对于时间紧张、只想快速掌握应用技巧的工程师新手来说，可能需要极大的耐心去啃读。我花了将近两周的时间才真正理清了描述性统计和推断性统计之间的内在联系，而且中间有好几次都想放弃去翻阅那些更“友好”的参考书，但最终还是被其内容的完整性和逻辑的严密性所吸引，继续坚持了下来。它更像是一本需要你投入时间去“征服”的学术巨著，而不是可以轻松消遣的工具手册。

评分☆☆☆☆☆

从结构上看，这本书的组织逻辑非常清晰，它遵循的是一条从宏观到微观，再回归到复杂模型构建的清晰路径。开篇对数据类型和度量衡的探讨极其细致，为后续所有统计推断奠定了坚实的、近乎哲学层面的基础，作者似乎在反复强调“你必须精确地知道你在衡量什么”。随后对概率论基础的梳理，虽然略显冗长，但确保了即使是微积分基础薄弱的读者也能跟上节奏。最让我印象深刻的是书中对贝叶斯统计方法的处理，很多教材要么浅尝辄止，要么完全避开，但这本书却用了一个独立的大章节，用非常直观的“证据更新”模型，而不是冰冷的公式堆砌，来阐释其核心思想。这种对新兴和非主流方法的接纳与深度讲解，使得这本书的知识体系显得异常全面和与时俱进。虽然某些章节的篇幅分配略显失衡——比如描述性统计部分过于详尽，而时间序列分析部分则显得有些仓促收尾——但总体而言，它提供了一个极具广度和深度的统计学全景图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计，说实话，是我近年来看到的理工科教材中最具“实验性”的。它似乎在努力打破传统教材的沉闷格局，但有时这种创新反而带来了一些阅读上的小困扰。例如，作者大量使用了一种非常规的配色方案来区分不同类型的变量和参数，初看之下感觉非常醒目，有助于快速定位关键信息，但长时间阅读后，眼睛会略感疲劳。更具特色的是，书中的例题和习题部分，其难度梯度分布得非常不均匀。前面的基础练习题简洁明了，旨在巩固新学的概念；但一旦进入到章节末尾的“深度挑战”部分，难度陡增，很多问题需要综合运用前后好几个章节的知识点，而且很多时候，题目描述本身就包含了一层需要仔细解构的“工程语言”陷阱。我不得不承认，我做那些挑战题时，常常需要借助外部的在线资源来确认某些特定行业术语的精确含义，这在一定程度上打断了学习的连贯性。总体而言，它像一个经验丰富但风格特立独行的导师，既能给你精准的指引，也可能故意把你扔到更难的境地去逼迫你成长。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，一股浓厚的应用驱动力扑面而来，它完全不是那种只在纯数学的象牙塔里打转的教科书。我尤其欣赏作者是如何将复杂的概率分布模型与实际的工程问题——比如材料的疲劳寿命、电路的可靠性故障率——紧密地串联起来的。举个例子，讲解中心极限定理时，作者没有满足于教科书式的标准证明，而是立刻跳转到了质量控制图（Control Charts）的设计，详细剖析了在实际生产线上，如何利用这个定理来判断生产过程是否“失控”。这种“理论——应用——再深入理论”的循环结构，让枯燥的数学符号瞬间变得“活”了起来，拥有了解决现实问题的力量。我记得有一次我在处理一个传感器数据的异常值筛选问题时，就是参考了书里关于异常值检测（Outlier Detection）那一节的建议，结合了四分位距（IQR）和修正Z分数的方法，效果立竿见影。这种实战导向的叙事方式，使得每一次翻阅都像是在进行一次有目的性的“技能升级”，而不是单纯的知识灌输。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调这本书在统计软件应用方面的覆盖深度，这绝对是它的一个巨大亮点，也是我当初选择它的重要原因。很多统计教材只是象征性地提一下SPSS或R语言的命令，但本书却将主流的统计软件（似乎重点偏向于MATLAB和某种特定版本的Excel高级分析工具库）的实际操作步骤，以近乎手把手的截图方式融入到了理论讲解的旁注中。当我们学习到多元线性回归模型时，书中不仅详细解释了最小二乘法的数学原理，还配有整整两页的内容专门介绍如何在软件界面中设置和运行该模型，并精确指出如何解读输出结果中的F检验值和残差图。这种无缝衔接的学习体验极大地降低了从理论到实践的转换门槛。然而，这种深入也带来了一个潜在问题：对于那些使用其他编程语言或软件环境（比如Python的Pandas/Scikit-learn）进行数据分析的读者来说，书中的软件指令部分就显得有些“过时”或“不适用”了，需要读者自行进行语言和工具的翻译工作，稍显遗憾。

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很详细耐心的一本统计入门书，通过来自真实研究案例（论文）的例题习题教你如何使用统计工具，不需要很多数学基础。

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很详细耐心的一本统计入门书，通过来自真实研究案例（论文）的例题习题教你如何使用统计工具，不需要很多数学基础。

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