Probability for Applications pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K

作者:Paul E. Pfeiffer

出品人:

页数:698

译者:

出版时间:1990-1

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540971382

丛书系列:

图书标签:

概率论
应用概率
随机过程
统计推断
数学
工程
数据科学
机器学习
信号处理
金融数学

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具体描述

概率统计的实用指南这本书将引领您踏入概率与统计的精彩世界，为您揭示隐藏在数据背后的规律与奥秘。无论您是希望深化对科学研究的理解，还是渴望在商业决策、金融分析、工程设计等领域获得更精准的洞察，本书都将是您不可或缺的助手。核心概念与理论深度解析本书将从概率论的基础概念出发，循序渐进地讲解随机变量、概率分布、期望、方差等核心知识。您将深入理解离散型和连续型概率分布的特点，例如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，并掌握它们在不同情境下的应用。此外，本书还将详细阐述统计推断的重要工具，包括参数估计、假设检验、置信区间等。您将学会如何从样本数据中有效地估计总体参数，如何运用统计方法来验证研究假设，并能够根据数据得出可靠的结论。丰富的应用场景与实例分析本书的最大亮点在于其丰富的实际应用案例。我们将通过大量贴近现实生活的例子，展示概率统计在各个领域的强大力量。商业与金融：学习如何利用概率模型来评估投资风险，预测市场趋势，优化资源配置，制定更有效的营销策略。您将了解蒙特卡洛模拟在金融衍生品定价中的应用，以及如何运用统计方法进行信用评分和欺诈检测。科学研究：掌握如何设计科学实验，收集和分析数据，从而得出有说服力的研究结果。本书将涵盖生物统计学在临床试验中的应用，例如药物疗效的评估；以及物理学中用于分析实验数据的统计方法。工程与质量控制：学习如何应用概率论来分析系统可靠性，预测设备故障，并实现高效的质量管理。您将了解抽样检验在生产过程中的重要性，以及如何使用统计过程控制（SPC）来监控和改进产品质量。数据科学与机器学习：概率模型是现代数据科学和机器学习的基石。本书将为您打下坚实的基础，理解诸如贝叶斯推断、最大似然估计等概念，这些是构建许多机器学习算法（如朴素贝叶斯分类器、逻辑回归）的关键。循序渐进的学习方法本书采用由浅入深、由易到难的学习路径，确保读者能够扎实掌握每一个知识点。清晰的数学推导：所有关键公式和定理都附有清晰的数学推导过程，帮助您理解其来源和逻辑。直观的图示与可视化：大量使用图表、图形和可视化工具来帮助您直观理解抽象的概率概念和统计分布。精选的习题与解答：每章都配有精心设计的习题，涵盖了从基础巩固到综合应用的各个层面。提供详细的解答，帮助您检验学习效果，发现知识盲点。案例研究深度剖析：针对具体应用场景，进行深入的案例研究，引导您思考如何将理论知识转化为解决实际问题的能力。本书适合谁？本科生与研究生：无论是统计学、数学、物理、工程、经济、金融，还是计算机科学等专业的学生，本书都能提供坚实的概率统计基础。科研人员与工程师：希望运用定量方法来分析数据、解决复杂问题的研究者和工程师。数据分析师与数据科学家：希望在数据驱动的决策中获得更深入洞察的专业人士。对概率与统计感兴趣的任何人：无论您的背景如何，只要您对理解和应用概率统计知识充满热情，本书都将是您极佳的选择。掌握概率与统计，就是掌握了理解和驾驭不确定性的钥匙。这本书将陪伴您开启这段充满知识与洞察的旅程。