Probability and Statistics in Engineering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:William W. Hines

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:2003-01-02

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471240877

丛书系列:

图书标签:

• 概率论
• 统计学
• 工程应用
• 随机过程
• 数理统计
• 可靠性工程
• 质量控制
• 信号处理
• 机器学习
• 数据分析

深入理解与应用：现代工程中的数据驱动决策 图书名称： 现代工程中的数据驱动决策：从基础理论到前沿应用 图书内容简介： 在二十一世纪，工程实践正经历一场深刻的变革，其核心驱动力在于对海量数据的有效获取、处理与解读能力。本书《现代工程中的数据驱动决策：从基础理论到前沿应用》旨在为工程师、研究人员以及高级学生提供一个全面且深入的框架，用以理解和应用现代统计学、信息论以及机器学习的工具，从而实现更稳健、更优化、更具前瞻性的工程决策。本书的核心关注点在于如何将复杂的、不确定的工程问题转化为可量化的数据模型，并通过严谨的分析方法指导实际系统的设计、优化与故障诊断。 本书的结构设计旨在搭建一座坚实的理论基础与高阶应用之间的桥梁。我们摒弃了仅仅停留在传统概率分布介绍的层面，而是将重点放在那些直接服务于现代工程挑战的核心概念上。 第一部分：工程决策的基石——信息、不确定性与模型构建 本部分首先为读者建立了理解现代工程数据环境的必要视角。 第一章：信息论基础及其在工程中的角色 本章将引入香农的信息论，探讨熵（Entropy）如何量化系统中的不确定性。我们将详细讨论互信息（Mutual Information）和条件熵，并展示它们在评估传感器数据有效性、优化通信信道容量以及指导实验设计中的应用。重点分析信息增益在特征选择中的作用，尤其是在处理高维工程数据集时。 第二章：贝叶斯思维与现代推断范式 本书强调贝叶斯方法的优越性在于其能够有效地整合先验知识，这在许多工程领域（如稀有事件分析、系统校准）中至关重要。我们将深入探讨马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，包括Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样，并展示如何使用这些工具解决复杂的、非共轭后验分布的估计问题。我们将通过一个结构健康监测的案例，说明如何构建参数随时间演变的贝叶斯层次模型。 第三章：高维数据的几何与流形学习 随着物联网和传感器技术的发展，工程数据往往具有极高的维度，但其潜在的内在结构可能位于一个低维流形上。本章将详述主成分分析（PCA）的局限性，并聚焦于非线性降维技术，如t-SNE、UMAP以及局部线性嵌入（LLE）。我们将论证这些技术如何揭示复杂系统中隐藏的动力学模式，并用于特征提取和可视化。 第二部分：面向预测与控制的统计学习 本部分转向现代机器学习模型，重点关注如何将这些模型无缝集成到反馈控制和预测维护的工程流程中。 第四章：正则化回归与偏差-方差权衡的精细控制 我们将超越基础的线性回归，详细分析Lasso、Ridge和Elastic Net回归。重点讨论它们在处理多重共线性问题和模型稀疏性方面的优势。读者将学习如何通过交叉验证和信息准则（AIC/BIC的贝叶斯视角推广）来精确调整正则化参数，以实现最佳的泛化性能，避免过拟合或欠拟合。 第五章：集成学习与鲁棒性增强 集成学习方法（Bagging, Boosting, Stacking）在提高预测精度和模型稳定性方面表现出色。本章将深入剖析梯度提升机（GBM）和XGBoost/LightGBM的核心算法，并阐述它们在时间序列预测和分类任务中的应用。我们特别关注如何利用集成方法来量化预测的不确定性区间，这对于安全关键系统的决策至关重要。 第六章：深度学习在序列数据建模中的应用 对于振动分析、电网负荷预测等时间序列问题，循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）是关键工具。本章将详细讲解这些架构如何捕获长期依赖关系。此外，卷积神经网络（CNN）在处理空间相关数据（如图像化的频谱图）中的优势也将被深入探讨，包括迁移学习在小样本工程数据集上的应用策略。 第三部分：系统优化与质量保证的统计过程控制 本部分聚焦于如何利用数据驱动的方法来确保工程系统的质量和效率。 第七章：先进的统计过程控制（SPC）图表 传统Shewhart控制图的局限性在于其对小幅漂移的敏感度不足。本章将详细介绍 CUSUM（累积和控制图）和 EWMA（指数加权移动平均控制图）的构建与优化。我们将提供计算模型，说明如何根据过程能力指数（$C_p$, $C_{pk}$）来设定最优的控制限，以最小化误报率和漏报率。 第八章：实验设计（DOE）的现代拓展与贝叶斯优化 实验设计是系统优化的基石。本章超越了传统的因子设计，专注于响应曲面法（RSM）的构建和分析。更重要的是，我们引入了贝叶斯优化（Bayesian Optimization），这是一种在昂贵或耗时的实验环境中寻找全局最优解的高效方法。我们将详细介绍高斯过程（Gaussian Process）作为先验模型在贝叶斯优化中的作用。 第九章：可靠性工程中的寿命数据分析 本章专门讨论了工程设备故障和寿命预测问题。我们将应用威布尔（Weibull）和对数正态分布进行寿命数据拟合，并探讨累积发生率函数和可靠性函数。重点在于如何使用加速寿命试验（ALT）的数据，通过考虑环境因子（如温度、应力）的影响，外推至正常工作条件下的可靠性指标。 第四部分：复杂系统的因果推断与解释性 现代工程决策不仅需要预测“会发生什么”，更需要理解“为什么会发生”。 第十章：因果推断基础：从相关性到因果性 本章弥补了纯预测模型在解释机制上的不足。我们将引入潜在结果框架（Potential Outcomes Framework），并详细介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching）和双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）等方法，用于在存在混杂因素的情况下，估计干预措施（如新的控制策略、材料更换）的真实因果效应。 第十一章：模型可解释性（XAI）与工程信任 对于关键系统，模型的黑箱性质是不可接受的。本章深入探讨了后霍克解释方法，包括局部可解释模型无关解释（LIME）和Shapley Additive Explanations (SHAP) 值。我们将演示如何利用SHAP值来量化每个输入特征对特定预测结果的贡献，从而帮助工程师验证模型的物理合理性，并增强对自动化决策系统的信任。 第十二章：集成案例研究：智能制造中的数字孪生与决策 最后一章将所有概念融会贯通。通过一个复杂的智能制造案例，展示如何构建一个包含传感器数据融合（基于卡尔曼滤波的现代扩展）、基于ML的预测性维护模型，以及基于因果推断的流程优化模块的数字孪生系统。强调在实时反馈循环中，如何平衡模型准确性、计算效率和决策风险。 本书特色： 本书的每一章都配有丰富的、来源于实际工程场景的数值示例，这些示例均采用现代开源计算工具（如Python生态系统中的NumPy, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch等）进行实现和验证。我们注重对每种方法的内在假设进行批判性评估，确保读者不仅能“使用”工具，更能“理解”何时使用、何时不应使用。最终目标是培养读者具备一种严谨的、数据驱动的工程思维模式。

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这本书的深度和广度都让我印象深刻。作为一本工程领域的概率统计教材，它显然不是浅尝辄止，而是力求深入剖析每一个关键概念。在概率论部分，作者对概率的公理化定义、条件概率、贝叶斯定理等都进行了严谨的阐述，并提供了多种求解方法。而在统计推断部分，书中涵盖了参数估计（点估计和区间估计）、假设检验、方差分析、回归分析等核心内容，并且对每一种方法都进行了细致的推导和分析。 我尤其赞赏书中对统计模型构建和模型诊断的强调。许多入门级的教材往往只关注模型的应用，而这本书则花了相当大的篇幅来讲解如何选择合适的模型，如何评估模型的拟合优度，以及如何诊断模型中可能存在的偏差和异常。这对于我这样希望能够独立进行数据分析的读者来说，是极其宝贵的。书中还提到了如何处理缺失数据、异常值等实际应用中经常遇到的问题，这些内容在其他教材中可能很难找到。 此外，书中还涉及了一些更高级的主题，如随机过程、马尔可夫链、蒙特卡洛方法等，这些内容虽然可能不是所有工程领域的工程师都必须掌握的，但对于那些从事前沿研究或需要处理复杂随机系统的读者来说，无疑提供了宝贵的入门途径。作者在介绍这些高级概念时，也尽量从工程应用的角度出发，解释它们在具体场景下的作用。这本书无疑为我打开了概率统计在工程领域更广阔的应用视野，是我在学术和职业发展道路上的重要参考。

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这本书简直是为我量身定做的，我一直想深入了解概率论和统计学在工程领域的应用，这本书恰恰满足了我这个需求。我尤其欣赏它将抽象的理论概念与实际工程问题紧密结合的方式。书中并没有枯燥地罗列公式和定义，而是通过大量的工程实例，比如信号处理中的噪声模型、可靠性工程中的故障率分析、控制系统中的参数估计等等，来解释概率统计的原理。这使得我能够更直观地理解这些理论的意义和价值。 举个例子，在介绍中心极限定理时，作者并没有止步于理论证明，而是引用了电子元件的寿命分布，解释了为什么大量独立随机变量的和的分布趋向于正态分布，以及这在预测产品平均寿命时有什么样的指导意义。又比如在讲解假设检验时，作者通过一个工程质量控制的场景，详细阐述了如何设定原假设和备择假设，如何选择合适的检验统计量，以及如何根据 p 值来做出决策。这些具体的案例让我能够轻松地将书本知识迁移到我的实际工作中。 我特别喜欢书中提供的大量练习题，它们不仅难度梯度明显，而且覆盖了各个章节的重要知识点。我花费了不少时间在这些题目上，通过解决问题，我不仅巩固了理论知识，更重要的是提升了我的分析和解决实际问题的能力。而且，书中还穿插了一些“思考题”和“扩展阅读”，这些内容虽然不是必考内容，但却能够激发我的好奇心，让我对某些概念有了更深层次的理解，也为我今后进一步的学习指明了方向。总而言之，这本书是一本非常优秀的工程概率统计入门读物，非常值得推荐给任何需要在这方面打下坚实基础的工程师。

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坦白说，拿到这本书的时候，我曾有点担心它会过于理论化，毕竟“概率和统计”听起来就有些枯燥。但当我翻开第一页，我的顾虑就荡然无存了。这本书的语言风格非常流畅，而且充满了一种“循循善诱”的魅力。作者似乎总是能恰到好处地提出问题，然后引导我们一步步地去思考和解答。 我特别喜欢书中对基本概念的解释方式。例如，在介绍“随机变量”时，作者并没有直接给出定义，而是先描述了一个抛硬币的例子，然后引出“结果是不确定的，但出现的概率是确定的”这样的描述，最终自然地引出随机变量的概念。这种“润物细无声”的教学方式，让我感觉自己不是在被动地学习，而是在主动地探索。而且，书中对公式的推导过程也写得非常清晰，每一个步骤都详略得当，让我能够轻松跟上作者的思路。 书中还穿插了一些关于概率统计发展历史的小故事，这些故事让那些冰冷的数学符号变得有血有肉，也让我对这些伟大的理论有了更深的敬意。我尤其喜欢关于高斯和拉普拉斯的一些轶事，它们让我觉得即使是伟大的科学家，也曾有过类似我的困惑和探索。这本书给我带来的不仅仅是知识，更是一种学习的乐趣和动力。它让我重新认识了概率和统计，不再是枯燥的数学，而是理解和改造世界的强大工具。

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这本书的结构设计非常合理，它就像一个精心规划的蓝图，指引着读者一步步地深入到概率统计的海洋。开篇部分清晰地勾勒出了整个学科的框架，然后逐章深入，层层递进。我认为，这种“先整体后局部”的教学方法，非常有助于读者建立起对整个知识体系的宏观认识，避免了在细节中迷失方向。 我尤其欣赏书中在每一章节的结尾都设置了“小结”和“延伸阅读”部分。小结部分能够帮助我快速回顾本章的重点内容，巩固学到的知识。而延伸阅读部分则提供了更多相关领域的链接，比如在讲解时间序列分析时，会提示读者去了解一些信号处理或金融建模方面的应用。这不仅拓宽了我的视野，也为我今后的自主学习提供了明确的方向。 书中还提供了大量图表和数据示例，这些都极大地增强了内容的直观性和可理解性。我特别喜欢书中对一些统计图表的解读，作者会详细地解释图表所传达的信息，以及如何从中提取有用的结论。这对于我这样在数据分析方面经验尚浅的读者来说，是非常宝贵的指导。总而言之，这本书不仅是一本教材，更是一个完整的学习支持系统。它从内容组织、知识呈现到学习引导，都做得非常出色，为我提供了一个高效、愉快的学习体验。

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这本书的叙事风格相当独特，初读之下，我甚至怀疑作者是不是一位经验丰富的工程师在闲暇之余写下的心得体会。它没有那种教科书式的冰冷和刻板，反而充满了鲜活的案例和作者的个人见解。例如，在讨论贝叶斯统计时，作者并没有一开始就抛出复杂的贝叶斯定理，而是先描绘了一个实际场景：一位工程师需要根据有限的测量数据来更新他对某个设备性能参数的信念。通过这样的引入，读者很容易就能理解贝叶斯方法的核心思想——如何利用先验信息和新数据来更新我们的认识。 我特别欣赏作者在解释一些相对复杂的概念时所采用的比喻和类比。比如，当解释随机过程的平稳性时，作者用了一个很生动的例子，将随机过程比作一条“正在流淌的河流”，强调了其统计特性不随时间变化的特点。这种形象化的解释，大大降低了理解的门槛。此外，书中对不同统计方法的适用条件和局限性进行了深入的探讨，这对于工程师在实际应用中选择合适的方法至关重要。作者并没有简单地罗列各种方法，而是引导读者思考“为什么”要选择某种方法，“什么时候”不适合使用它。 这本书的排版和图表也做得非常用心。清晰的数学推导过程，配以直观的图表，使得原本可能枯燥的数学内容变得易于消化。例如，在讲解回归分析时，书中配有大量的散点图和回归线，直观地展示了变量之间的关系。我认为，这本书不仅是一本学习概率统计的教材，更像是一位经验丰富的前辈在传授他的工程智慧。它教会的不仅仅是知识，还有解决问题的思路和工程思维。

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