Miller & Freund's Probability and Statistics for Engineers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Pearson

作者:Richard A. Johnson

出品人:

页数:648

译者:

出版时间:2010-1-3

价格:GBP 120.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321640772

丛书系列:

图书标签:

• Mathematica
• 概率论
• 统计学
• 工程
• 数学
• 数据分析
• 随机过程
• 数理统计
• 概率模型
• 工程师
• 高等教育

统计思维的基石：理解数据，洞察规律，驱动创新 在当今世界，数据无处不在，它们是决策的灵魂，是创新的源泉，更是理解复杂现实的钥匙。然而，海量的数据本身并不能直接提供答案，我们需要一套严谨的工具和思维方式来驾驭它们，从中提炼出有价值的信息，揭示隐藏的规律，并最终指导我们做出更明智的决策。本书正是致力于为你构建这样一套强大的统计思维体系，让你能够自信地面对数据，驾驭不确定性，并在工程、科研以及更广泛的领域中取得卓越成就。 为何统计如此重要？ 从微观的粒子行为到宏观的经济波动，从产品的质量控制到新药的疗效评估，不确定性无时无刻不在影响着我们。统计学正是研究和处理这种不确定性的科学。它提供了一套系统性的方法，让我们能够： 量化不确定性： 概率论作为统计学的基础，让我们能够为事件发生的可能性赋予数值，理解风险，并为风险管理提供理论依据。 描述和概括数据： 统计学提供了丰富的描述性统计工具，如均值、中位数、标准差等，帮助我们快速了解数据的基本特征，发现数据的分布规律。 从样本推断总体： 在现实世界中，我们往往无法测量所有数据（即总体），而只能从总体中抽取一部分样本。统计推断技术使我们能够基于样本数据，对总体做出可靠的推论，比如估计总体的平均值、比例，或者检验关于总体的假设。 建立模型，预测未来： 通过回归分析、方差分析等方法，我们可以探索变量之间的关系，建立预测模型，从而预测未来趋势，评估不同因素的影响。 优化决策，改进流程： 统计思维贯穿于质量管理、实验设计、风险评估等诸多领域，帮助我们识别问题根源，优化生产流程，提高产品和服务质量，并做出更具经济效益的决策。 本书为你带来的核心能力 本书将带你深入探索统计学的核心概念和实用技术，帮助你掌握以下关键能力： 1. 概率论的基石：量化未知，洞悉随机 事件与概率： 理解随机现象，掌握计算事件发生概率的方法，包括条件概率、独立事件等概念。 随机变量与概率分布： 认识离散型和连续型随机变量，掌握常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，并理解它们在不同场景下的应用。 期望与方差： 理解随机变量的期望（均值）和方差（离散程度）的含义，以及它们在描述数据和分析模型中的重要性。 中心极限定理： 掌握这一统计学中最强大的定理之一，理解它如何解释正态分布的普遍性，并为统计推断奠定基础。 多维随机变量： 学习如何处理多个随机变量之间的关系，理解协方差和相关系数的意义。 2. 描述性统计：让数据开口说话 数据收集与整理： 了解不同类型的数据（定性、定量），掌握数据的收集方法和预处理技术。 图表展示： 学习使用直方图、箱线图、散点图等可视化工具，直观地展示数据分布、趋势和关系。 集中趋势与离散程度度量： 精准计算和解释均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位数等统计量，全面把握数据的核心特征。 3. 统计推断：从样本到总体的智慧 抽样分布： 理解样本统计量（如样本均值）的分布规律，这是进行统计推断的关键。 点估计与区间估计： 学习如何用单个数值（点估计）或一个数值范围（区间估计）来估计总体的未知参数，并理解置信区间的含义。 假设检验： 掌握科学检验统计假设的方法，包括零假设、备择假设、P值、显著性水平等概念，能够对关于总体的论断进行严谨的验证。 4. 统计建模与分析：探索关系，预测未来 回归分析： 简单线性回归： 探索一个自变量和一个因变量之间的线性关系，建立预测模型，并评估模型的拟合优度。 多元线性回归： 扩展到多个自变量对因变量的影响，处理更复杂的现实问题，并理解多重共线性和模型选择。 模型诊断与优化： 学习如何检验回归模型的假设，识别异常点，并对模型进行改进。 方差分析 (ANOVA)： 比较两个或多个组的均值是否存在显著差异，常用于实验设计和效果评估。 分类数据分析： 学习如何处理和分析分类变量，如卡方检验，用于检验变量之间的独立性。 5. 实验设计与质量控制：系统性地获取知识，保障卓越品质 实验设计的基本原则： 学习如何科学地设计实验，以最大化信息获取的效率，最小化偏差的影响，例如随机化、重复、区组化等。 统计过程控制 (SPC)： 掌握如何使用控制图来监控生产过程的稳定性，及时发现和纠正异常，确保产品质量的一致性。 抽样检验： 学习如何设计合理的抽样方案，以经济高效的方式评估产品批次的质量。 本书的特色与优势 严谨的理论基础与生动的实践应用相结合： 本书不仅深入讲解了统计学的核心理论，更通过丰富的工程案例和实际问题，展示了统计工具的强大应用价值。你将学会如何将抽象的统计概念转化为解决实际工程挑战的有效手段。 循序渐进的教学方法： 内容安排逻辑清晰，从基础概念逐步深入到复杂的分析技术，确保读者能够扎实掌握每一个环节。 注重思维培养： 本书不仅仅是传授公式和方法，更致力于培养读者的统计思维能力，让你能够独立分析问题，理解数据背后的意义，并做出合理的判断。 为工程师量身定制： 选取的案例和侧重点都紧密围绕工程领域的常见问题和需求，让你学到的知识能够直接应用于你的工作和研究。 谁适合阅读本书？ 本书是为所有希望提升数据分析能力、理解不确定性、并做出更明智决策的工程师、科研人员、技术管理者以及对统计学感兴趣的学生而设计的。无论你是初次接触统计学，还是希望深化已有知识，本书都将是你不可或缺的宝贵资源。 开启你的数据驱动之旅 掌握统计学，就是掌握一种强大的语言，一种理解世界、解决问题的通用工具。本书将是你踏上这条数据驱动之旅的坚实起点。通过学习，你将能够： 更自信地解读图表和报告： 摆脱对数据的迷茫，理解统计信息的真正含义。 更有效地进行数据分析： 运用合适的统计方法，从海量数据中挖掘出有价值的见解。 更精准地进行预测和决策： 基于数据分析的结果，做出更明智、更具前瞻性的选择。 更科学地设计和评估实验： 提高研究的效率和结果的可靠性。 更主动地参与到数据驱动的创新中： 利用数据洞察，发现新的机会，解决复杂的问题。 翻开本书，让我们一起深入探索统计学的奥秘，让数据成为你解决工程难题、驱动技术创新的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和习题设置简直让人怀疑作者是否真的理解“工程”这两个字的含义。那些所谓的“工程应用”案例，读起来更像是生硬地将数学模型套用到一些与实际工程现场风马牛不相及的虚拟情境中。例如，书中关于质量控制的部分，给出的案例似乎停留在上世纪八十年代的生产线上，对于现代工业中常见的大数据采集和实时反馈系统几乎没有提及。我更希望看到的是如何使用贝叶斯方法来处理传感器故障预测，或者如何利用非参数统计方法来评估新型材料的性能分布，但这些在书中都是寥寥数语带过，或者干脆缺失。相反，大量篇幅被用来处理一些繁复的矩估计和矩方法，这些方法在现代计算统计学中早已被更有效率的数值优化方法所取代。每一次翻阅，都感觉像是在进行一次穿越时空的学习体验，它提供的知识框架是僵硬的、过时的，无法有效指导当代工程师面对的复杂不确定性挑战。这本书似乎更偏向于纯数学的严谨性展示，而不是工程实践的有效性指导，对于期望学到“能用”的工具的读者来说，这无疑是巨大的浪费时间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解方式简直是一场灾难，尤其对于初学者来说，简直是噩梦。作者似乎默认读者已经对概率论和统计学的基本概念了如指掌，每一个章节都像是直接从一篇晦涩难懂的学术论文中截取出来的。公式堆砌得密密麻麻，推导过程跳跃性极大，很多关键性的直觉解释完全缺失。我记得最清楚的一次，试图理解中心极限定理的应用场景时，书里直接给出了一个极其复杂的积分表达式，却没有花笔墨解释为什么这个特定的积分会是理解这个定理的关键。读起来的感觉就像是在试图攀登一座陡峭的冰山，每走一步都需要耗费巨大的精力去查阅前面遗漏的基础知识点，否则根本无法理解当前段落的含义。更令人抓狂的是，例题的选择也显得非常不接地气，它们要么过于简化以至于失去了实际意义，要么就是复杂到需要花费大量时间在代数运算上，而不是真正理解背后的统计学原理。这本书仿佛是为那些已经掌握了高阶数学工具的资深工程师准备的“参考手册”，而不是为那些需要掌握实用工程统计技能的学生所设计的“入门教材”。如果你的目标是真正理解概率思维并将其应用于解决工程问题，而不是仅仅记住公式，那么这本书恐怕会让你感到极度的挫败。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读体验极其沉闷，语言风格枯燥到让人昏昏欲睡。作者的叙述缺乏任何能够激发学习兴趣的元素，就像一份冗长的官方技术文档，每一个句子都力求绝对的准确和无懈可击，却牺牲了所有的可读性。章节之间的逻辑衔接也显得非常生硬，很多时候需要靠自己去默默地梳理出它们之间的内在联系，否则就会在知识点的海洋中迷失方向。比如，从描述性统计突然跳跃到假设检验的详细步骤时，中间应该作为桥梁的关于样本量对检验功效影响的讨论却处理得非常敷衍。我发现自己不得不频繁地从网络上搜索相关的视频讲解或者更具启发性的教材来补充理解，这本书本身提供的“语境”太少了。如果一本教科书需要读者花费大量时间去“解密”作者的意图，而不是直接吸收知识，那么这本书在教学工具的层面上已经失败了。它更像是一个知识点的罗列者，而非一个有效的知识引导者，学习过程中的主动性和探索性被这种刻板的写作方式大大抑制了。

评分☆☆☆☆☆

令人遗憾的是，这本书在涉及现代计算和模拟方法时显得力不从心，几乎完全依赖于解析解或教科书上标准的、基于大样本或正态分布假设的推论。对于现代工程师每天都要面对的复杂模型、高维数据和需要蒙特卡洛模拟来获得稳健估计的场景，这本书提供的工具箱实在太有限了。寻找关于Bootstrap方法或MCMC方法的详细介绍几乎是不可能的任务，即使提到了，也只是蜻蜓点水式的概念介绍，远不如一本专门的计算统计学书籍来得详尽和实用。这种对计算工具的忽视，使得这本书的实用价值大打折扣。在当今时代，统计学不再仅仅是纸上的推理，更多的是对海量数据的有效处理和从复杂模拟中提取洞见的能力。这本书似乎没有跟上这个时代步伐，它提供的统计思维框架是建立在一个计算能力相对薄弱的时代背景下，这对于希望在现代数据驱动的工程领域有所作为的读者来说，是一个非常大的局限。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理统计推断的哲学层面显得过于保守和教条化。对于显著性水平的选择、P值的误读以及置信区间的真实含义等在工程界经常引起争议和混淆的关键问题，作者仅仅是给出了教科书式的、不容置疑的定义，却缺乏对这些概念在实际工程决策中可能带来的伦理和实际后果的探讨。例如，在讨论I型错误和II型错误的权衡时，书中只是简单地给出了它们在公式上的定义，没有深入探讨在安全关键系统中（比如航空航天或医疗设备设计）如何根据风险的实际代价来动态调整这种权衡。这种“黑白分明”的处理方式，虽然在数学上是严谨的，但在培养工程师的批判性思维和风险管理能力方面是严重不足的。优秀的工程统计教材应该鼓励学生去质疑、去权衡，而不是被动接受既定的规则。这本书在这一点上做得非常不到位，它培养的可能只是会套公式的计算员，而不是具备深刻洞察力的工程师。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆