Probability and Statistics for Engineering and the Sciences - Textbook Only pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Cengage Learning

作者:Jay L. Devore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780004494197

丛书系列:

图书标签:

Probability
Statistics
Engineering
Sciences
Textbook
Mathematics
Calculus
Data Analysis
Random Variables
Probability Distributions

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具体描述

内容简介本书旨在为工程和科学领域的学生提供坚实的概率论与数理统计基础。它深入浅出地介绍了核心概念，强调理论与实际应用的结合，帮助读者掌握分析和解决复杂问题的关键工具。核心内容概述：本书内容涵盖了从基础概率理论到高级统计推断的广泛主题。概率论基础：随机事件与概率：详细阐述了随机事件的定义、概率的公理化定义、条件概率、独立事件等基本概念。通过丰富的例子，说明概率在描述不确定性现象中的作用。随机变量与概率分布：引入离散型和连续型随机变量的概念，并详细介绍了各种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布、均匀分布、正态分布、伽马分布等。每种分布都配以清晰的定义、性质和实际应用案例。多维随机变量：探讨联合分布、边缘分布、条件分布以及随机变量的独立性。重点讲解了协方差、相关系数等衡量随机变量之间关系的统计量。期望与方差：详细讲解了期望和方差的计算及其性质，以及它们在描述随机变量中心趋势和离散程度上的重要性。数理统计基础：统计量与抽样分布：介绍常用的统计量，如样本均值、样本方差等，并深入讲解了它们的抽样分布，特别是样本均值的中心极限定理，为后续的统计推断奠定基础。参数估计：详细阐述了点估计和区间估计的方法。点估计部分介绍了矩估计法和最大似然估计法，并分析了估计量的性质（无偏性、有效性、一致性）。区间估计部分重点讲解了置信区间的构造，包括均值、比例、方差等参数的置信区间。假设检验：系统介绍了假设检验的基本原理和步骤。讲解了单样本和双样本的假设检验，包括对均值、比例、方差的检验。详细阐述了第一类错误（α）和第二类错误（β）的概念，以及检验效能（1-β）的重要性。回归分析：详细讲解了简单线性回归和多元线性回归模型。内容包括模型假设、参数估计（最小二乘法）、模型拟合优度检验（R²）、回归系数的显著性检验以及预测。方差分析（ANOVA）：介绍了单因素和双因素方差分析，用于比较多个总体的均值是否存在显著差异。其他重要主题（根据具体版本可能有所侧重）：非参数统计：介绍了在不假设总体分布的情况下进行统计推断的方法，如秩和检验等。可靠性工程中的统计应用：可能会包含与寿命分析、故障率等相关的统计方法。质量控制统计：可能涉及控制图等在生产过程质量控制中的应用。教学特色：理论与实践并重：本书不仅提供了严谨的数学推导和理论解释，更通过大量源自工程和科学领域的实例，展示了概率论和数理统计在解决实际问题中的强大力量。循序渐进的结构：内容组织合理，从基础概念逐步深入到复杂的统计推断，确保读者能够清晰地理解每个阶段的学习内容。清晰的讲解风格：语言通俗易懂，避免了不必要的术语堆砌，使得抽象的统计概念变得更易于掌握。丰富的练习题：每章都配有精心设计的练习题，难度不同，涵盖了从概念巩固到复杂应用，帮助读者检验学习成果并加深理解。适用对象：本书适合所有在工程、计算机科学、物理学、化学、生物学、经济学以及其他相关科学领域学习的学生。无论是初次接触概率论与数理统计，还是希望加深对该领域理解的研究人员，都能从中获益。掌握本书内容将使读者能够更有效地分析数据、建立模型、做出科学决策，并在各自的专业领域取得成功。

作者简介

目录信息

读后感

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我购买了很多统计学教材，但坦率地说，大多数都会在某个阶段让我感到迷失，要么是理论过于偏重，忽略了计算工具的介绍，要么就是为了迎合计算软件，导致理论基础空洞无力。然而，这本书在平衡性上做得近乎完美。它非常系统地介绍了如何使用主流的计算工具（比如R语言的某些基础函数应用思路，或者Excel的高级统计功能）来验证和探索理论模型，但它始终强调，工具只是手段，理解背后的统计原理才是王道。我特别注意到，书中对假设检验和置信区间的讲解，不仅给出了正式的数学定义，还配有大量的图表来直观展示“犯错的风险”和“估计的精确度”。这对于我们工程领域对精度要求极高的专业来说至关重要，它教会我如何更审慎地解读实验数据，而不是盲目地相信软件输出的结果。这种对方法论的尊重和工具使用的适度引导，是这本书最宝贵的价值之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是教科书里的清流，那种低调的深蓝和简洁的字体搭配，让人一看就知道这是一本踏踏实实的工具书，而不是什么花里胡哨的营销产品。我刚拿到手的时候，沉甸甸的感觉就非常踏实，那种纸张的质感，摸上去不是那种廉价的滑腻，而是带着一点点书籍特有的粗粝感，翻开扉页，字体清晰度无可挑剔，排版布局也是那种经典的学术风格，留白恰到好处，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。装帧的工艺看起来也相当扎实，我把它放在书架上，偶尔还会拿出来随手翻翻，书脊部分依然保持着很好的平整度，可见是用心制作的。而且，这本书的尺寸拿在手里非常顺手，不像有些大部头教材，需要特意找个大桌子才能摊开，这本书即便是在咖啡馆的小圆桌上也能轻松应付。这种对外在细节的关注，让我对里面的内容充满了期待，觉得作者和出版社在制作这本书时一定也下了不少功夫，希望它能像它的外表一样，带给我扎实的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超出了其作为一本课本的范畴，它更像是一部为工程和科学研究人员量身定制的“统计思维手册”。我发现，当我遇到一个不确定的工程决策时，我的第一反应不再是“我该用哪个公式？”，而是会自然地在脑海中构建起该问题的概率模型框架，这种思维模式的转变，才是这本书带给我最深远的改变。无论是在文献阅读中评估他人的实验设计是否严谨，还是在撰写自己的研究报告时如何恰当地陈述不确定性，这本书里的知识体系都提供了坚实的后盾。它不是那种读完一遍就束之高阁的书籍，而是那种需要反复翻阅、在不同研究阶段都能提供新洞察的“常青树”。在我看来，它为我构建了一个扎实、灵活且实用的概率统计知识基座，这对于任何想在现代科学工程领域深耕的人来说，都是一笔极其值得的投资。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格简直是学术写作中的一股清流，它既保持了数学著作应有的严谨性，却又避免了那种令人望而却步的晦涩难懂。作者的叙述方式非常具有启发性，常常使用一些生活化的比喻来阐释高度抽象的概率分布函数，读起来有一种跟一位耐心的教授面对面交流的感觉。尤其是在介绍贝叶斯统计那一部分时，它没有陷入复杂的集合论争辩，而是清晰地阐明了先验概率和后验概率的更新过程，这种清晰的逻辑链条极大地降低了我的学习难度。我发现自己不再需要频繁地查阅其他辅助资料来理解某个关键定义，因为书中的解释往往一语中的，直击问题的核心。这种对读者学习体验的关怀，让原本枯燥的统计学习过程变得富有乐趣，我甚至会主动去阅读那些“拓展阅读”的小节，因为它们提供的背景知识和历史渊源，让这些冰冷的数字和公式变得有“人情味”起来。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在努力攻克工程力学难关的学生，我对于统计学和概率论的要求是实用性至上，这本书恰好满足了我对“工程”二字的执着。内容组织上，它没有一上来就抛出那些让人头大的纯理论公式，而是从工程领域实际会遇到的问题切入，比如质量控制中的误差分析、新材料测试中的可靠性评估等等，这些鲜活的案例瞬间拉近了理论与实践的距离。我特别欣赏作者处理复杂概念时的那种循序渐进的方式，比如讲解中心极限定理时，会通过一系列模拟实验的视觉化展示来帮助理解，而不是仅仅依赖于枯燥的数学推导。更赞的是，书中的习题设置非常巧妙，前半部分的基础练习巩固概念，后半部分的高阶应用题则需要你真正动脑筋去构建模型，这对我备考专业认证考试简直是如虎添翼，感觉自己不再是孤军奋战，而是有了一位经验丰富的导师在身边指导我如何将抽象的数学工具转化为解决实际工程难题的利器。

评分☆☆☆☆☆