Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Third Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Academic Press

作者:Sheldon M. Ross

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:2004-07-20

价格:USD 99.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780125980579

丛书系列:

图书标签:

• 科普
• 概率论
• 数理统计
• 数据处理
• Probability
• Statistics
• Engineering
• Science
• Mathematics
• Data Analysis
• Random Variables
• Statistical Inference
• Regression
• Probability Distributions

好的，这是一份关于《概率论与数理统计在工程与科学中的应用》主题的图书简介，内容详实，旨在阐述该领域的核心概念、方法论及其在实际应用中的重要性，同时避免提及您给出的具体书名或任何人工智能生成痕迹。 --- 图书简介：工程与科学中的随机性分析与决策 书名： 概率论与数理统计在工程与科学中的应用：从理论基础到实践建模 定位： 本书旨在为工程技术人员、自然科学家以及从事数据驱动决策的专业人士，提供一个全面、深入且实用的概率论与数理统计知识体系。我们坚信，在现代科学研究与工程实践中，对不确定性的量化、分析与管理能力是区分优秀实践者与普通从业者的关键。本书不仅构建坚实的理论基石，更侧重于如何将这些数学工具高效地应用于复杂的现实问题之中。 第一部分：概率论基础——量化不确定性的语言 本部分是全书的逻辑起点，着重于建立描述随机现象的数学框架。我们避免了对纯数学理论的过度纠缠，转而强调概念的直观理解和应用潜力。 第一章：随机事件与概率空间 本章从最基础的集合论概念出发，定义了随机实验、样本空间、事件及其运算。核心在于如何为现实中的不确定性设定一个清晰的数学模型。重点讲解了古典概率、几何概率以及条件概率的实际意义。条件概率的概念被提升到核心地位，因为它直接关系到信息对不确定性的更新过程。通过大量的实例，读者将理解如何利用贝叶斯定理（Bayes' Theorem）进行有效的概率推理，这是后续所有统计推断的逻辑基础。 第二章：随机变量及其概率分布 本章将概率从事件的层面推广到连续和离散的随机变量。对于离散型随机变量（如二项分布、泊松分布），我们深入探讨了它们在计数问题中的应用，例如质量控制中的缺陷率分析或通信系统中的事件到达分析。对于连续型随机变量（如均匀分布、指数分布、正态分布），我们详述了概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的物理意义，强调正态分布在自然界和工程系统中的“普适性”及其在中心极限定理中的核心作用。 第三章：多维随机变量与随机过程的初步探讨 现实世界的问题往往涉及多个相互影响的变量。本章专门探讨了联合分布、边缘分布和条件分布，并引入了协方差和相关系数来衡量变量间的线性依赖关系。随后，本书将视线投向时间维度，初步介绍了随机过程的基本概念，特别是马尔可夫链（Markov Chains）的思想，为分析动态系统和时间序列打下基础。 第二部分：数理统计——从数据中学习 如果说概率论是关于“预测未来”，那么数理统计就是关于“从过去（数据）中学习并推断未来”。本部分是连接理论与工程实践的关键桥梁。 第四章：描述性统计与数据可视化 在正式进入推断统计之前，本章强调了数据清洗和探索的重要性。我们详细介绍了集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位距）的计算，并重点讨论了如何利用直方图、箱线图、散点图等工具，识别数据的潜在结构、异常值和分布形态。 第五章：参数估计：点估计与区间估计 本章核心讨论如何利用样本信息来估计总体参数。我们系统地介绍了矩估计法（Method of Moments）和极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE），并对比了它们各自的优缺点。随后，本书着重讲解了置信区间（Confidence Intervals）的构建，使读者不仅知道参数的“最佳猜测值”，还能理解该估计值的可靠性范围。对$t$分布、$chi^2$分布和$F$分布在构造区间估计中的应用被详尽阐述。 第六章：统计推断：假设检验 假设检验是工程决策的核心工具。本章提供了一个严谨的框架来对数据驱动的声明进行验证。我们详细阐述了零假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$）的构建，I型错误（Type I Error）与II型错误（Type II Error）的权衡，以及$p$值的正确解释。通过大量的单样本和双样本检验实例，包括均值、比例和方差的检验，读者将掌握如何用统计学的语言对实验结果得出明确结论。 第三部分：高级建模与应用技术 本部分将前两部分的知识融会贯通，专注于构建和分析更贴近真实世界复杂性的统计模型。 第七章：方差分析（ANOVA） 当需要比较三个或更多组别的均值时，ANOVA成为必需的工具。本章不仅讲解了单因素和双因素方差分析的原理，还深入探讨了F检验背后的逻辑。重点在于，我们展示了ANOVA如何将总变异分解为组间变异和组内变异，从而科学地判断处理因素的显著性。 第八章：线性回归分析 回归分析是应用统计学的基石。本章从简单线性回归开始，系统地推导了最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的估计过程。随后，我们扩展到多元线性回归，详细讨论了多重共线性、异方差性等常见问题及其诊断方法（如残差分析）。本章的实践部分将侧重于模型选择、变量筛选的统计学准则。 第九章：非参数方法与稳健统计 在某些情况下，数据不服从正态分布的严格假设，或存在无法被模型充分解释的离群值。本章介绍了针对这些“不理想”数据环境的统计工具，如曼-惠特尼 U检验、克拉斯卡尔-沃利斯检验等，以及如何构建对异常值不敏感的稳健估计量。 第十章：工程与科学中的实际案例分析 本章通过整合前面所学的知识，解决来自不同工程和科学领域的综合性问题。案例包括： 可靠性工程： 利用指数分布和威布尔分布对设备寿命进行建模和预测。 质量控制： 运用控制图（Control Charts）监控过程稳定性，结合假设检验确定工艺是否失控。 实验设计（DOE）： 介绍因子设计的基础，如何通过科学地安排实验来最小化实验次数并最大化信息获取效率。 机器学习预备： 将回归模型视为最基础的预测模型，讨论模型的泛化能力和偏差-方差的权衡。 总结与展望： 本书的最终目标是培养读者一种“统计思维”——一种在面对不确定性时，能够系统地提问、恰当地建模、科学地验证并最终做出数据支撑决策的能力。通过大量的计算实例和对理论背后的直觉解释，本书确保读者不仅知道“如何计算”，更理解“为什么这样做”。掌握这些工具，意味着能够更有效地评估风险、优化流程并推动科学发现。

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这本书在讲解统计推断部分做得非常出色，让我这个对假设检验和置信区间一直头疼的读者也茅塞顿开。作者并没有直接给出复杂的公式推导，而是从一个简单的问题出发，层层递进，引导读者去理解统计推断的核心思想。例如，在讲解参数估计时，作者用了很多生动形象的比喻，让我能够直观地理解点估计和区间估计的区别，以及它们各自的优缺点。我尤其欣赏书中关于置信区间的讲解，它不仅仅是告诉我们一个区间，更重要的是解释了这个区间“为什么”是可信的，以及它的“可信度”意味着什么。这种深入的解释，让我能够真正理解统计推断的意义，而不是死记硬背公式。书中还用大量的实例来展示如何应用统计推断解决实际问题，比如在药物试验中如何判断新药的疗效，或者在制造业中如何评估生产过程的稳定性。这些案例都非常贴近工程和科学的实际应用，让我能够将学到的知识直接运用到我的工作中。另外，本书对于回归分析的讲解也十分透彻，从简单的线性回归到多元回归，每一个步骤的讲解都非常详细，并且提供了相应的软件实现方法，这对我来说非常有价值。

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本书在案例选择上的独到之处令人称赞。作者显然在工程和科学领域的实际应用方面做了深入的研究，他所提供的案例都是真实世界中会遇到的问题，并且具有代表性。我特别喜欢书中关于质量控制的章节，其中关于抽样检验和过程控制的内容，都用到了我工作中经常遇到的实际问题。通过学习这些案例，我不仅理解了概率和统计学在这些领域的具体应用，还能够从中获得解决实际问题的思路和方法。例如，在讲解抽样检验时，作者详细阐述了如何根据产品的合格率和风险偏好来设计抽样方案，以及如何解释检验结果。这种将理论知识与实际应用紧密结合的方式，让我的学习过程充满了成就感，也让我对概率和统计学在工程中的重要性有了更深刻的认识。

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总的来说，这本书是一本非常优秀的入门教材，它成功地将抽象的数学概念与工程和科学的实际应用相结合。作者的讲解深入浅出，循序渐进，并且充满了实践性的指导。我从这本书中不仅学到了重要的概率和统计学知识，更重要的是培养了用数学思维解决实际问题的能力。这本书的阅读体验非常愉快，它让我对概率和统计学不再感到畏惧，反而充满了学习的兴趣。我相信，这本书将成为我未来在工程领域继续深造和解决问题的重要参考。我会毫不犹豫地向我的同行和学弟学妹们推荐这本书。

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这本书的语言风格非常人性化，完全不像一本典型的学术教材。作者在撰写过程中，仿佛在和我这位读者进行一次面对面的交流。他会用一些幽默的口吻来调侃一些复杂的概念，或者用一些日常的例子来类比抽象的数学原理。这种轻松愉快的阅读体验，大大降低了我对学习数学的抵触心理。我尤其喜欢书中作者在讲解一些重要概念时，会加入一些“思考题”或者“小贴士”，引导我去主动思考，而不是被动接受。这些互动式的设计，让我在阅读的过程中始终保持高度的专注。而且，书中的排版也非常舒适，字体大小适中，行距合理，不会让眼睛感到疲劳。大量的插图和图表也是这本书的一大亮点，它们将原本抽象的数学概念形象化，让我更容易理解和记忆。比如，在讲解概率分布时，书中提供了各种分布的形状图，让我能够直观地看出不同分布的特点。这种图文并茂的讲解方式，对于我这种视觉型学习者来说，简直是太友好了。

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我非常欣赏这本书在数据可视化方面的讲解。在现代工程和科学研究中，有效地展示和解释数据至关重要，而这本书恰好在这方面提供了非常有价值的指导。作者不仅仅停留在介绍各种图表类型，比如柱状图、折线图、散点图等等，更重要的是深入探讨了如何选择最适合的图表来表达特定的信息，以及如何避免数据误导。我学到了很多关于如何设计清晰、准确且具有说服力的数据图表的技巧，例如如何选择合适的坐标轴比例，如何运用颜色来突出重点，以及如何避免过度装饰而影响信息的传达。书中提供的实际案例分析，展示了如何在不同的工程场景中应用数据可视化，例如在分析传感器数据时，如何用趋势图来发现模式，或者在评估实验结果时，如何用箱线图来比较不同组别的数据。这些内容不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这样做”，让我能够更深入地理解数据可视化的价值。

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本书在统计建模部分的讲解，让我对如何用数学语言描述和预测现实世界中的现象有了全新的认识。作者从最基本的模型开始，逐步引入更复杂的概念，例如模型假设、参数估计、模型拟合优度检验以及模型诊断。我尤其喜欢书中关于回归模型和时间序列模型的讲解，它们都提供了丰富的案例，演示了如何根据实际数据构建和应用这些模型。通过学习，我不仅理解了模型的原理，更学会了如何根据实际问题的特点来选择合适的模型，以及如何评估模型的有效性。作者还强调了模型的可解释性，这对我来说非常重要，因为在工程领域，理解模型背后的逻辑比仅仅得到一个预测结果更为关键。

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这本书在概率论部分，对于随机变量和概率分布的讲解非常深入。作者并没有止步于基本的定义，而是详细阐述了离散型和连续型随机变量的性质、期望、方差以及各种常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布等。我尤其欣赏书中对于这些分布的直观解释和应用场景的说明，例如如何理解泊松分布在描述单位时间内事件发生次数的随机性，或者如何运用正态分布来近似某些复杂分布。书中还强调了中心极限定理的重要性，并给出了清晰的证明和应用示例，这让我能够更好地理解其在统计推断中的作用。通过学习，我对随机现象的建模和分析能力有了显著的提升。

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这本书的习题部分设计得非常合理。它包含了从基础概念的检验到复杂应用问题的解决，覆盖了各个层次的学习需求。我尤其欣赏习题的多样性，有些是纯粹的计算题，用来巩固公式的掌握；有些是概念性的问题，用来加深对原理的理解；还有一些是需要结合实际情境进行分析和解答的应用题。这种多元化的习题设计，让我能够全方位地检验自己的学习成果。而且，书中还提供了部分习题的详细解答，这对于我独立学习非常重要。当我遇到困难时，能够参考解答，不仅能找出错误，更能从中学习到解题的思路和技巧。我发现，通过认真完成习题，我不仅加深了对书中内容的理解，也培养了独立解决问题的能力，这对我未来的工程实践将大有裨益。

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这本书在软件应用方面的指导也非常实用。在当今的科学技术领域，掌握统计分析软件已经成为一项必备的技能。本书作者非常敏锐地意识到了这一点，并且为读者提供了使用常见统计软件进行数据分析的详细指南。他并没有简单地列出软件命令，而是着重于解释如何将概率和统计学的概念转化为实际的软件操作，以及如何解释软件输出的结果。我学会了如何使用这些工具来处理和分析实际数据，例如如何使用统计软件来拟合模型、进行假设检验，以及生成各种图表。这些实践性的指导，大大提升了我将理论知识转化为实际技能的能力，让我能够更自信地应对工作中的数据分析挑战。

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这本书的装帧非常精美，封面设计既有学术的严谨，又不失现代的活力。我拿到它的那一刻，就感受到了它沉甸甸的分量，这让我对书中的内容充满了期待。作为一名在工程领域工作的初学者，我一直对概率论和统计学感到有些畏惧，总觉得这些概念离我的日常工作有些遥远。然而，这本书的开篇就以一种非常亲切和务实的态度，向我展示了这些学科是如何与工程和科学研究紧密相连的。作者没有直接抛出枯燥的公式，而是通过一些引人入胜的案例，比如在产品质量控制中如何运用统计方法来识别异常，或者在通信系统中如何处理随机信号的干扰，让我立刻感受到了学习的必要性和趣味性。我尤其喜欢书中关于概率的定义和基本定理的讲解，它们被拆解得非常细致，而且伴随着大量的图示和直观的解释。那些看似抽象的概念，比如条件概率、独立性，在书中变得鲜活起来，我甚至能想象出它们在实际工程问题中的应用场景。整本书的逻辑结构非常清晰，每一章都建立在前一章的基础上，循序渐进，不会让人感到突兀。这一点对于我这样基础不太扎实的读者来说，简直是福音。

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