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

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出版者:Brooks/Cole Publishing Co.

作者:Jay L. Devore

出品人:

页数:816

译者:

出版时间:2004

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780006210177

丛书系列:

图书标签:

• Probability
• Statistics
• Engineering
• Sciences
• Textbook
• Mathematics
• Calculus
• Data Analysis
• Probability Distributions
• Statistical Inference

概率与统计在工程与科学中的应用：理论基础与实践指南 本书旨在为工程、科学以及相关领域的学生和从业者提供坚实的概率与统计学理论基础，并着重于其在实际问题中的应用。在快速发展的现代技术和科学研究中，数据分析、模型构建和风险评估已成为不可或缺的工具。本书通过清晰的讲解、丰富的实例以及循序渐进的练习，帮助读者掌握这些核心概念，并能将其有效地应用于解决复杂的技术挑战。 第一部分：概率论基础 本部分将系统介绍概率论的基本概念，为后续统计学内容的学习奠定坚实基础。 随机事件与概率： 从随机现象的定义出发，引入样本空间、事件及其运算。我们将详细阐述古典概率、统计概率和主观概率的概念，并介绍概率的公理化定义。重点将放在计算各种复杂事件的概率，包括并集、交集、互斥事件和对立事件的概率计算。 条件概率与独立性： 深入探讨条件概率的意义及其计算方法，这是理解许多统计推断问题的关键。我们将学习如何判断事件是否相互独立，以及独立性在概率计算中的重要作用，例如对多个独立事件联合发生的概率进行计算。贝叶斯定理的讲解将是本章的重点，它提供了在获得新信息后更新概率信念的强大工具，在机器学习和诊断系统中有着广泛应用。 随机变量及其分布： 引入离散型随机变量和连续型随机变量的概念，以及它们对应的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。我们将详细介绍几种重要的离散分布，包括二项分布、泊松分布、几何分布和超几何分布，并分析它们各自的适用场景。对于连续型随机变量，我们将重点讲解均匀分布、指数分布和正态分布（高斯分布），并解释正态分布在自然界和工程现象中普遍存在的“中心极限定理”的重要性。 多维随机变量： 扩展到涉及多个随机变量的情况，介绍联合分布、边缘分布和条件分布。我们将讨论随机变量之间的协方差和相关系数，以量化它们之间的线性关系。独立随机变量和非独立随机变量的分析将贯穿本章，为后续多变量数据分析打下基础。 期望与方差： 深入研究随机变量的期望（均值）和方差（离散程度）这两个重要统计量。我们将探讨期望和方差的性质，以及它们在描述随机变量中心趋势和分散程度方面的意义。对于多维随机变量，还将介绍联合期望和协方差矩阵的概念。 第二部分：统计推断与数据分析 本部分将基于概率论的坚实基础，介绍统计推断的核心方法，使读者能够从样本数据中提取有用的信息，并对总体特征做出推论。 抽样分布： 讲解不同类型的抽样方法，包括简单随机抽样、分层抽样等。重点介绍样本均值、样本比例和样本方差的抽样分布，特别是样本均值的抽样分布与中心极限定理的联系。这将是理解参数估计和假设检验的基石。 参数估计： 介绍点估计和区间估计两种主要的估计方法。我们将学习如何使用最大似然估计（MLE）等方法来求得最优的点估计量。区间估计部分将重点讲解置信区间的构造，特别是针对总体均值、总体比例和总体方差的置信区间的计算，并解释置信水平的含义。 假设检验： 深入讲解假设检验的基本原理和步骤，包括零假设（H0）和备择假设（H1）的设定，检验统计量的选择，以及P值的计算和解释。我们将详细介绍关于总体均值、总体比例和总体方差的各种检验方法，例如Z检验、t检验、卡方检验和F检验，并分析其适用条件。还将讨论第一类错误（拒绝真零假设）和第二类错误（未能拒绝假零假设）的概念，以及统计功效。 回归分析： 引入线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归。我们将学习如何利用最小二乘法估计回归系数，并进行回归模型的显著性检验。重点将放在模型诊断，包括残差分析，以及如何解释回归系数的含义，用于预测和理解变量之间的关系。 方差分析（ANOVA）： 介绍单因素和双因素方差分析，用于比较多个组的均值是否存在显著差异。我们将学习如何构建ANOVA表，并解释F统计量和P值的意义。 非参数统计： 在某些情况下，数据的分布不满足参数检验的假设。本章将介绍一些常用的非参数统计方法，如秩和检验（Wilcoxon检验、Mann-Whitney U检验）、符号检验和Kruskal-Wallis检验，以及它们在不同场景下的应用。 质量控制与可靠性： 探讨统计方法在工业生产和产品质量控制中的应用，如控制图、抽样检验等。同时，也将介绍可靠性工程中的基本统计概念，如失效率、平均无故障时间（MTTF）和平均修复时间（MTTR），以及它们在评估系统性能和寿命中的作用。 第三部分：高级主题与应用 本部分将触及一些更高级的概率与统计概念，并进一步展示其在具体工程和科学领域的应用。 马尔可夫链与排队论： 介绍马尔可夫链的定义、性质及其在建模随机过程中的应用，例如在通信、金融和生物系统中的应用。并将引入排队论的基本模型，分析服务系统的性能指标，如平均等待时间、系统吞吐量等，这在通信网络设计、生产流程优化等领域至关重要。 时间序列分析： 讲解时间序列数据的特点，并介绍ARIMA模型等经典时间序列模型，用于分析和预测具有时间依赖性的数据，如经济指标、环境监测数据等。 蒙特卡罗方法： 介绍基于随机抽样的数值计算方法，即蒙特卡罗方法。我们将学习如何利用其模拟复杂系统、估计难以解析计算的概率或期望值，并在风险评估、工程设计等领域进行应用。 贝叶斯推断： 重新审视贝叶斯定理，并更深入地探讨贝叶斯推断的框架，包括先验分布、似然函数和后验分布的构建，以及其在机器学习、统计建模等领域的优势。 本书的结构设计旨在使读者能够循序渐进地掌握概率与统计学的核心知识。每一章都包含了理论阐述、实例分析以及丰富的练习题，帮助读者巩固所学内容，并将理论知识转化为解决实际问题的能力。通过对本书的学习，读者将能够更加自信地处理数据，做出更明智的决策，并在各自的专业领域取得更大的成就。

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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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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...  

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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...  

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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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整体而言，这本书为我提供了一个坚实可靠的学习平台，尤其是在处理那些涉及大量实验数据分析和系统可靠性评估的课程时，它几乎成了我的“圣经”。我发现自己越来越依赖它来检验自己的解题思路是否符合行业标准。与其他教材相比，它在数学严谨性和工程实用性之间找到了一个近乎完美的黄金分割点。如果你是一名机械、电子、土木或航空航天等领域的学生，或者是在相关领域需要提升数据分析能力的工程师，这本书的价值将远超其标价。它带来的长期回报——那种面对复杂数据和不确定性时从容不迫的信心——是任何快速速成指南都无法比拟的。它真正做到了“授人以渔”，教会的不是如何套用公式，而是如何科学地利用概率思维来指导工程决策，这一点值得我给予最高的肯定。

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从教学法和叙述风格来看，这本教材的作者显然拥有丰富的讲台经验。他们的笔触流畅、逻辑清晰，语气保持着一种既权威又不失亲切的平衡。它避免了过于书面化或冷冰冰的学术腔调，而是更接近于一位经验丰富的导师在为你讲解难点。在处理概率论中常见的悖论和易混淆概念时，作者会用非常生动的类比来帮助理解，比如对独立性与互斥性的区分，阐述得透彻明了。这种清晰的沟通方式大大减少了自学过程中的“卡壳”时间。此外，书中穿插的“历史脚注”或“应用背景”小栏目，虽然看似是装饰，却极大地丰富了教材的阅读体验，让人在学习数学工具的同时，也能感受到科学发展的脉络和背后的故事，使得统计学不再是孤立的知识点，而是一门有血有肉的学科。

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这本书的习题设置绝对是其灵魂所在，我花了大量时间在习题上，收获远超预期。不同于市面上很多教材只有少量的、偏向于机械计算的习题，这里的习题群展现出了令人惊叹的多样性和层次感。基础练习部分旨在巩固对基本概念的理解，确保概念的“肌肉记忆”；而中高级的综合应用题则真正考验读者的建模能力和批判性思维。我尤其喜欢那些需要结合多个章节知识点才能解决的“大题”，它们常常模拟真实的工程场景，要求你先判断数据类型、选择合适的统计模型，最后解释结果的工程意义。做完一套这样的习题，你会感觉自己不仅仅是学会了公式，更是培养了一种解决复杂不确定性问题的思维框架。而且，配套的答案和详细步骤（虽然我尽量少看答案），也体现了极高的教学诚意，让你能够清晰地追踪自己的思维路径，及时修正理解上的偏差。

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内容深度上，这本书的处理方式非常平衡，可以说是“恰到好处”的典范。它没有陷入纯数学理论的泥潭，导致读者望而却步，但同时，它也绝非那种浮于表面的科普读物。作者显然深谙工程应用的需求，他们总能精准地把握住哪些统计概念是工程师必须掌握的核心，哪些是为了构建更高级理论的铺垫。例如，在介绍假设检验时，对P值和置信区间的解释非常直观，配以大量的工程背景实例，让我迅速理解了这些工具在质量控制、实验设计中的实际作用。对于初学者而言，这种由浅入深、逐步递进的知识构建方式极其友好；而对于已经有一定基础的人来说，它提供的严谨证明和深入探讨也足够作为回顾和提升的阶梯。我感觉作者不是在“教”我们统计知识，而是在“训练”我们像一个工程师一样去思考和应用这些知识，这才是这本教材最宝贵的地方。

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这本书的装帧设计实在让我眼前一亮，初拿到手时，那种厚重且结实的触感就让人觉得物超所值。封面设计简洁而专业，没有过多花哨的装饰，精准地传达了内容严谨的学术基调。纸张的质量也相当不错，印刷清晰锐利，即便是密集的数学公式和图表，看起来也毫不费力，长时间阅读下来眼睛不容易疲劳。内页的排版布局考虑得十分周到，章节之间的过渡自然流畅，关键概念的突出和重要例题的标注都做得非常到位，使得查阅和回顾知识点变得极其高效。这不仅仅是一本教科书，更像是一件精心制作的工具，看得出出版社在细节上投入了大量的精力。对于需要长时间与教材打交道的工科学生来说，这种对阅读体验的尊重，无疑是加分项，它让枯燥的学习过程多了一份享受。我尤其欣赏它在案例选取上的用心，很多理论的引入都是从实际的工程问题出发，这种由实践导向理论的编排方式，极大地激发了我学习的兴趣，而不是让复杂的数学符号成为学习的障碍。

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