Outlines & Highlights for Applied Statistics for Engineers and Scientists by Jay L. Devore, Nicholas pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:AIPI

作者:Cram101 Textbook Reviews

出品人:

页数:172

译者:

出版时间:2010-01-11

价格:USD 29.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781616987800

丛书系列:

图书标签:

• 应用统计学
• 工程统计
• 科学统计
• Devore
• Farnum
• 统计学
• 数据分析
• 概率论
• 实验设计
• 高等教育

深入浅出的统计学原理，赋能工程与科学实践 本书旨在为工程学与科学领域的学生和从业者提供一套清晰、系统且实用的统计学知识体系。在快速发展的科技前沿，对数据进行科学分析、精准解读并做出明智决策的能力至关重要。本书正是为了满足这一需求而精心编著，它不仅仅是一本教材，更是一把开启数据驱动型思维的金钥匙。 核心内容聚焦： 本书围绕统计学在工程和科学领域中的核心应用展开，从基础概念到高级方法，层层递进，确保读者能够逐步建立扎实的统计学根基。 描述性统计： 开篇即深入浅出地介绍如何有效地描述和概括数据集。我们将学习各种图表工具，如直方图、箱线图、散点图等，它们能直观地揭示数据的分布特征、集中趋势和离散程度。同时，均值、中位数、标准差、方差等关键统计量也将被详细阐释，帮助读者理解如何从海量数据中提取关键信息。 概率论基础： 概率是统计学大厦的基石。本书将系统介绍概率的基本概念，包括随机事件、概率的公理化定义、条件概率、独立性等。我们将学习如何利用概率模型来描述和预测不确定性现象，并探讨离散型和连续型随机变量及其重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，这些分布在自然科学和社会科学中有着广泛的应用。 抽样分布与估计： 在实际研究中，我们往往无法调查所有个体，因此需要从总体中抽取样本进行推断。本书将详细讲解抽样分布的概念，特别是样本均值和样本比例的抽样分布，并重点介绍中心极限定理的强大威力。在此基础上，我们将学习如何利用样本统计量来估计总体参数，包括点估计和区间估计。置信区间的概念及其构造方法将得到深入探讨，让读者理解如何量化估计的精度和置信水平。 假设检验： 假设检验是统计推断的核心技术之一，它使我们能够基于样本数据来检验关于总体参数的某种假设是否成立。本书将系统介绍各种假设检验的原理和步骤，包括单样本t检验、双样本t检验、方差分析（ANOVA）等。我们将学习如何设定原假设和备择假设，如何计算检验统计量，如何确定P值，并最终做出统计决策。这些方法对于科学实验的结论验证和工程参数的评估至关重要。 回归分析： 回归分析是研究变量之间数量关系的重要工具。本书将从简单的线性回归开始，详细介绍如何建立回归模型，如何估计回归系数，以及如何解释回归方程。我们将学习如何检验回归模型的显著性，如何评估模型的拟合优度，并掌握如何利用回归模型进行预测。此外，多元线性回归以及可能引入的交互项和多项式回归也将得到介绍，以应对更复杂的现实问题。 非参数统计： 在某些情况下，数据可能不满足参数统计方法对分布的假设。本书将引入非参数统计方法，如符号检验、秩和检验、Wilcoxon检验等，它们可以在不依赖于具体分布假设的情况下进行统计推断，为数据的分析提供了更广泛的选择。 质量控制与可靠性： 统计学在工业生产的质量控制和产品可靠性分析方面发挥着不可替代的作用。本书将介绍常用的质量控制图，如X-bar图、R图、p图等，帮助读者理解如何监控生产过程的稳定性，及时发现和纠正异常。同时，相关的可靠性分析概念，如寿命分布、平均故障间隔时间（MTBF）等也将得到介绍，为提升产品性能和寿命提供理论支持。 教学特色与优势： 循序渐进的逻辑结构： 本书的章节安排逻辑清晰，从基础到高级，层层递进，确保读者能够逐步掌握统计学知识，避免学习上的断层。 丰富多样的实例： 针对工程和科学领域，本书精心设计了大量的实际案例和问题，这些案例取材于真实的实验数据和工程场景，能够帮助读者将抽象的统计概念与具体应用联系起来，加深理解。 强调概念理解： 在讲解统计方法的同时，本书更注重对核心统计概念的深刻阐释，帮助读者理解“为什么”要使用某种方法，而不仅仅是“如何”使用。 计算工具的辅助： 本书鼓励并引导读者使用现代统计软件（如R、Python、SPSS等）来完成实际的数据分析。虽然不局限于任何特定软件，但书中会提供相应的操作思路和示例，帮助读者提升实际操作能力。 面向应用的导向： 全书始终围绕统计学在工程和科学领域的应用展开，每一章节的介绍都旨在解决实际问题，培养读者运用统计学解决复杂挑战的能力。 谁适合阅读本书： 本书是为以下人群量身打造的： 在校大学生： 无论是在读的工程学、科学学、数学、计算机科学等专业的本科生或研究生，本书都能为他们提供坚实的统计学基础，为后续的专业课程学习和毕业设计打下坚实基础。 科研人员： 致力于科学研究的学者和研究人员，通过本书可以学习到如何严谨地设计实验、分析实验数据，并科学地解释研究结果。 工程师： 在各个工程领域工作的工程师，将学会如何利用统计工具来优化设计、控制生产过程、分析产品性能，并进行有效的质量改进。 数据分析师与统计爱好者： 对数据分析感兴趣的初学者，本书提供的清晰讲解和实例，也能帮助他们快速入门，建立对统计学的整体认知。 掌握本书内容，将使您能够更自信地处理和分析数据，更精确地理解和解释现象，从而在您的工程和科学研究、工作实践中取得更大的成就。本书是您迈向数据驱动决策时代不可或缺的宝贵资源。

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