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

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出版者:Cengage Learning

作者:Jay L. Devore

出品人:

页数:768

译者:

出版时间:2011-1-1

价格:USD 226.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780538733526

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Statistics
• Probability
• NUS
• 2011
• 概率论
• 统计学
• 工程学
• 科学
• 数学
• 随机过程
• 数据分析
• 推论统计
• 概率模型
• 应用数学

深入探索工程与科学的决策基石：数据分析与模型构建的理论与实践 本书旨在为读者提供一套严谨而实用的工具，以应对工程与科学领域中普遍存在的随机性和不确定性。我们关注的核心问题是如何从有限的数据中提取有意义的信息，并利用这些信息来理解、预测和优化复杂的系统。通过结合扎实的理论基础和丰富的实际应用案例，本书将引导读者建立起对概率论与数理统计的深刻认识，并将其转化为解决实际工程与科学问题的能力。 第一部分：概率的基础：量化不确定性 在任何需要量化风险和预测可能结果的领域，概率论都是不可或缺的起点。本部分将系统地介绍概率论的基本概念，包括： 随机事件与概率： 我们将从直观的角度出发，解释什么是随机事件，以及如何用数学语言描述其发生的可能性，即概率。我们将探讨概率的基本公理，并学习如何计算复杂事件的概率，例如联合概率、条件概率以及独立事件的概念。 随机变量与概率分布： 随机变量是将随机现象数值化的关键。本书将详细介绍离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、指数分布、正态分布）的定义、性质以及常见的概率分布。理解这些分布的特性，将为我们后续的数据建模奠定基础。 期望与方差： 期望值提供了随机变量的平均水平，而方差则量化了随机变量的离散程度。我们将学习如何计算期望和方差，并理解它们在描述数据中心趋势和波动性方面的作用。 多维随机变量： 许多实际问题涉及多个相互关联的随机变量。本部分将扩展到多维随机变量的概念，包括联合分布、边缘分布、协方差和相关性，帮助读者理解变量之间的相互影响。 大数定律与中心极限定理： 这两个定理是连接理论概率与实际统计推断的桥梁。我们将深入探讨大数定律如何保证样本均值收敛于总体均值，以及中心极限定理如何揭示在特定条件下，大量独立随机变量的和（或均值）的分布趋近于正态分布，无论原始分布如何。这为我们后续进行统计推断提供了强大的理论支撑。 第二部分：统计推断：从样本到总体 有了概率论的坚实基础，我们便可以进入统计推断的世界。统计推断的核心在于如何利用从样本数据中获取的信息，对未知的总体参数进行估计和检验。本部分将涵盖： 参数估计： 我们将学习两种主要的参数估计方法：点估计和区间估计。点估计提供了一个单一的数值来估计总体参数，而区间估计则提供了一个包含总体参数的可能范围。本书将介绍最大似然估计、矩估计等常用点估计方法，并详细讲解置信区间的构建及其解释。 假设检验： 假设检验是用来判断关于总体参数的某个陈述（假设）是否能被样本数据所支持的统计过程。我们将学习如何建立零假设和备择假设，理解p值和显著性水平的概念，并掌握对均值、比例、方差等参数进行假设检验的常用方法，例如t检验、z检验、卡方检验等。 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析是一种强大的工具。我们将学习单因素和多因素方差分析的原理和应用，理解F统计量及其在判断组间差异中的作用。 回归分析： 回归分析用于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。本部分将重点介绍线性回归，包括简单线性回归和多元线性回归。我们将学习如何建立回归模型，解释回归系数的含义，并对模型的拟合优度进行评估（如R方），以及如何进行预测和诊断。 非参数方法： 在某些情况下，总体分布的假设可能难以满足，或者数据本身不适合参数检验。本部分将介绍一些常用的非参数统计方法，例如秩和检验，它们在不依赖于特定分布假设的情况下也能提供有效的推断。 第三部分：统计建模与应用：解决实际问题 将理论知识应用于实践是学习统计学的最终目标。本部分将通过一系列工程与科学领域的典型案例，展示如何利用概率与统计的工具来解决复杂问题： 数据收集与探索性数据分析（EDA）： 在进行任何统计分析之前，理解数据的特性至关重要。我们将学习如何设计有效的数据收集方案，并运用可视化技术（如直方图、散点图、箱线图）和描述性统计量来探索数据的分布、识别异常值和初步发现变量间的关系。 实验设计（DOE）： 在工程和科学研究中，设计合理的实验是获取可靠数据的关键。我们将介绍一些基本的实验设计原则，如随机化、重复和区组化，以及全因子设计和部分因子设计等，以帮助读者优化实验过程，提高效率和结论的有效性。 质量控制与可靠性工程： 概率与统计在确保产品质量和评估系统可靠性方面扮演着核心角色。我们将探讨统计过程控制（SPC）图表的使用，理解其在监测生产过程变异性中的作用，以及如何利用生存分析等技术来评估产品寿命和系统可靠性。 工程设计与优化： 在设计新的工程系统或改进现有系统时，需要考虑各种不确定因素的影响。本书将展示如何运用统计模型来模拟系统行为，评估不同设计方案的风险，并基于数据驱动的洞察进行优化。 科学研究中的数据分析： 从生物医学到环境科学，再到材料科学，概率与统计是验证科学假设、分析实验结果、解释数据模式的通用语言。我们将通过具体例子，展示如何运用统计推断来支持科学发现。 机器学习中的统计基础： 许多机器学习算法都建立在统计学原理之上。虽然本书不直接深入复杂的机器学习模型，但它将为理解这些模型背后的统计思想提供坚实的基础，例如分类、回归中的概率模型，以及模型评估中的统计概念。 本书的编写风格力求清晰、严谨且易于理解。我们相信，通过学习本书的内容，读者将能够掌握分析不确定性、量化风险、建立预测模型以及做出数据驱动的明智决策的能力，从而在各自的工程与科学领域取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

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...  

评分☆☆☆☆☆

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...  

评分☆☆☆☆☆

语言风格上，这本书显得异常古板和晦涩，仿佛每一个句子都是由一位沉浸在学术界数十年、已经忘记如何与初学者交流的教授写成的。它充满了冗长而复杂的从句，并且热衷于使用那些不必要的、高度专业化的术语，即使有更简洁明了的表达方式。阅读起来需要极高的专注力，稍有走神，就可能错过一个关键的定义或者前提假设。这种不近人情的写作方式极大地阻碍了知识的吸收效率。我发现我经常需要停下来，用外部资源去重新解释书本上用复杂方式表述的简单概念。对于需要快速掌握核心概念的工程师来说，时间是宝贵的，这本书却要求读者花费大量时间去“破译”作者的意图，而不是直接吸收知识。如果能有一种更直接、更具教学导向的语气，强调核心要点，而不是堆砌学术辞藻，这本书的实用价值将会大大提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的插图和图表设计简直是一场灾难，简直像是从上世纪八十年代的教科书里直接扒下来的低分辨率扫描件。特别是那些关于假设检验的图示，密密麻麻的小点和模糊不清的曲线，看得我头昏眼花，根本无法直观地理解P值和置信区间到底意味着什么。作者似乎完全没有意识到，对于初学者来说，清晰、现代的可视化是多么关键。我花了大量时间试图解析那些令人困惑的图形，而不是用来理解背后的数学原理。如果这本书能像那些顶尖的在线课程那样，提供高质量的动态模拟或者至少是清晰的矢量图，学习体验会提升一个档次。但现实是，我感觉我不是在学习概率论，而是在解一个视觉上的谜题。而且，文字的排版也让人抓狂，脚注和正文混杂在一起，有时候甚至需要来回翻页才能把一个例题的完整信息拼凑起来，效率极其低下。这绝对不是一本鼓励人深入探索这门学科的书籍，更像是一份需要用放大镜才能勉强阅读的技术手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设置简直是脱离了人类的正常范围，简直是折磨。很多题目要么过于简单，完全是概念的直接套用，做完毫无成就感；要么就是毫无预兆地跳跃到了一个极其复杂的计算，而且答案中还经常出现明显的错误或印刷错误。我经常需要花费双倍的时间去验证题目本身是否有误，而不是去思考如何解决问题。更令人沮丧的是，书后附带的答案解析少得可怜，而且即便是那些有答案的题目，提供的也仅仅是最终结果，缺乏关键的中间步骤。这使得学习过程变成了一种孤独的、充满挫败感的体验，尤其对于自学者而言，没有反馈的学习如同在黑暗中摸索。如果一套教材的价值很大程度上体现在它能引导学生巩固和内化知识的练习册上，那么这本教材的价值无疑大打折扣，它更像是一个充满了陷阱的测试场，而不是一个友好的学习伙伴。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书在处理随机过程和高等统计模型时显得力不从心，显得非常浅尝辄止。对于那些真正想将这些工具应用到复杂工程问题上的读者来说，内容深度严重不足。它似乎更侧重于那些基础的、在任何一本入门教材里都能找到的描述性统计和基础概率分布，比如二项分布和正态分布的机械计算。但是，当涉及到马尔可夫链或者回归模型在时间序列数据中的应用时，讲解就草草收场了，几乎没有提供任何实际的案例研究来展示这些高级概念在真实世界中的威力。我期待的是能够看到如何利用这些理论去优化一个制造流程或者预测系统故障，而不是停留在教科书式的、脱离实际的例子上。作者似乎害怕深入到需要更严谨数学推导的领域，导致结果就是，这本书的读者在面对真正的工程挑战时，手里拿着的工具箱里还是空空如也，只能进行最表层的分析，这对于一本定位为“工程与科学”的教材来说，简直是一种误导。

评分☆☆☆☆☆

在章节的逻辑组织和内容连贯性上，这本书也暴露出一些明显的问题。某些核心概念的引入显得非常突兀，仿佛是前一章的内容遗漏了，然后突然在后半部分被强行塞了进来。例如，在介绍贝叶斯推断时，对先验概率的讨论非常简略，但在接下来的几个应用案例中，却要求读者熟练地运用复杂的先验信息进行计算，这种脱节让读者感到困惑和不知所措。此外，全书的案例应用缺乏统一的主题线索，每一章都像是一个独立的、孤立的知识点，没有形成一个有机的整体。我希望看到的是，从基础统计到高级建模有一个清晰的路线图，让读者能够感知到自己知识体系的逐步构建过程。目前的状态更像是一个知识点的集合，而非一个结构严谨的学科导论，这使得知识之间的迁移和融会贯通变得异常困难。

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