具体描述
This comprehensive introduction to probability and statistics will give you the solid grounding you need no matter what your engineering specialty. Through the use of lively and realistic examples, the author helps you go beyond simply learning about statistics to actually putting the statistical methods to use. Rather than focus on rigorous mathematical development and potentially overwhelming derivations, the book emphasizes concepts, models, methodology, and applications that facilitate your understanding.
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目录信息
读后感
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...
用户评价
这本书的语言风格非常独特，既有严谨的学术性，又不失易读性。作者善于使用生动的比喻和形象的类比来解释复杂的概念，例如在解释中心极限定理时，作者用“大家庭的平均身高”来类比，使得原本枯燥的理论变得有趣起来。我发现，这本书在解释一些核心概念时，会反复强调其背后的思想，而不是简单地给出定义和公式。比如，在讲解最大似然估计时，作者不仅给出了推导过程，还详细阐述了“似然”的含义以及为什么我们要最大化它，这有助于我们从更深的层次理解统计推断的原理。
评分总而言之，这本书是一本集理论性、实践性和启发性于一体的优秀教材。作者以其深厚的学术功底和精湛的教学技艺，为我们提供了一次高质量的学习体验。它不仅帮助我建立起坚实的概率论和统计学基础，更重要的是，它培养了我独立思考和解决问题的能力。我相信，这本书将成为我在工程和科学领域学习和研究道路上的宝贵财富，它所传授的知识和思想，将会在未来的学习和工作中不断地给予我启发和指导，帮助我更好地理解数据，做出更明智的决策。
评分这本书的封面设计简约而专业，传递出一种严谨的学术氛围。当我第一次翻开它时，就被其清晰的排版和精炼的语言所吸引。序言部分就明确了本书的定位——为工程和科学领域的学生提供坚实的概率论和统计学基础。作者在开头部分就强调了理论与实践相结合的重要性，这让我对后续的学习充满了期待。我很喜欢作者在介绍基本概念时，总是会引用一些贴近实际的例子，比如在讲到随机变量时，会用产品缺陷率、测量误差等来解释，这使得抽象的数学概念变得生动易懂。对于像我这样不太擅长纯理论学习的学生来说，这种方式非常有效。
评分这本书在内容深度和广度上都达到了一个很高的水平，对于工程和科学领域的学生来说，是一本非常全面的参考书。它涵盖了概率论和统计学的绝大多数核心内容，并且在很多方面都进行了深入的探讨。例如，在处理多变量统计时，作者不仅介绍了多元正态分布，还对主成分分析、因子分析等方法进行了初步的介绍，这为我们进一步学习更高级的统计方法打下了良好的基础。此外，书中还涉及了一些统计软件的应用，虽然不是重点，但也能让我们初步了解如何将统计理论应用于实际计算。
评分这本书的风格非常有启发性，它不仅仅是在传授知识，更是在引导我们思考。作者在讲解统计思想时，经常会提出一些“为什么”的问题，促使我们去思考统计方法的合理性以及其背后的假设。例如，在讨论置信区间时，作者会强调置信区间的正确解释，而不是将其与概率混淆，这对于培养严谨的统计思维至关重要。书中的一些讨论性问题，也鼓励我们去分析不同统计方法的优缺点，以及在特定情况下应该如何选择。这种教学方式让我感觉自己不仅仅是在被动接受知识，而是在主动地学习和探索。
评分对于我来说，这本书最吸引我的地方在于它对统计学在工程领域应用的强调。书中有很多关于质量控制、可靠性工程、实验设计等方面的实例，这些都是我未来工作中非常可能遇到的问题。例如，在讲到方差分析时，作者就结合了农业试验和工业生产中的实例，展示了如何利用ANOVA来比较多个处理组的差异。在阅读这些章节时，我能够清晰地感受到统计学工具如何帮助工程师们做出更明智的决策，如何提高生产效率和产品质量。这本书让我对统计学在工程领域的价值有了更深刻的认识。
评分这本书在内容的编排上，循序渐进，逻辑性非常强。从最基础的概率概念，如样本空间、事件、概率的性质，到条件概率、独立性，再到随机变量及其分布，作者都处理得非常得当。我尤其欣赏的是，作者在讲解离散随机变量和连续随机变量时，并没有将两者割裂开，而是通过一些过渡性的例子，展示它们之间的联系，比如泊松分布如何近似二项分布。在回归分析的部分，作者花了大量的篇幅来讲解线性回归的原理、假设以及模型诊断，这对于我在进行数据分析和建模时非常有帮助。书中的图表也非常丰富，而且绘制得非常清晰，能够直观地展示数据的分布和模型拟合的效果，这比纯粹的文字描述要有效得多。
评分这本书在数学推导方面做得也非常出色，既保证了严谨性，又不会让非数学专业背景的读者望而却步。作者在推导公式时，往往会先给出直观的解释，然后再进行详细的数学推导，并且会清晰地标明每一步的依据。我特别喜欢作者在引入新的统计分布时，会先介绍其产生的背景和应用场景，然后再给出其概率密度函数或概率质量函数。例如，在讲解Gamma分布时，作者就将其与等待时间、寿命等概念联系起来，使得理解更加容易。书中的许多证明也并非冗长乏味，而是简洁明了，重点突出。
评分这本书不仅仅是理论的堆砌，更注重培养读者的应用能力。在每一章节的末尾，都设置了大量的练习题，这些题目涵盖了从基础巩固到综合应用的各个层次。我特别喜欢那些“开放式”的问题，它们鼓励我们去思考，去探索不同的解题思路，而不是仅仅套用公式。例如，在讲到假设检验时，书中设计了一些需要我们根据实际情境来选择合适的检验方法和解释检验结果的题目，这让我受益匪浅。此外，书中还穿插了一些“案例研究”，这些案例往往来源于真实的工程或科学研究，让我们有机会将学到的知识应用到实际问题中，感受统计学在解决复杂问题中的强大力量。
评分这本书在数据可视化方面也提供了很多有用的指导。作者在介绍统计方法时，经常会配合使用各种图表，例如直方图、散点图、箱线图等，来展示数据的分布特征和模型拟合情况。我尤其欣赏作者在讲解回归分析时，对残差图的重视，并详细说明了如何通过残差图来诊断模型的假设是否被满足。这让我意识到，良好的数据可视化不仅是展示结果，更是理解数据和模型的重要工具。书中提供的许多图例，都能够帮助我更好地理解抽象的统计概念，并且在我自己进行数据分析时，也能借鉴这些可视化技巧。
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