Applied Statistics And Probability for Engineers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Montgomery, Douglas C./ Runger, George C.

出品人:

页数:784

译者:

出版时间:2006-4

价格:$ 209.62

装帧:HRD

isbn号码:9780471745891

丛书系列:

图书标签:

• 概率论
• 统计学
• 概率论
• 工程应用
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 实验设计
• 随机变量
• 概率分布
• 假设检验

《工程统计学与概率论》：构建严谨的工程决策基石 在现代工程实践中，精准的数据分析和可靠的概率推断是做出明智决策、优化设计、预测未来趋势以及规避风险的关键。本书《工程统计学与概率论》旨在为工程师们提供一套全面而实用的工具箱，帮助他们理解和应用统计学和概率论的核心概念，以应对工程领域中普遍存在的复杂性和不确定性。 本书从工程师的视角出发，深入浅出地阐述了统计学和概率论的理论基础及其在实际工程问题中的应用。我们认识到，工程师们不仅需要掌握抽象的数学原理，更需要了解如何将这些原理转化为解决实际挑战的有效方法。因此，本书的每一章节都紧密围绕工程应用展开，通过丰富的案例研究和实际数据分析，展示统计学和概率论如何在产品设计、质量控制、实验设计、过程改进、风险评估以及可靠性分析等诸多工程领域发挥重要作用。 核心内容与结构： 本书共分为若干个关键部分，旨在构建一个循序渐进的学习路径： 第一部分：基础统计概念与描述性统计 数据收集与数据的类型： 介绍工程师在研究和实验中如何有效地收集数据，以及数据的不同类型（如定性数据、定量数据、离散数据、连续数据）对后续分析的影响。 数据的可视化： 讲解如何利用直方图、箱线图、散点图、条形图等多种图表工具直观地展示数据特征，帮助工程师快速把握数据的分布和模式。 集中趋势与离散趋势的度量： 深入探讨均值、中位数、众数、方差、标准差、极差等核心统计量，解释它们如何量化数据的中心位置和离散程度，以及在工程分析中的意义。 数据分布的识别： 介绍常见的概率分布，如正态分布、均匀分布、指数分布、泊松分布等，并指导工程师如何通过直观方法和统计检验识别实际数据所遵循的分布类型，为后续推断奠定基础。 第二部分：概率论的基础与推断性统计 概率的基本概念： 阐述概率的定义、概率的性质、条件概率、独立事件等基本概念，为理解随机现象奠定基础。 随机变量与概率分布： 引入离散型和连续型随机变量的概念，以及它们各自的概率质量函数、概率密度函数和累积分布函数，为构建概率模型提供工具。 期望与方差： 深入探讨随机变量的期望和方差，解释它们在工程中如何代表平均结果和变异性，以及在决策分析中的重要作用。 中心极限定理： 详细阐述中心极限定理，强调其在推断性统计中的核心地位，解释为何即使总体分布未知，样本均值也趋于正态分布，为建立置信区间和进行假设检验提供理论依据。 抽样分布： 介绍不同抽样统计量的抽样分布，特别是样本均值和样本比例的抽样分布，这是进行统计推断的基石。 第三部分：统计推断的核心方法 点估计与区间估计： 讲解如何利用样本数据对总体参数进行点估计和区间估计，重点介绍置信区间的构建和解释，让工程师能够量化估计的不确定性。 假设检验： 系统介绍假设检验的基本原理、步骤和常见方法，包括单样本、双样本的t检验、z检验、卡方检验等，以及如何解读p值和做出统计决策，应用于质量评估、工艺比对等场景。 方差分析（ANOVA）： 学习如何使用方差分析来比较三个或更多个组的均值，这在实验设计中用于评估不同处理或因素对结果的影响至关重要。 回归分析： 深入讲解简单线性回归和多元线性回归，展示如何建立数学模型来描述变量之间的关系，并用于预测和解释，广泛应用于性能预测、参数优化等。 相关分析： 探讨如何量化变量之间的线性关系强度和方向，以理解因素之间的关联性。 第四部分：高级统计技术与工程应用 实验设计（DOE）： 介绍如何科学地设计实验，以最大化从有限的实验资源中获取有价值的信息，包括全因子设计、部分因子设计、响应面方法等，是优化生产过程和产品性能的利器。 质量控制与过程监控： 讲解控制图（如X-bar和R控制图、p图、c图）的应用，帮助工程师识别和分析生产过程中的变异，以维持产品质量和过程稳定性。 可靠性工程： 介绍可靠性模型、失效率、平均故障间隔时间（MTBF）等概念，以及如何运用统计方法评估和提高产品的可靠性。 非参数统计： 介绍在数据不满足参数统计假设时适用的非参数检验方法，拓宽统计分析的适用范围。 学习特色： 本书的编写遵循“理论与实践相结合”的原则。每个概念的引入都伴随着清晰的定义和直观的解释，并立即与工程背景相结合。大量的工程案例贯穿全书，这些案例取材于航空航天、机械制造、电子工程、生物工程、土木工程等多个领域，力求让读者感受到统计学和概率论在解决实际工程问题中的强大力量。此外，本书提供了详细的步骤指导，使工程师能够轻松地将所学知识应用于实际工作，并鼓励读者使用统计软件（如Minitab, R, Python等）进行数据分析，从而提升实践能力。 掌握《工程统计学与概率论》中的知识，将使工程师们能够更科学地分析数据，更准确地预测结果，更有效地解决问题，从而在竞争日益激烈的工程领域中取得成功，并为推动技术进步和创新贡献力量。本书不仅是学习统计学和概率论的优秀教材，更是工程师们提升专业技能、实现卓越工程实践的宝贵参考。

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翻开这本书，我首先被它清晰且有条理的结构所吸引。作者在处理每一个主题时，都采用了“概念引入—原理阐述—公式推导—案例分析—课后习题”的模式，这种流程设计非常人性化，使得读者能够一步步地深入理解。例如，在讲解随机变量和概率分布时，作者先用生动有趣的例子引出随机现象的概念，然后详细介绍离散型和连续型随机变量的定义，接着是各种常见的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布等）的性质和应用场景。在公式推导部分，作者提供了详尽的步骤，并辅以图示说明，让原本复杂的数学推导变得易于理解。更令我赞赏的是，书中为每个概率分布都精心设计了与工程相关的实际应用案例。比如，在学习泊松分布时，书中通过汽车制造过程中随机出现的瑕疵数量、通信系统中随机到达的呼叫数量等例子，清晰地展示了泊松分布在描述计数型随机事件方面的强大能力。这些案例不仅加深了我对理论知识的理解，更让我看到了统计学在解决实际工程问题中的价值。此外，书中的习题设计也非常有层次感，从基础的概念理解到复杂的应用分析，能够有效地检验和巩固读者所学的知识。我个人在做习题时，常常会回顾书中相应的案例，这帮助我更好地迁移所学知识到新的情境中。总的来说，这本书在教学方法上非常成功，它能够有效地激发读者的学习兴趣，并帮助读者建立起扎实的统计学和概率论基础，为后续更深入的工程学习打下坚实的基础。

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这本书的内容详实，涵盖了统计学和概率论的诸多重要方面，并且始终紧扣工程应用的脉络。作者在介绍不同统计方法时，不仅仅是列出公式，更重要的是阐述了这些方法背后的逻辑和假设，以及它们在不同工程领域中的适用性。我尤其喜欢书中关于统计推断的部分，包括参数估计和假设检验。作者详细讲解了点估计和区间估计的方法，并且通过大量的例子，如测量材料强度、评估设备寿命等，说明了如何根据样本数据来估计总体参数，以及如何构建置信区间来衡量估计的精度。在假设检验方面，书中覆盖了T检验、Z检验、卡方检验、F检验等多种常用检验，并且清晰地解释了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，以及如何根据P值做出统计决策。这些内容对于我在进行产品质量评估、工艺改进以及实验结果分析时都非常有用。书中还特别强调了统计模型的选择和验证，比如在回归分析中，不仅介绍了模型的建立，还详细讨论了模型的诊断，如残差分析、共线性检验等，这对于确保模型能够准确地反映实际情况至关重要。我还发现书中对于实验设计的介绍也非常有价值，它详细讲解了如何进行随机化、分组、重复等，以减少偏差，提高实验的效率和可靠性。这本书为我提供了一个强大的分析工具箱，让我能够以更科学、更严谨的方式来处理工程中的不确定性和变异性。

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这本书的另一个亮点在于其对统计建模的系统性介绍。作者并没有孤立地讲解各种统计技术，而是将它们置于一个更广阔的建模框架下进行阐述。从数据收集、描述性统计、概率分布的选取，到参数估计、假设检验，再到回归分析、方差分析以及非参数检验，整个流程都非常连贯和逻辑性强。我尤其喜欢书中对“模型拟合”和“模型诊断”的强调，这让我明白了建立一个统计模型不仅仅是套用公式，更重要的是要确保模型能够准确地反映数据中的规律，并且能够进行有效的预测。书中通过大量的图示和案例，生动地展示了如何通过残差分析、QQ图、箱线图等工具来评估模型的拟合优度，以及如何识别模型中的潜在问题，如异常值、异方差、自相关性等。在讲解回归分析时，书中还涉及了变量选择、多重共线性诊断以及广义线性模型等更高级的主题，这为我提供了更强大的工具来处理复杂的工程数据。此外，书中对时间序列分析的初步介绍，以及对统计过程控制（SPC）的详细阐述，也为我提供了处理工程中随时间变化的系统和质量控制方面的宝贵知识。这本书为我打开了统计建模的大门，让我能够用一种系统化的方式来理解和应用统计学。

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这本书的叙述方式非常适合工程背景的学习者。作者并没有回避数学的严谨性，但同时又非常注重概念的直观理解和实际应用。在引入新的统计概念或概率模型时，作者总是先通过一个具体的工程问题来激发读者的兴趣，然后逐步引导读者去理解解决这个问题所需的统计工具。我尤其欣赏书中对于数据收集和整理的讨论，例如如何设计有效的问卷、如何进行随机抽样、如何处理缺失数据等，这些都是实际工程项目中非常基础但又至关重要的一环。在讲解统计推断时，作者不仅给出了公式和步骤，还详细解释了每一步的含义以及可能出现的陷阱，比如多重比较问题、分组效应等。在描述回归分析时，书中不仅介绍了线性回归，还涉及了多项式回归、交互项以及模型选择的策略，这些内容对于我理解和建立复杂工程模型非常有帮助。另外，书中对实验设计（DOE）的讲解也非常透彻，它详细介绍了单因素实验设计、多因素实验设计（如析因设计、响应面法）等，并通过具体的案例，如优化生产工艺参数、改进产品性能等，展示了实验设计在提高实验效率、发现关键因素以及优化系统性能方面的巨大价值。这本书为我提供了一个强大的思维工具，让我在面对工程中的不确定性和复杂性时，能够更加自信和有效地进行分析和决策。

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这本书的内容深度和广度让我印象深刻，它不仅仅是简单地罗列统计学和概率论的公式和概念，而是真正地将这些理论与工程实践紧密地联系起来。作者在讲解每个概念时，都极力地展示了它们在实际工程问题中的应用，例如在质量控制、可靠性工程、实验设计以及数据分析等领域。我特别欣赏书中通过大量真实的工程案例来阐释理论，这使得我能够更直观地理解抽象的统计模型是如何解决现实世界中的挑战的。比如，在讨论假设检验时，书中不仅给出了各种检验方法的步骤，还详细分析了在汽车安全测试、电子产品故障分析等场景中，如何选择合适的检验方法，以及如何解读检验结果。这种“理论+实践”的教学模式，对于我这样一个工程专业的学生来说，非常有益，它帮助我建立起统计思维，让我能够用量化的方式来分析和解决问题。此外，书中对于数学推导的严谨性也做得很好，但又不至于过于晦涩，很多地方都提供了直观的解释和图形化的辅助，让我这个数学基础不算特别扎实的读者也能跟得上。我尤其喜欢书中关于回归分析的部分，它详细介绍了线性回归、多元回归以及非线性回归，并且结合了实际数据演示了如何构建模型、评估模型性能以及进行预测。这些内容对于我理解实验数据、优化工艺参数都有很大的帮助。这本书的排版和组织也非常清晰，每个章节都围绕一个核心主题展开，并且逻辑严谨，循序渐进，即使是初学者也能很容易地找到学习的脉络。我感觉自己通过阅读这本书，不仅掌握了统计和概率的知识，更重要的是培养了一种严谨的科学思维方式，这对于我未来的工程学习和职业发展都至关重要。

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让我印象深刻的是，这本书并没有将统计学和概率论当作孤立的理论学科来教授，而是将其视为解决工程问题的强大工具。作者在讲解每一个概念时，都尽量回归到工程的实际情境中，让读者感受到这些数学工具的实用性和生命力。例如，在介绍概率分布时，书中不仅讨论了二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布等经典分布，还结合了工程领域中常见的随机现象，如元器件的失效次数、产品寿命、测量误差等，来解释这些分布的适用性和意义。我特别喜欢书中关于样本和抽样分布的讲解，它清晰地解释了中心极限定理的强大之处，以及样本均值、样本方差等统计量的分布特性，这对于理解后续的参数估计和假设检验至关重要。书中还花了大量篇幅介绍统计推断，包括点估计、区间估计和假设检验。作者通过大量工程案例，如材料强度的检测、生产过程的控制、客户满意度的调查等，详细阐述了如何利用样本数据对总体进行推断。这些案例让我能够更直观地理解统计推断的原理和应用，也让我看到了统计学在数据驱动决策中的重要作用。此外，书中还涵盖了方差分析（ANOVA）、回归分析、非参数检验等内容，这些都是在工程研究和实践中非常常用的统计工具。这本书为我提供了一个全面的统计学和概率论学习框架，并且通过丰富的案例，帮助我掌握了如何将这些理论知识应用于解决实际的工程问题。

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这本书的内容不仅全面，而且讲解深入，特别是在统计推断方面，它为我提供了非常系统和实用的指导。作者在讲解点估计和区间估计时，详细阐述了最大似然估计、矩估计等方法，并且通过大量的工程案例，如测量材料的平均强度、估计设备的平均寿命等，说明了如何利用样本数据来估计总体参数，以及如何构建置信区间来衡量估计的精度。我印象特别深刻的是书中关于假设检验的详细讲解，它覆盖了T检验、Z检验、卡方检验、F检验等多种常用的统计检验方法，并且清晰地解释了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，以及如何根据P值做出统计决策。这些内容对于我在进行产品质量评估、工艺改进以及实验结果分析时都非常有帮助。书中还特别强调了统计推断的局限性，例如样本量大小、抽样方法对推断结果的影响，以及在进行多重比较时需要注意的问题。此外，书中对“统计显著性”和“实际显著性”的区别进行了深入的探讨，这对于避免过度解读统计结果，做出更明智的工程决策至关重要。这本书为我提供了一个强大的分析工具箱，让我能够以更科学、更严谨的方式来处理工程中的不确定性和变异性。

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我发现这本书在统计学和概率论的教学过程中，非常注重培养读者的批判性思维和解决问题的能力。作者并没有仅仅停留在介绍公式和方法，而是强调了对这些方法背后的假设条件的理解，以及在实际应用中如何检验这些假设。例如，在讲解正态性检验时，书中不仅介绍了如何进行检验，还讨论了当数据不完全符合正态分布时，有哪些备选方法或者如何进行数据转换。这种严谨的态度贯穿了全书，让我能够更深入地理解统计分析的局限性和适用范围。书中关于假设检验的部分尤其出色，它详细讲解了第一类错误（α）和第二类错误（β）的概念，以及如何根据实际情况来权衡这两种错误。我还注意到书中对“统计显著性”和“实际显著性”的区别进行了强调，这对于避免过度解读统计结果非常有帮助。在回归分析方面，书中不仅介绍了如何构建模型，还详细讨论了模型的诊断和选择，以及如何评估模型的预测能力。例如，通过调整R方、AIC、BIC等指标来比较不同模型，以及如何使用残差图来检查模型的假设是否满足。这些内容对于我理解和应用统计模型来解决实际工程问题提供了重要的指导。这本书不仅仅是提供知识，更重要的是教会我如何去思考，如何去运用这些知识来解决真实世界的问题，这对我作为一名工程师来说，是极其宝贵的。

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这本书在讲解统计过程控制（SPC）方面的内容非常详实且贴合实际工程需求。作者首先介绍了SPC的基本概念和重要性，强调了通过统计方法来监控和改进生产过程的质量。我尤其欣赏书中对控制图的详细阐述，包括Shewhart控制图（X-bar控制图、R控制图、s控制图）、CUSUM控制图、EWMA控制图等。书中不仅给出了这些控制图的构建方法和计算公式，还通过大量的工程案例，如汽车零部件的尺寸控制、电子产品的性能参数监控、食品生产的温度记录等，详细说明了如何解释控制图中的信号，如何区分由特殊原因引起的变异和由普通原因引起的变异，以及如何利用控制图来识别过程中的潜在问题并进行改进。书中还对过程能力指数（Cp、Cpk、Pp、Ppk）进行了详细的讲解，说明了如何评估过程的实际能力与规格限之间的关系，以及如何通过改进过程来提高过程能力。此外，书中还涵盖了其他重要的SPC工具，如直方图、帕累托图、因果图等，并阐述了它们在质量分析和问题解决中的作用。这本书为我提供了非常实用的工具和方法，帮助我理解和掌握如何有效地监控和管理生产过程，从而提高产品质量和过程效率。

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我对这本书在讲解概率论基础时的细致程度感到非常满意。作者并没有仅仅罗列公理和定理，而是通过大量的生动有趣的例子，来帮助读者理解概率的概念，例如事件的独立性、条件概率、全概率公式、贝叶斯定理等。我特别喜欢书中对随机变量和概率分布的讲解，它详细介绍了离散型和连续型随机变量的定义，以及各种常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、几何分布、指数分布、均匀分布、正态分布、对数正态分布等。更重要的是，书中为每一种分布都提供了与工程领域紧密相关的应用案例，例如在可靠性工程中分析产品寿命，在通信系统中分析信号传输的错误率，在质量控制中分析不合格品的比例等。这些案例的引入，不仅加深了我对理论知识的理解，更让我看到了概率论在解决实际工程问题中的强大作用。此外，书中对期望、方差、矩母函数等概念的讲解也清晰明了，并且强调了它们在分析随机变量性质和推导分布特性时的重要性。这本书为我打下了坚实的概率论基础，让我能够更好地理解后续的统计学内容，并将其应用于解决工程中的不确定性问题。

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