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

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Devore, Jay L.

出品人:

页数:736

译者:

出版时间:2011-3

价格:0

装帧:

isbn号码:9780840068279

丛书系列:

图书标签:

• 概率统计
• 非虚构
• 概率
• 数学
• 国外教材
• math
• 概率统计
• 工程科学
• 数据分析
• 统计学
• 概率论
• 应用数学
• 工程应用
• 科学计算
• 随机模型
• 统计推断

《工程与科学中的统计推断：理论与实践》 本书深入探讨了在工程与科学研究领域中至关重要的统计推断方法。从概率论的基础概念出发，逐步引导读者理解如何运用统计工具来分析和解释复杂的实验数据，并最终做出严谨的决策。 核心内容概览： 第一部分：概率基础与随机变量 概率的基本概念： 介绍概率的公理化定义、条件概率、独立性以及贝叶斯定理。我们将探讨如何量化不确定性，以及在各种工程场景下概率的应用，例如故障分析、系统可靠性评估等。 随机变量及其分布： 详细讲解离散型和连续型随机变量的概念，以及它们在科学研究中的广泛应用。我们将深入研究常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布、伽马分布等，并分析它们各自的特性和适用条件。通过实际案例，展示如何根据数据选择合适的分布模型。 多维随机变量与联合分布： 扩展到多个随机变量的情况，介绍联合概率分布、边缘分布、条件分布以及协方差和相关性。理解变量之间的相互关系对于建立更精确的数学模型至关重要，尤其是在涉及多个影响因素的工程问题中。 第二部分：描述性统计与数据可视化 描述性统计量： 学习如何计算和解释数据的中心趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、极差）以及偏度、峰度等特征。这些统计量能够直观地概括数据集的关键信息，为后续的推断分析打下基础。 数据可视化： 掌握各种图表类型，如直方图、箱线图、散点图、QQ图等，以及如何根据数据特点选择最有效的可视化方式。良好的可视化能够揭示数据中的模式、异常值和分布形态，为理解数据提供直观的视角。 第三部分：参数估计与假设检验 点估计与区间估计： 介绍点估计的方法，如矩估计法和最大似然估计法，并讨论其性质（无偏性、一致性、有效性）。在此基础上，详细讲解置信区间的概念，以及如何构建不同参数（如均值、比例、方差）的置信区间，从而量化估计的精度。 假设检验的基本原理： 阐述假设检验的逻辑框架，包括零假设、备择假设、检验统计量、P值以及显著性水平。我们将学习如何根据研究问题设计合适的假设检验。 常用假设检验方法： 详细讲解针对不同数据的检验方法，如单样本Z检验、t检验，双样本Z检验、t检验（包括配对t检验），以及卡方检验（用于拟合优度检验和独立性检验）。我们将深入分析每种检验的适用条件、计算步骤和结果解读，并通过大量实例展示其在工程质量控制、实验结果比较等方面的应用。 第四部分：回归分析与方差分析 简单线性回归： 介绍线性回归模型，如何拟合回归线，解释回归系数的含义，并进行回归方程的显著性检验。学习如何使用回归模型进行预测，并评估预测的精度。 多元线性回归： 扩展到包含多个预测变量的回归模型。讲解如何选择合适的预测变量，处理多重共线性问题，并进行模型诊断。 方差分析 (ANOVA)： 介绍单因素方差分析和双因素方差分析，用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。学习如何构建ANOVA表，解读F检验结果，并进行多重比较。这将广泛应用于实验设计、因素影响分析等领域。 第五部分：非参数统计与实验设计基础 非参数统计方法： 在数据不满足参数统计方法的前提条件时，介绍非参数统计方法，如符号检验、秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。这些方法不依赖于特定的分布假设，具有更广泛的适用性。 实验设计基础： 介绍随机化、重复、区组化等实验设计的基本原则。简要介绍完全随机设计、随机区组设计等常用设计方案，为进行高效、有效的科学实验提供指导。 本书特色： 理论与实践结合： 每一章都以清晰的理论讲解为基础，辅以大量来自工程和科学领域的实际案例，帮助读者将理论知识融会贯通。 算法与工具介绍： 在讲解统计方法的同时，也会穿插介绍相关的计算工具和软件（如R、Python等）的使用技巧，方便读者在实际操作中应用所学。 循序渐进的结构： 内容从基础概念逐步深入到高级技术，适合不同背景的读者学习。 强调解读与应用： 不仅教授如何进行统计计算，更注重培养读者理解统计结果的意义，并将其应用于解决实际问题。 无论您是统计学的初学者，还是希望深化统计分析技能的工程师或研究人员，《工程与科学中的统计推断：理论与实践》都将是您宝贵的参考资料。本书旨在为您提供一套严谨而实用的统计思维框架，助力您在科学探索和工程实践中取得卓越成就。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本书的编写风格非常适合工程和科学领域的学习者。作者在理论讲解和实际应用之间取得了很好的平衡，既有严谨的数学推导，又有贴近实际的案例分析。书中的图表丰富且清晰，有助于理解抽象的概念。语言流畅，逻辑清晰，使得阅读过程更加顺畅。我个人认为，这本书不仅是一本优秀的教科书，也是一本可以作为参考书常备于案头的工具书。它帮助我系统地构建了概率论和统计学的知识体系，并让我能够自信地将这些知识应用于解决实际问题，这对我个人的学习和职业发展都具有重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏书中对统计推断部分的详尽阐述。在我看来，统计推断是整本书的核心，也是应用最广泛的部分。作者从参数估计讲到假设检验，层层递进，逻辑严谨。对于点估计，他不仅介绍了矩估计和最大似然估计这两种最常用的方法，还详细分析了它们的优缺点以及适用场景。特别是对最大似然估计的讲解，作者通过图示和类比，将抽象的求导过程变得直观易懂，让我对“似然”这一概念有了更深刻的理解。在假设检验部分，书中涵盖了多种常见的检验方法，如t检验、卡方检验、F检验等，并且对于每一种检验，都详细讲解了其原理、前提条件、检验步骤以及如何解读p值。作者还提供了大量的实际案例，涵盖了工程设计、实验数据分析、质量控制等多个领域，让我能够将所学知识融会贯通。

评分☆☆☆☆☆

书中对于概率分布的讲解也相当系统。从离散型概率分布如二项分布、泊松分布，到连续型概率分布如均匀分布、指数分布、正态分布，作者都进行了详细的介绍。对于每一种分布，书中都清晰地列出了其概率质量函数（PMF）或概率密度函数（PDF）、期望和方差，并配以大量的图示来帮助读者理解其形状和特性。我尤其对正态分布的讲解印象深刻，作者不仅阐述了它的重要性，还详细介绍了中心极限定理，并用生动的例子说明了为何在自然界和工程界，正态分布如此普遍。通过理解这些概率分布，我能够更好地模拟和预测各种随机现象。

评分☆☆☆☆☆

书中还涉及了一些可靠性工程和质量管理方面的统计应用。虽然这些章节可能不是所有读者都需要的，但对于我这个在工程领域工作的人来说，这些内容非常有价值。作者介绍了失效率函数、平均故障间隔时间（MTTF）、平均故障次数（MTBF）等可靠性指标，并解释了如何使用指数分布和威布尔分布来建模产品的寿命。在质量管理方面，书中提及了控制图、过程能力指数（Cp, Cpk）等概念，这些都是确保产品质量和过程稳定的重要工具。书中提供的案例，让我能够将统计学知识直接应用于解决实际的工程问题。

评分☆☆☆☆☆

本书在统计抽样和抽样分布方面的内容也十分扎实。作者从为何需要抽样开始，解释了简单随机抽样、分层抽样等不同抽样方法的原理和优劣。更重要的是，他详细讲解了样本均值、样本比例的抽样分布，并清晰地阐述了中心极限定理在这些抽样分布中的关键作用。理解抽样分布是进行统计推断的基础，书中通过具体的计算示例和图示，让这一抽象的概念变得易于理解和掌握。这对于我日后设计实验和分析采样数据具有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

本书在数据挖掘和机器学习的统计基础方面也提供了有益的启示。虽然本书本身并非一本机器学习的入门书籍，但它所讲解的概率论和统计学知识，如条件概率、贝叶斯定理、模型评估指标（如准确率、精确率、召回率）等，都是理解和应用许多机器学习算法的基础。例如，朴素贝叶斯分类器就是基于贝叶斯定理的直接应用。书中对这些基础概念的清晰讲解，为我深入学习更高级的机器学习技术打下了坚实的数学基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大亮点在于其对时间序列分析的初步探讨。虽然这部分内容可能不是本书的绝对核心，但作者通过引入平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）等概念，为读者打开了理解时间序列数据变化规律的大门。书中也提及了AR、MA、ARMA模型等经典的时间序列模型，并解释了它们的基本原理和应用场景。对于我来说，理解时间序列的分析方法，在许多工程领域，如信号处理、经济预测、环境监测等方面都至关重要，这本书提供的基础知识让我对这个领域充满了好奇。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据可视化和图形表示方面也做得非常出色。在介绍描述性统计时，作者花了相当大的篇幅讲解了各种统计图表，如直方图、箱线图、散点图、饼图等，并详细说明了它们各自的用途以及如何通过这些图表来揭示数据的分布特征和潜在关系。我尤其喜欢书中对于箱线图的讲解，它不仅展示了数据的中位数、四分位数和离群值，还能直观地比较不同组别数据的分布情况，这对于我分析实验数据时的分组对比非常有帮助。此外，书中还穿插了一些关于使用统计软件（如R语言或Python）进行数据可视化的案例，虽然本书本身不是一本编程教程，但这些案例为我指明了进一步学习的方向，让我能够更好地利用工具来处理和展示数据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，简洁而又不失专业感。我购买这本书的初衷是希望能够系统地学习工程和科学领域常用的概率论和统计学知识。翻开第一页，我立刻被作者清晰的逻辑和深入浅出的讲解所吸引。作者并没有直接抛出枯燥的数学公式，而是从一些贴近实际的工程案例出发，引导读者一步步理解概率和统计的本质。例如，在介绍随机变量的概念时，作者举了一个关于产品质量检测的例子，通过实际数据分析，生动地解释了随机变量的定义、类型以及它们在实际问题中的应用。这种“由表及里”的教学方式，让我这个对数学理论基础不算特别扎实的读者，也能很快进入状态。

评分☆☆☆☆☆

对于回归分析这一重要的统计工具，书中给予了充分的重视。作者从简单的线性回归开始，逐步深入到多元线性回归，并对其中的关键概念，如回归系数的解释、模型拟合优度（R方）、残差分析等进行了详细的阐述。我特别受益于书中对残差分析的讲解，它帮助我理解了如何判断线性回归模型的假设是否成立，以及如何处理模型中的异方差和自相关问题。此外，书中还提到了非线性回归和广义线性模型，虽然只是简要介绍，但已经为我打开了更广阔的视野，让我意识到在处理更复杂的数据关系时，还有更多先进的模型可以使用。这些内容为我日后的研究和工作打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆