Outlines & Highlights for Probability and Statistics for Engineering and the Sciences by Jay L. Devo pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:AIPI

作者:Cram101 Textbook Reviews

出品人:

页数:132

译者:

出版时间:2010-01-11

价格:USD 28.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781616988135

丛书系列:

图书标签:

概率统计
工程统计
科学统计
Devore
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具体描述

开启数据驱动的工程与科学探索之旅：一本深入理解概率与统计的指南在当今科学研究与工程实践日新月异的时代，对数据进行准确的理解、分析和预测的能力已成为不可或缺的核心竞争力。概率论与统计学，正是支撑这一能力的基石。《概率论与统计学：为工程与科学而设》一书，正是为了满足工程技术人员和科研人员在这一领域的学习需求而精心编撰。本书旨在系统性地介绍概率论与统计学的基本概念、核心原理以及在实际问题中的应用方法，帮助读者建立坚实的理论基础，并能灵活运用统计工具解决工程与科学领域面临的挑战。本书内容涵盖了概率论的入门，从样本空间、事件及其运算出发，深入浅出地讲解了古典概型、几何概型等概率计算的基本方法。接着，本书将重点放在了随机变量及其概率分布上，详细阐述了离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、指数分布、正态分布）的定义、性质和应用。正态分布作为统计学中最核心、应用最广泛的分布之一，本书将投入大量篇幅对其进行深入剖析，包括其重要特性、与其他分布的关系以及在实际问题中的近似应用。概率论的理论基础奠定之后，本书自然过渡到统计推断的核心内容。首先，将详细介绍统计量的概念，以及均值、方差等统计量的计算方法。在此基础上，本书将深入讲解参数估计的两种主要方法：点估计与区间估计。点估计部分，读者将学习矩估计法和最大似然估计法等常用方法，理解它们如何利用样本信息来估计总体参数。区间估计部分，将重点介绍置信区间的概念和构造方法，包括对均值、比例和方差的置信区间的推导与解释，使读者能够量化估计结果的不确定性。假设检验是统计推断的另一重要组成部分，本书将在此部分进行详尽的阐述。读者将学习如何构建和检验关于总体参数的假设，理解原假设、备择假设、检验统计量、p值等关键概念。本书将覆盖各种常见的假设检验，包括单样本t检验、双样本t检验、比例检验、方差检验等，并结合具体的工程与科学案例，指导读者如何根据问题类型选择合适的检验方法，并正确解读检验结果。本书的另一大亮点在于对回归分析和方差分析的深入讲解。线性回归是分析变量之间关系、进行预测建模的重要工具，本书将从简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归。读者将学习如何构建回归模型，如何解释回归系数，以及如何评估模型的拟合优度（如R方）。模型诊断和模型选择的技巧也将得到充分的介绍，帮助读者建立更鲁棒、更具解释力的回归模型。方差分析（ANOVA）则被广泛应用于比较多个总体均值是否存在显著差异，本书将介绍单因素和多因素方差分析的基本原理和应用，为多组数据比较提供有力的统计支持。为了使抽象的理论概念更易于理解和掌握，本书在每个章节都配备了大量的例题和习题。这些例题紧密结合工程与科学领域的实际问题，例如质量控制中的抽样检验、通信系统中的误码率分析、生物医学研究中的实验设计、环境监测中的数据分析等。习题则由浅入深，覆盖了概念理解、计算应用和模型构建等多个层面，旨在巩固读者对知识的掌握，并提升其独立解决问题的能力。此外，本书还将探讨一些更高级的统计方法和专题，以适应不同领域用户的需求。可能包括非参数统计方法、多项式回归、模型拟合的初步探讨，以及在数据挖掘和机器学习领域中统计学扮演的角色等。总而言之，《概率论与统计学：为工程与科学而设》不仅仅是一本教科书，更是一把开启数据驱动决策之门的钥匙。无论您是初次接触概率统计的工程新人，还是希望深化理解的资深研究者，本书都能为您提供系统、严谨且实用的指导，助您在日益复杂的数据环境中游刃有余，做出更明智、更科学的决策。通过掌握本书所传授的知识与技能，您将能够更有效地进行实验设计，更准确地分析观测数据，更可靠地预测未来趋势，从而在各自的专业领域取得更大的成就。