Probability and Statistics with Reliability, Queueing, and Computer Scie pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Kishor Shridharbhai Trivedi

出品人:

页数:830

译者:

出版时间:2001

价格:$121.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471333418

丛书系列:

图书标签:

• theory
• computer.science
• 2009
• Probability
• Statistics
• Reliability
• Queueing Theory
• Computer Science
• Applied Probability
• Stochastic Processes
• Mathematical Statistics
• Engineering Statistics
• Data Science

好的，这是一份关于一本名为《概率与统计：可靠性、排队论与计算机科学应用》的图书的详细内容简介，着重于其核心主题和结构，而不涉及您提到的那本特定书籍的内容。 --- 《概率与统计：可靠性、排队论与计算机科学应用》内容概述 导论：概率论与数理统计的基石 本书旨在为读者，特别是工程、计算机科学和应用数学领域的专业人士与高年级学生，提供一个坚实且深入的概率论与数理统计基础。我们首先从概率论的基本概念入手，包括样本空间、事件、概率的公理化定义以及条件概率与独立性。这一部分着重于构建直观的理解，而非仅仅是形式化的推导，为后续复杂模型的建立奠定基础。 随后，本书将深入探讨随机变量的概念，包括离散型和连续型随机变量的概率分布。读者将熟悉最常见且在工程中应用最广泛的分布，如二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布及其矩的计算。特别关注的是，我们会详细分析多维随机变量，如联合分布、边缘分布以及随机变量的线性组合的性质，这是理解复杂系统行为的关键。 第一部分：概率论基础与随机过程 本书的核心内容之一是随机过程的系统性介绍。我们首先引入随机变量的极限理论，包括大数定律（弱收敛与强大数定律）和中心极限定理，这些理论是统计推断和近似分析的理论支柱。 随机过程章节从最基本的概念开始，包括随机过程的定义、分类（如离散时间与连续时间）。重点聚焦于马尔可夫链（Markov Chains），这是建模离散状态系统中状态转移的强大工具。我们详细分析了有限状态马尔可夫链的性质，包括平稳分布、可约性、遍历性以及吸收态的分析。 对于连续时间过程，本书深入探讨了泊松过程及其在事件发生建模中的重要性，并扩展到布朗运动（维纳过程），这是理解随机波动和连续时间随机现象的基础。对随机过程的掌握，是后续应用到可靠性分析和排队论的前提。 第二部分：统计推断与模型拟合 概率论提供了描述随机性的框架，而数理统计则提供了从数据中学习和做出决策的方法。本部分从描述性统计开始，过渡到统计推断的核心——参数估计。 我们详细介绍了点估计的原理和方法，包括矩估计法（Method of Moments, MOM）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。对估计量的性质，如无偏性、一致性、有效性（最小方差无偏估计，MVUE）的讨论，确保读者理解不同估计方法的优劣。 随后，本书转向区间估计，重点介绍置信区间的构造及其在实际工程中的解释与应用。 检验统计量的构建和假设检验的流程构成了统计推断的另一半。读者将学习如何构建零假设和备择假设，理解I型和II型错误，并掌握T检验、Z检验、卡方检验（Chi-squared tests）以及方差分析（ANOVA）等常用检验方法。这些工具使工程人员能够根据实验数据对系统性能做出科学的判断。 第三部分：可靠性工程与寿命数据分析 本部分将前两部分的理论知识直接应用于工程实践，特别是系统可靠性分析。可靠性不再被视为一个孤立的学科，而是概率论在工程系统寿命评估中的具体应用。 我们首先定义了可靠性的基本度量，如生存函数、可靠度函数 $R(t)$ 和失效率函数（Hazard Rate Function, $lambda(t)$）。本书系统地分析了常见的寿命分布，如韦伯分布（Weibull）、指数分布和对数正态分布，并详细阐述了它们在不同失效机制下的适用性。 对系统可靠性结构进行建模是本部分的重点。我们将分析串联系统、并联系统以及混合系统的整体可靠度，并引入了更先进的概念，如冗余设计和平均故障间隔时间（MTBF）的计算。 此外，本书探讨了寿命数据分析，包括如何使用截尾数据（Censored Data）进行参数估计，这是处理现实世界中寿命测试数据的关键技术。 第四部分：排队论（Queuing Theory） 排队论是研究等待现象的数学理论，对于优化服务系统（如网络流量控制、呼叫中心、制造流程）至关重要。本部分基于随机过程的知识，特别是泊松过程和马尔可夫过程，来分析不同类型的排队系统。 我们从最基本的M/M/1排队模型开始，推导其稳态性能指标，如平均等待时间、平均排队长度和系统利用率。然后，我们扩展到更复杂的模型，包括多服务台系统（M/M/c）、具有有限容量的系统（$M/M/1/K$）以及具有优先级的系统。 对于需要更细致建模的场景，本书将介绍更通用的Kendall符号表示法，并探讨具有一般到达过程或一般服务时间分布的系统（如$M/G/1$）。通过Little's公式的深入应用，读者将能够将理论分析结果直接转化为对实际系统性能的预测和优化建议。 第五部分：计算机科学中的概率应用 本书的最后部分将概率论和统计学的工具箱应用于当代计算机科学的核心领域，展示其作为基础科学的普适性。 随机算法分析： 探讨了诸如快速排序（QuickSort）等算法的期望运行时间分析，如何利用概率分析来评估随机化算法的性能和稳定性。 网络与通信： 结合排队论知识，分析了数据包交换网络中的拥塞控制、延迟和吞吐量问题。例如，如何使用马尔可夫模型来评估路由器缓冲区的设计。 机器学习基础： 尽管本书不是专门的机器学习教材，但它为该领域提供了必要的概率基础。重点包括贝叶斯统计在分类中的应用（如朴素贝叶斯分类器），以及概率分布在评估模型不确定性中的作用。 性能评估： 讨论了通过模拟（如蒙特卡洛方法）来分析那些无法用封闭形式解描述的复杂计算机系统的性能指标，强调了统计抽样在验证系统设计中的重要性。 --- 全书特色与目标 本书的特色在于其高度的应用驱动性和理论与实践的紧密结合。每一章的理论推导后都紧跟着详尽的工程案例或计算机科学应用实例，确保读者不仅理解“如何计算”，更能理解“为何需要计算”以及“结果如何指导决策”。通过系统地学习本书内容，读者将具备利用概率与统计工具解决现代工程和技术领域中涉及不确定性的复杂问题的能力。

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这本书的封面设计真是太有冲击力了，那种深邃的蓝色背景配上跳跃的红色字体，一下子就抓住了我的眼球。我原本是抱着一种学习统计学基本概念的目的来翻阅的，毕竟很多工程领域的应用都离不开概率论的基础。然而，当我真正深入阅读后，我发现它远不止于枯燥的公式推导。作者的叙述方式非常注重直观理解，他们似乎懂得如何将那些晦涩难懂的概念，比如大数定律或者中心极限定理，用日常生活中的例子娓娓道来。举个例子，书中关于贝叶斯推断的讲解，没有直接抛出复杂的积分形式，而是通过一个“侦探破案”的模型来阐述先验概率和后验概率的动态更新过程，这让我这个对纯理论感到畏惧的读者一下子就找到了切入点。而且，这本书的排版也相当出色，关键的定理和定义都用醒目的方框标出，使得在复习的时候，可以迅速定位核心知识点，而不是在密密麻麻的文字中迷失方向。对于我这种需要经常回顾关键公式的工程师来说，这种清晰的结构简直是救星。它不仅仅是一本教科书，更像是一位耐心的导师，在你遇到困难时，总能找到最恰当的比喻来帮你跨越理解的鸿沟。

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这本书的深度和广度是毋庸置疑的，但真正让我感到惊喜的是它对“叙事”的把握。很多技术书籍往往给人一种冰冷、机械的感觉，但这本书的作者显然投入了大量精力去打磨阅读的体验。它的章节过渡非常自然，仿佛在进行一场精心策划的知识旅行。比如，从基础的概率分布过渡到随机过程时，他们设置了一个关于信息传播的案例研究，将抽象的随机游走概念具象化了。在涉及概率密度函数和累积分布函数时，作者不仅展示了公式，还配有大量的图形化解释，这些图表设计得极其精美，线条流畅，信息密度适中，使得原本需要花费大量时间去想象的曲面和积分区域，一眼就能洞察其物理或统计意义。这种对视觉辅助的重视，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。读起来一点也不觉得枯燥，反而有一种跟随智者探索未知领域的兴奋感。对于自学者而言，这种流畅的引导是至关重要的，它能有效地防止你在关键节点上产生挫败感而放弃。

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从一个资深读者的角度来看，这本书最值得称赞的一点是其对“批判性思维”的培养。它并非简单地告诉读者“这是公式，请使用”，而是不断地在提问“为什么是这个模型？”和“这个模型的局限性在哪里？”。在关于假设检验的部分，作者非常犀利地指出了常见统计误区的陷阱，比如对 P 值的误读，以及样本量选择的盲目性。他们会特意设置一些“反例”章节，展示当模型假设被违反时，简单套用标准公式会导致多么荒谬的结论。这种教学方法迫使读者不能仅仅停留在记忆和套用层面，而是必须深入理解背后的统计哲学。对于需要进行严肃数据驱动决策的专业人士来说，这种对方法论深层缺陷的警示是无价之宝。它让你学会敬畏数据，也让你明白，再精密的数学工具，其输出的可靠性也最终取决于输入假设的合理性。这本书不仅教会了我如何计算，更教会了我如何审慎地思考概率问题。

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我必须承认，我最初被这本书的副标题中“可靠性”和“排队论”这些词汇所吸引，因为我目前正在负责一个关于系统维护和资源分配的项目，急需理论支持。坦白说，市面上很多教材在介绍这些高级主题时，要么过于侧重数学证明，要么就是应用案例陈旧得跟不上现代技术发展。但这本书处理得非常巧妙。它并没有回避数学的严谨性，但它把重点放在了如何**应用**这些模型上。比如，在谈到马尔可夫链时，作者没有仅仅停留在状态转移矩阵的构建上，而是立刻延伸到了如何使用这些链来预测设备故障的概率，以及如何优化维护计划以最小化停机时间。尤其令人印象深刻的是，它还融入了大量的计算机科学视角，将这些传统的运筹学工具与现代的算法设计和数据结构联系起来。读完关于排队系统的章节，我立刻能够识别出我们现有服务架构中的瓶颈，并且能够用 M/M/c 模型进行初步的性能评估，这种即时反馈的学习体验是其他书籍难以比拟的。它真正做到了理论指导实践，而不是单纯的知识堆砌。

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我是一名已经工作多年的软件架构师，重新拾起这本教材，主要是想填补我在随机过程和高级统计建模方面的知识空白。老实说，我更偏爱那些非常注重实际编程实现的教材，因为理论如果没有代码支撑，总感觉有些悬浮。这本书在这方面做得比我预期的要好得多。它不仅仅是讲解理论，它似乎在潜移默化地引导你思考如何将这些模型转化为可执行的程序。虽然它没有提供完整的代码库，但它在讨论复杂的模拟方法，比如蒙特卡洛模拟时，所描述的步骤和逻辑，完全可以直接映射到 Python 或 R 语言的实现上。特别是关于“计算机科学”这个部分的内容，它深入探讨了随机性在算法复杂度分析中的作用，以及如何使用概率方法来设计更健壮的系统。这种跨学科的视角让我受益匪浅，它让我意识到，我们处理的不仅仅是数据，而是由不确定性驱动的复杂系统。这本书成功地搭建了一座桥梁，连接了纯粹的数学理论和前沿的工程实践，让理论工具箱中的每一个工具都找到了清晰的用武之地。

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