Probability and Statistics in the Engineering and Computing Sciences (Probability & Statistics) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw Hill Higher Education

作者:J.Susan Milton

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1985-11-01

价格:USD 28.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070423510

丛书系列:

图书标签:

• Probability
• Statistics
• Engineering
• Computing
• Mathematics
• Data Analysis
• Random Variables
• Statistical Inference
• Regression
• Probability Distributions

《概率与统计在工程与计算科学中的应用》 本书是一本面向工程与计算科学领域学生的入门级教材，旨在为读者打下坚实的概率论与数理统计基础，并展示这些理论在解决实际问题中的强大威力。本书的重点在于概念的理解和方法的应用，而非繁复的数学推导。 核心内容概览： 概率基础： 随机事件与概率： 引入概率的基本概念，如样本空间、事件、概率公理，以及条件概率、独立性等核心概念。通过生动的例子，帮助读者理解随机性的本质。 组合学与计数原理： 介绍排列、组合等计数方法，为计算复杂事件的概率提供工具。 离散型随机变量： 深入探讨常见的离散概率分布，如二项分布、泊松分布、几何分布等，并阐述它们在不同工程场景下的应用，例如故障率分析、排队论模型等。 连续型随机变量： 详细介绍连续概率分布，包括均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）等。强调正态分布在自然科学与工程领域的重要性，以及中心极限定理的应用。 联合分布与边缘分布： 探讨多随机变量的情况，学习如何描述和分析变量之间的相互关系，例如协方差与相关性。 统计推断： 参数估计： 介绍点估计与区间估计的方法，帮助读者从样本数据推断总体参数，并量化估计的可靠性。将重点放在最大似然估计等常用方法。 假设检验： 讲解如何利用样本数据对关于总体的假设进行检验，包括单样本检验、双样本检验、卡方检验等。通过实例展示如何做出统计决策。 回归分析： 详细介绍线性回归模型，包括简单线性回归与多元线性回归。重点讲解模型拟合、参数解释、模型诊断以及如何利用回归模型进行预测。 方差分析（ANOVA）： 介绍方差分析的基本原理，用于比较多个组的均值是否存在显著差异，这在实验设计与数据分析中至关重要。 特色与亮点： 工程与计算导向： 本书的每一章都紧密结合工程和计算科学的实际应用。作者精心挑选了大量来自通信、电子、计算机科学、控制系统、制造业等领域的案例研究，使理论知识的学习与实际问题的解决紧密相连。 循序渐进的教学方法： 内容组织清晰，逻辑性强，从基础概念出发，逐步深入到更复杂的统计推断方法。每章都配有丰富的例题解析和习题，帮助读者巩固所学知识。 强调直观理解： 避免了过于抽象和冗长的数学推导，而是注重概念的直观解释和图形化展示，帮助读者建立清晰的认识。 计算工具的应用： 虽然本书不侧重于特定软件的教学，但会提及如何利用常见的计算工具（如Python、R、MATLAB）来实现统计分析，鼓励读者将理论应用于实践。 广泛适用性： 本书不仅适用于计算机科学、电气工程、机械工程等专业的学生，也为需要掌握统计学知识的物理学、化学、生物学以及数据科学等领域的学生提供了坚实的理论基础。 本书将帮助您： 掌握描述和理解随机现象的数学语言。 学会分析和解释实验与观测数据。 能够运用统计方法进行预测、决策和模型构建。 为进一步学习更高级的统计建模、机器学习和数据挖掘等课程奠定坚实的基础。 通过学习本书，读者将能够自信地运用概率与统计的工具，有效地解决工程与计算科学领域中遇到的各种挑战，提升数据分析和问题解决的能力。

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这本书的书名是《Probability and Statistics in the Engineering and Computing Sciences (Probability & Statistics)》。 这份书评将严格围绕上述书名所暗示的领域（工程学和计算科学中的概率论与统计学），创作五段风格迥异、内容详尽的评论，每段约300字，确保不提及任何与该书内容直接相关或不相关的具体细节，也不使用任何模板化的开头或结尾词汇。 --- 初次翻阅这本厚重的著作时，我立刻被它那种直击核心问题的务实态度所吸引。它似乎没有过多地纠缠于过于抽象的数学推导，而是将重心放在了如何将那些晦涩的概率模型有效地“嫁接”到实际的工程系统分析和海量数据处理流程中去。例如，在处理系统可靠性评估时，作者没有仅仅停留在理论分布函数的讲解上，而是深入探讨了如何根据实际运行数据校准这些模型，确保预测结果能够承受工业界对精度近乎苛刻的要求。我尤其欣赏它对贝叶斯方法的介绍，那种将先验知识融入迭代修正过程的哲学，对于从事复杂系统建模的人来说，简直是醍醐灌顶。它教会我的不是‘应该’用哪个公式，而是‘在什么场景下’使用特定工具能带来的最高效率和最低风险。这种以问题为导向的叙事结构，使得即便是初次接触高级统计工具的工科生，也能迅速找到知识落脚点，而不是迷失在无穷无尽的数学符号迷宫里。整本书的逻辑链条非常清晰，从基础的随机变量到复杂的回归分析和时间序列，每一步都紧密扣合了工程实践的痛点，读起来酣畅淋漓，仿佛有一位经验丰富的资深工程师在身旁手把手地指导。

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我必须承认，这本书的阅读体验并非一帆风顺，它对读者的基础知识有一定的要求，尤其是在线性代数和微积分方面。但正因为这种对基础的坚持，它才能在更高级的课题上展现出无与伦比的深度。书中对于随机过程在通信系统中的应用论述，堪称典范。作者没有用简化的模型来搪塞过去，而是真实地呈现了在实际信道衰落和干扰环境下，如何运用马尔可夫链和鞅论来评估系统性能的上限和下限。这种不回避困难的学术勇气，值得高度赞扬。它迫使读者跳出舒适区，去理解那些真正影响工程决策的关键机制。这种深度带来的知识掌握，远非浅尝辄止的表面功夫可比。当你真正理解了这些深层联系后，你会发现，过去那些看似随机的工程现象，其实都遵循着清晰的统计规律，而这本书，就是揭示这些规律的钥匙。

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这本书给我的震撼，更多来源于它在阐述复杂概念时所展现出的那种近乎外科手术般的精准度。许多统计学分支，一旦进入高维空间，概念就容易变得模糊不清。然而，在这本书里，作者仿佛手持一把锋利的手术刀，将这些复杂性解构得井井有条。特别是在处理异常值检测和模型鲁棒性检验时，它所采用的方法论层次分明，每一步的引入都有其明确的逻辑动机。我过去在处理传感器数据流时遇到的诸多困惑，例如如何有效地从噪声中提取有效信号，在这本书中找到了清晰的理论依据和可操作的步骤。它没有用华丽的辞藻来包装，而是用扎实、严谨的论证来支撑每一个论点。这种朴实无华但力量无穷的叙事风格，让人对内容深信不疑。与其说这是一本教材，不如说它是一本高级工程师的实战手册，里面记录的经验和教训，是需要多年实践积累才能获得的宝贵财富，现在被系统地整理在了我们面前。

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这本书最令人称道的一点，在于它对“不确定性量化”的系统性方法论的构建。在当代工程和计算领域，不确定性是常态而非例外，如何科学地表达和管理这种不确定性，是区分业余和专业的关键。作者构建了一个非常宏大且实用的框架，它涵盖了从数据采集阶段的测量误差传播，到模型验证阶段的偏差分析，再到最终决策的风险评估。这种全流程的覆盖，让我对整个工程分析的闭环有了全新的认识。它不再是将统计分析视为孤立的一环，而是将其视为贯穿于产品生命周期每一个关键节点的基石。书中对敏感性分析的讲解，就非常具有启发性，它教导我们如何识别出对最终结果影响最大的那几个输入参数，从而指导资源的最优分配。阅读完后，我感觉自己不再是单纯地应用工具，而是真正开始掌握了驾驭不确定性的艺术，这对于任何需要做出关键工程判断的专业人士来说，都是无价之宝。

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读完这本书后，我的第一感觉是，它成功地架起了一座横跨纯理论与尖端计算实践的坚固桥梁。市面上很多统计学教材，要么过于偏向理论数学的严谨性，让工程师望而却步；要么则过于简化，导致在面对真实世界中的“脏数据”时束手无策。但此书的妙处在于，它似乎精确地找到了那个甜蜜点。在涉及计算科学的应用部分，比如算法的复杂度分析和随机过程在网络优化中的作用时，作者没有回避现代计算范式的复杂性，反而将统计工具巧妙地融入到对算法性能的量化描述中。我发现书中对蒙特卡洛模拟方法的讲解尤为透彻，它不仅仅是介绍了原理，更重要的是，它展示了如何根据计算资源的限制和所需的置信区间，来优化模拟的步长和样本量。这种对“计算效率”的关注，是许多传统统计教材所忽略的。它让读者意识到，统计工具的选择不仅关乎数学上的最优性，更关乎工程实现上的可行性和成本效益。总而言之，它提供了一套完整的、面向实际部署的统计思维框架，而非仅仅是一本教科书。

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