Applied Statistics And Probability for Engineers pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons Inc

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

出品人:

頁數:784

译者:

出版時間:2006-4

價格:$ 209.62

裝幀:HRD

isbn號碼:9780471745891

叢書系列:

圖書標籤:

• 概率論
• 統計學
• 概率論
• 工程應用
• 數據分析
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 實驗設計
• 隨機變量
• 概率分布
• 假設檢驗

《工程統計學與概率論》：構建嚴謹的工程決策基石 在現代工程實踐中，精準的數據分析和可靠的概率推斷是做齣明智決策、優化設計、預測未來趨勢以及規避風險的關鍵。本書《工程統計學與概率論》旨在為工程師們提供一套全麵而實用的工具箱，幫助他們理解和應用統計學和概率論的核心概念，以應對工程領域中普遍存在的復雜性和不確定性。 本書從工程師的視角齣發，深入淺齣地闡述瞭統計學和概率論的理論基礎及其在實際工程問題中的應用。我們認識到，工程師們不僅需要掌握抽象的數學原理，更需要瞭解如何將這些原理轉化為解決實際挑戰的有效方法。因此，本書的每一章節都緊密圍繞工程應用展開，通過豐富的案例研究和實際數據分析，展示統計學和概率論如何在産品設計、質量控製、實驗設計、過程改進、風險評估以及可靠性分析等諸多工程領域發揮重要作用。 核心內容與結構： 本書共分為若乾個關鍵部分，旨在構建一個循序漸進的學習路徑： 第一部分：基礎統計概念與描述性統計 數據收集與數據的類型： 介紹工程師在研究和實驗中如何有效地收集數據，以及數據的不同類型（如定性數據、定量數據、離散數據、連續數據）對後續分析的影響。 數據的可視化： 講解如何利用直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖等多種圖錶工具直觀地展示數據特徵，幫助工程師快速把握數據的分布和模式。 集中趨勢與離散趨勢的度量： 深入探討均值、中位數、眾數、方差、標準差、極差等核心統計量，解釋它們如何量化數據的中心位置和離散程度，以及在工程分析中的意義。 數據分布的識彆： 介紹常見的概率分布，如正態分布、均勻分布、指數分布、泊鬆分布等，並指導工程師如何通過直觀方法和統計檢驗識彆實際數據所遵循的分布類型，為後續推斷奠定基礎。 第二部分：概率論的基礎與推斷性統計 概率的基本概念： 闡述概率的定義、概率的性質、條件概率、獨立事件等基本概念，為理解隨機現象奠定基礎。 隨機變量與概率分布： 引入離散型和連續型隨機變量的概念，以及它們各自的概率質量函數、概率密度函數和纍積分布函數，為構建概率模型提供工具。 期望與方差： 深入探討隨機變量的期望和方差，解釋它們在工程中如何代錶平均結果和變異性，以及在決策分析中的重要作用。 中心極限定理： 詳細闡述中心極限定理，強調其在推斷性統計中的核心地位，解釋為何即使總體分布未知，樣本均值也趨於正態分布，為建立置信區間和進行假設檢驗提供理論依據。 抽樣分布： 介紹不同抽樣統計量的抽樣分布，特彆是樣本均值和樣本比例的抽樣分布，這是進行統計推斷的基石。 第三部分：統計推斷的核心方法 點估計與區間估計： 講解如何利用樣本數據對總體參數進行點估計和區間估計，重點介紹置信區間的構建和解釋，讓工程師能夠量化估計的不確定性。 假設檢驗： 係統介紹假設檢驗的基本原理、步驟和常見方法，包括單樣本、雙樣本的t檢驗、z檢驗、卡方檢驗等，以及如何解讀p值和做齣統計決策，應用於質量評估、工藝比對等場景。 方差分析（ANOVA）： 學習如何使用方差分析來比較三個或更多個組的均值，這在實驗設計中用於評估不同處理或因素對結果的影響至關重要。 迴歸分析： 深入講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，展示如何建立數學模型來描述變量之間的關係，並用於預測和解釋，廣泛應用於性能預測、參數優化等。 相關分析： 探討如何量化變量之間的綫性關係強度和方嚮，以理解因素之間的關聯性。 第四部分：高級統計技術與工程應用 實驗設計（DOE）： 介紹如何科學地設計實驗，以最大化從有限的實驗資源中獲取有價值的信息，包括全因子設計、部分因子設計、響應麵方法等，是優化生産過程和産品性能的利器。 質量控製與過程監控： 講解控製圖（如X-bar和R控製圖、p圖、c圖）的應用，幫助工程師識彆和分析生産過程中的變異，以維持産品質量和過程穩定性。 可靠性工程： 介紹可靠性模型、失效率、平均故障間隔時間（MTBF）等概念，以及如何運用統計方法評估和提高産品的可靠性。 非參數統計： 介紹在數據不滿足參數統計假設時適用的非參數檢驗方法，拓寬統計分析的適用範圍。 學習特色： 本書的編寫遵循“理論與實踐相結閤”的原則。每個概念的引入都伴隨著清晰的定義和直觀的解釋，並立即與工程背景相結閤。大量的工程案例貫穿全書，這些案例取材於航空航天、機械製造、電子工程、生物工程、土木工程等多個領域，力求讓讀者感受到統計學和概率論在解決實際工程問題中的強大力量。此外，本書提供瞭詳細的步驟指導，使工程師能夠輕鬆地將所學知識應用於實際工作，並鼓勵讀者使用統計軟件（如Minitab, R, Python等）進行數據分析，從而提升實踐能力。 掌握《工程統計學與概率論》中的知識，將使工程師們能夠更科學地分析數據，更準確地預測結果，更有效地解決問題，從而在競爭日益激烈的工程領域中取得成功，並為推動技術進步和創新貢獻力量。本書不僅是學習統計學和概率論的優秀教材，更是工程師們提升專業技能、實現卓越工程實踐的寶貴參考。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容詳實，涵蓋瞭統計學和概率論的諸多重要方麵，並且始終緊扣工程應用的脈絡。作者在介紹不同統計方法時，不僅僅是列齣公式，更重要的是闡述瞭這些方法背後的邏輯和假設，以及它們在不同工程領域中的適用性。我尤其喜歡書中關於統計推斷的部分，包括參數估計和假設檢驗。作者詳細講解瞭點估計和區間估計的方法，並且通過大量的例子，如測量材料強度、評估設備壽命等，說明瞭如何根據樣本數據來估計總體參數，以及如何構建置信區間來衡量估計的精度。在假設檢驗方麵，書中覆蓋瞭T檢驗、Z檢驗、卡方檢驗、F檢驗等多種常用檢驗，並且清晰地解釋瞭如何設定原假設和備擇假設，如何計算檢驗統計量，如何確定P值，以及如何根據P值做齣統計決策。這些內容對於我在進行産品質量評估、工藝改進以及實驗結果分析時都非常有用。書中還特彆強調瞭統計模型的選擇和驗證，比如在迴歸分析中，不僅介紹瞭模型的建立，還詳細討論瞭模型的診斷，如殘差分析、共綫性檢驗等，這對於確保模型能夠準確地反映實際情況至關重要。我還發現書中對於實驗設計的介紹也非常有價值，它詳細講解瞭如何進行隨機化、分組、重復等，以減少偏差，提高實驗的效率和可靠性。這本書為我提供瞭一個強大的分析工具箱，讓我能夠以更科學、更嚴謹的方式來處理工程中的不確定性和變異性。

评分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我首先被它清晰且有條理的結構所吸引。作者在處理每一個主題時，都采用瞭“概念引入—原理闡述—公式推導—案例分析—課後習題”的模式，這種流程設計非常人性化，使得讀者能夠一步步地深入理解。例如，在講解隨機變量和概率分布時，作者先用生動有趣的例子引齣隨機現象的概念，然後詳細介紹離散型和連續型隨機變量的定義，接著是各種常見的概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布等）的性質和應用場景。在公式推導部分，作者提供瞭詳盡的步驟，並輔以圖示說明，讓原本復雜的數學推導變得易於理解。更令我贊賞的是，書中為每個概率分布都精心設計瞭與工程相關的實際應用案例。比如，在學習泊鬆分布時，書中通過汽車製造過程中隨機齣現的瑕疵數量、通信係統中隨機到達的呼叫數量等例子，清晰地展示瞭泊鬆分布在描述計數型隨機事件方麵的強大能力。這些案例不僅加深瞭我對理論知識的理解，更讓我看到瞭統計學在解決實際工程問題中的價值。此外，書中的習題設計也非常有層次感，從基礎的概念理解到復雜的應用分析，能夠有效地檢驗和鞏固讀者所學的知識。我個人在做習題時，常常會迴顧書中相應的案例，這幫助我更好地遷移所學知識到新的情境中。總的來說，這本書在教學方法上非常成功，它能夠有效地激發讀者的學習興趣，並幫助讀者建立起紮實的統計學和概率論基礎，為後續更深入的工程學習打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書在講解概率論基礎時的細緻程度感到非常滿意。作者並沒有僅僅羅列公理和定理，而是通過大量的生動有趣的例子，來幫助讀者理解概率的概念，例如事件的獨立性、條件概率、全概率公式、貝葉斯定理等。我特彆喜歡書中對隨機變量和概率分布的講解，它詳細介紹瞭離散型和連續型隨機變量的定義，以及各種常見的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、幾何分布、指數分布、均勻分布、正態分布、對數正態分布等。更重要的是，書中為每一種分布都提供瞭與工程領域緊密相關的應用案例，例如在可靠性工程中分析産品壽命，在通信係統中分析信號傳輸的錯誤率，在質量控製中分析不閤格品的比例等。這些案例的引入，不僅加深瞭我對理論知識的理解，更讓我看到瞭概率論在解決實際工程問題中的強大作用。此外，書中對期望、方差、矩母函數等概念的講解也清晰明瞭，並且強調瞭它們在分析隨機變量性質和推導分布特性時的重要性。這本書為我打下瞭堅實的概率論基礎，讓我能夠更好地理解後續的統計學內容，並將其應用於解決工程中的不確定性問題。

评分☆☆☆☆☆

我發現這本書在統計學和概率論的教學過程中，非常注重培養讀者的批判性思維和解決問題的能力。作者並沒有僅僅停留在介紹公式和方法，而是強調瞭對這些方法背後的假設條件的理解，以及在實際應用中如何檢驗這些假設。例如，在講解正態性檢驗時，書中不僅介紹瞭如何進行檢驗，還討論瞭當數據不完全符閤正態分布時，有哪些備選方法或者如何進行數據轉換。這種嚴謹的態度貫穿瞭全書，讓我能夠更深入地理解統計分析的局限性和適用範圍。書中關於假設檢驗的部分尤其齣色，它詳細講解瞭第一類錯誤（α）和第二類錯誤（β）的概念，以及如何根據實際情況來權衡這兩種錯誤。我還注意到書中對“統計顯著性”和“實際顯著性”的區彆進行瞭強調，這對於避免過度解讀統計結果非常有幫助。在迴歸分析方麵，書中不僅介紹瞭如何構建模型，還詳細討論瞭模型的診斷和選擇，以及如何評估模型的預測能力。例如，通過調整R方、AIC、BIC等指標來比較不同模型，以及如何使用殘差圖來檢查模型的假設是否滿足。這些內容對於我理解和應用統計模型來解決實際工程問題提供瞭重要的指導。這本書不僅僅是提供知識，更重要的是教會我如何去思考，如何去運用這些知識來解決真實世界的問題，這對我作為一名工程師來說，是極其寶貴的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘述方式非常適閤工程背景的學習者。作者並沒有迴避數學的嚴謹性，但同時又非常注重概念的直觀理解和實際應用。在引入新的統計概念或概率模型時，作者總是先通過一個具體的工程問題來激發讀者的興趣，然後逐步引導讀者去理解解決這個問題所需的統計工具。我尤其欣賞書中對於數據收集和整理的討論，例如如何設計有效的問捲、如何進行隨機抽樣、如何處理缺失數據等，這些都是實際工程項目中非常基礎但又至關重要的一環。在講解統計推斷時，作者不僅給齣瞭公式和步驟，還詳細解釋瞭每一步的含義以及可能齣現的陷阱，比如多重比較問題、分組效應等。在描述迴歸分析時，書中不僅介紹瞭綫性迴歸，還涉及瞭多項式迴歸、交互項以及模型選擇的策略，這些內容對於我理解和建立復雜工程模型非常有幫助。另外，書中對實驗設計（DOE）的講解也非常透徹，它詳細介紹瞭單因素實驗設計、多因素實驗設計（如析因設計、響應麵法）等，並通過具體的案例，如優化生産工藝參數、改進産品性能等，展示瞭實驗設計在提高實驗效率、發現關鍵因素以及優化係統性能方麵的巨大價值。這本書為我提供瞭一個強大的思維工具，讓我在麵對工程中的不確定性和復雜性時，能夠更加自信和有效地進行分析和決策。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度讓我印象深刻，它不僅僅是簡單地羅列統計學和概率論的公式和概念，而是真正地將這些理論與工程實踐緊密地聯係起來。作者在講解每個概念時，都極力地展示瞭它們在實際工程問題中的應用，例如在質量控製、可靠性工程、實驗設計以及數據分析等領域。我特彆欣賞書中通過大量真實的工程案例來闡釋理論，這使得我能夠更直觀地理解抽象的統計模型是如何解決現實世界中的挑戰的。比如，在討論假設檢驗時，書中不僅給齣瞭各種檢驗方法的步驟，還詳細分析瞭在汽車安全測試、電子産品故障分析等場景中，如何選擇閤適的檢驗方法，以及如何解讀檢驗結果。這種“理論+實踐”的教學模式，對於我這樣一個工程專業的學生來說，非常有益，它幫助我建立起統計思維，讓我能夠用量化的方式來分析和解決問題。此外，書中對於數學推導的嚴謹性也做得很好，但又不至於過於晦澀，很多地方都提供瞭直觀的解釋和圖形化的輔助，讓我這個數學基礎不算特彆紮實的讀者也能跟得上。我尤其喜歡書中關於迴歸分析的部分，它詳細介紹瞭綫性迴歸、多元迴歸以及非綫性迴歸，並且結閤瞭實際數據演示瞭如何構建模型、評估模型性能以及進行預測。這些內容對於我理解實驗數據、優化工藝參數都有很大的幫助。這本書的排版和組織也非常清晰，每個章節都圍繞一個核心主題展開，並且邏輯嚴謹，循序漸進，即使是初學者也能很容易地找到學習的脈絡。我感覺自己通過閱讀這本書，不僅掌握瞭統計和概率的知識，更重要的是培養瞭一種嚴謹的科學思維方式，這對於我未來的工程學習和職業發展都至關重要。

评分☆☆☆☆☆

這本書在講解統計過程控製（SPC）方麵的內容非常詳實且貼閤實際工程需求。作者首先介紹瞭SPC的基本概念和重要性，強調瞭通過統計方法來監控和改進生産過程的質量。我尤其欣賞書中對控製圖的詳細闡述，包括Shewhart控製圖（X-bar控製圖、R控製圖、s控製圖）、CUSUM控製圖、EWMA控製圖等。書中不僅給齣瞭這些控製圖的構建方法和計算公式，還通過大量的工程案例，如汽車零部件的尺寸控製、電子産品的性能參數監控、食品生産的溫度記錄等，詳細說明瞭如何解釋控製圖中的信號，如何區分由特殊原因引起的變異和由普通原因引起的變異，以及如何利用控製圖來識彆過程中的潛在問題並進行改進。書中還對過程能力指數（Cp、Cpk、Pp、Ppk）進行瞭詳細的講解，說明瞭如何評估過程的實際能力與規格限之間的關係，以及如何通過改進過程來提高過程能力。此外，書中還涵蓋瞭其他重要的SPC工具，如直方圖、帕纍托圖、因果圖等，並闡述瞭它們在質量分析和問題解決中的作用。這本書為我提供瞭非常實用的工具和方法，幫助我理解和掌握如何有效地監控和管理生産過程，從而提高産品質量和過程效率。

评分☆☆☆☆☆

這本書的另一個亮點在於其對統計建模的係統性介紹。作者並沒有孤立地講解各種統計技術，而是將它們置於一個更廣闊的建模框架下進行闡述。從數據收集、描述性統計、概率分布的選取，到參數估計、假設檢驗，再到迴歸分析、方差分析以及非參數檢驗，整個流程都非常連貫和邏輯性強。我尤其喜歡書中對“模型擬閤”和“模型診斷”的強調，這讓我明白瞭建立一個統計模型不僅僅是套用公式，更重要的是要確保模型能夠準確地反映數據中的規律，並且能夠進行有效的預測。書中通過大量的圖示和案例，生動地展示瞭如何通過殘差分析、QQ圖、箱綫圖等工具來評估模型的擬閤優度，以及如何識彆模型中的潛在問題，如異常值、異方差、自相關性等。在講解迴歸分析時，書中還涉及瞭變量選擇、多重共綫性診斷以及廣義綫性模型等更高級的主題，這為我提供瞭更強大的工具來處理復雜的工程數據。此外，書中對時間序列分析的初步介紹，以及對統計過程控製（SPC）的詳細闡述，也為我提供瞭處理工程中隨時間變化的係統和質量控製方麵的寶貴知識。這本書為我打開瞭統計建模的大門，讓我能夠用一種係統化的方式來理解和應用統計學。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容不僅全麵，而且講解深入，特彆是在統計推斷方麵，它為我提供瞭非常係統和實用的指導。作者在講解點估計和區間估計時，詳細闡述瞭最大似然估計、矩估計等方法，並且通過大量的工程案例，如測量材料的平均強度、估計設備的平均壽命等，說明瞭如何利用樣本數據來估計總體參數，以及如何構建置信區間來衡量估計的精度。我印象特彆深刻的是書中關於假設檢驗的詳細講解，它覆蓋瞭T檢驗、Z檢驗、卡方檢驗、F檢驗等多種常用的統計檢驗方法，並且清晰地解釋瞭如何設定原假設和備擇假設，如何計算檢驗統計量，如何確定P值，以及如何根據P值做齣統計決策。這些內容對於我在進行産品質量評估、工藝改進以及實驗結果分析時都非常有幫助。書中還特彆強調瞭統計推斷的局限性，例如樣本量大小、抽樣方法對推斷結果的影響，以及在進行多重比較時需要注意的問題。此外，書中對“統計顯著性”和“實際顯著性”的區彆進行瞭深入的探討，這對於避免過度解讀統計結果，做齣更明智的工程決策至關重要。這本書為我提供瞭一個強大的分析工具箱，讓我能夠以更科學、更嚴謹的方式來處理工程中的不確定性和變異性。

评分☆☆☆☆☆

讓我印象深刻的是，這本書並沒有將統計學和概率論當作孤立的理論學科來教授，而是將其視為解決工程問題的強大工具。作者在講解每一個概念時，都盡量迴歸到工程的實際情境中，讓讀者感受到這些數學工具的實用性和生命力。例如，在介紹概率分布時，書中不僅討論瞭二項分布、泊鬆分布、指數分布、正態分布等經典分布，還結閤瞭工程領域中常見的隨機現象，如元器件的失效次數、産品壽命、測量誤差等，來解釋這些分布的適用性和意義。我特彆喜歡書中關於樣本和抽樣分布的講解，它清晰地解釋瞭中心極限定理的強大之處，以及樣本均值、樣本方差等統計量的分布特性，這對於理解後續的參數估計和假設檢驗至關重要。書中還花瞭大量篇幅介紹統計推斷，包括點估計、區間估計和假設檢驗。作者通過大量工程案例，如材料強度的檢測、生産過程的控製、客戶滿意度的調查等，詳細闡述瞭如何利用樣本數據對總體進行推斷。這些案例讓我能夠更直觀地理解統計推斷的原理和應用，也讓我看到瞭統計學在數據驅動決策中的重要作用。此外，書中還涵蓋瞭方差分析（ANOVA）、迴歸分析、非參數檢驗等內容，這些都是在工程研究和實踐中非常常用的統計工具。這本書為我提供瞭一個全麵的統計學和概率論學習框架，並且通過豐富的案例，幫助我掌握瞭如何將這些理論知識應用於解決實際的工程問題。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆