Probability and Statistics for Engineering and the Sciences (with CD-ROM and InfoTrac) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Duxbury Press

作者:Jay L. Devore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-06-30

价格:USD 140.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534399337

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 概率
• ※Datenwissenschaft
• ※AngewandteMathe
• Probability
• Statistics
• Engineering
• Sciences
• Mathematics
• CD-ROM
• InfoTrac
• Calculus
• Data Analysis
• Applied Statistics

一本献给寻求坚实统计学基础的工程师和科学家的重要参考书。本书旨在为读者提供理解和应用概率论和统计学原理所需的必备工具，这些原理在科学研究、工程设计以及数据驱动的决策制定中至关重要。 全书内容严谨，结构清晰，循序渐进地引导读者从基础概念深入到高级主题。开篇从概率的基本概念入手，详细阐述了事件、随机变量、概率分布等核心内容，为后续统计推断奠定坚实基础。读者将在此部分学习如何量化不确定性，理解不同概率模型的适用场景，并掌握计算和分析概率问题的基本方法。 随后，本书将重点转向统计学。从描述性统计开始，介绍如何通过图表和数值指标有效地概括和呈现数据。接着，深入探讨推断性统计的核心内容，包括参数估计和假设检验。读者将学会如何从样本数据中推断总体特征，如何评估统计推断的可靠性，以及如何对研究假设进行严谨的检验。 本书涵盖了多种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，并详细讲解了它们的性质、应用以及在实际问题中的建模方法。同时，对于统计推断，也提供了多种统计方法的详细讲解，包括t检验、卡方检验、F检验等，并指导读者如何在不同情境下选择最合适的统计方法。 特别值得一提的是，本书在数据分析和统计建模方面提供了丰富的实例和应用。读者将看到如何运用所学知识解决工程领域的实际问题，例如质量控制、可靠性工程、信号处理、实验设计等。通过大量的真实案例，本书强调了统计学在工程实践中的强大力量。 此外，本书还关注了回归分析这一核心统计工具。从简单的线性回归到多元线性回归，详细讲解了模型建立、参数估计、模型诊断以及结果解释。这将帮助读者理解变量之间的关系，并利用模型进行预测和决策。 本书的编写风格力求通俗易懂，避免过于抽象的数学推论，而是注重概念的直观理解和方法的实际应用。书中穿插了大量精心设计的例题和练习题，既能帮助读者巩固所学知识，又能锻炼解决实际问题的能力。这些题目涵盖了从简单计算到复杂建模的各个层面，能够满足不同水平读者的需求。 对于那些需要更深入了解某些主题的读者，书中也提供了相关的高级话题的介绍，例如非参数统计、时间序列分析、贝叶斯统计等，为进一步的学习和研究指明了方向。 总而言之，这是一本集理论深度与实践应用为一体的优秀教材，是任何希望在工程和科学领域取得成功的学生、研究人员和从业者不可或缺的参考工具。它将帮助读者建立起对概率论和统计学的深刻理解，并赋予他们运用这些强大工具分析数据、解决问题和做出明智决策的能力。

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☆☆☆☆☆

我们在实践中为何总是选择使用正态分布呢，正态分布在自然界中的频繁出现只是原因之一。Jaynes认为还有一个重要的原因是正态分布的最大熵性质。在很多时候我们并不知道数据的真实分布是什么，但是一个分布的均值和方差往往是相对稳定的。因此我们能从数据中获取到的比较好...  

评分☆☆☆☆☆

我们在实践中为何总是选择使用正态分布呢，正态分布在自然界中的频繁出现只是原因之一。Jaynes认为还有一个重要的原因是正态分布的最大熵性质。在很多时候我们并不知道数据的真实分布是什么，但是一个分布的均值和方差往往是相对稳定的。因此我们能从数据中获取到的比较好...  

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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...

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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...

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说实话，我是一个对“计算工具”非常敏感的学习者，这本书在这方面表现出了令人赞叹的周到。它不仅仅停留在理论层面，而是非常务实地将现代计算能力融入了教学流程中。我注意到书中对各种统计软件应用（尽管具体软件名称我在此不提）的介绍，是与理论讲解紧密结合的。当介绍完一个复杂的多元回归模型后，紧接着就会有详细的步骤指导如何利用这些工具来求解，并且对输出结果中的关键参数进行解读。这避免了学生学完理论却不知如何上手的尴尬境地。更重要的是，它教会了我们如何批判性地看待计算结果——哪些是模型假设带来的局限性，哪些是数据本身反映的真实趋势。这种将理论学习、实际操作和批判性思维融为一体的教学设计，是这本书最让我推崇的优点之一。它真正地实现了理论与实践的无缝对接，让学习成果具有即时的应用价值。

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这本书的叙事节奏和语言风格，简直就像是为那些在数学迷宫中感到迷失的学生量身定制的指南针。它的行文流畅得令人惊叹，完全没有传统教材那种生硬的学术腔调。我发现自己阅读起来并不费力，更多的是一种探索的乐趣。例如，在处理随机变量的联合分布时，作者没有直接跳入复杂的积分运算，而是先用一个生活化的场景来引入“关联性”的概念，然后才自然而然地过渡到数学模型。这种“先入情，后入理”的编排，极大地降低了初学者的认知门槛。而且，书中对理论的“为什么”的探讨，远胜于对“是什么”的罗列。很多我们习以为常的统计假设，这本书都深入挖掘了其背后的物理或工程意义，使得我们不仅仅停留在计算层面，更能理解这些计算的合理性所在。这种深度的挖掘，让这本书的价值远远超出了一个期末复习工具的范畴，它更像是一本帮助建立科学思维的奠基之作。

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作为一本专业的参考书，它的信息密度控制得极其出色，这在同类书籍中是相当少见的。尽管内容详实，但排版和图表的运用却非常克制和有效，没有造成视觉上的疲劳。我发现自己可以非常高效地定位到我需要的特定主题，无论是关于可靠性工程中的寿命分布，还是在质量控制中对过程变异的分析，相关章节的索引和交叉引用都做得非常到位。它避免了那种“面面俱到却不深入”的通病，而是对每个关键概念都进行了深度剖析，力求做到精准和透彻。对于那些需要定期回顾或深入研究特定领域知识的专业人士来说，这本书的价值不仅仅在于它的学习引导性，更在于它作为一本可靠、权威的参考手册的实用价值。它就像一个精心策划的数据库，需要的知识点都能迅速被提取和应用，效率极高。

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这本书，坦率地说，让我对“概率与统计”这门学科产生了全新的认识。在拿到它的时候，我首先被它那厚重的体量所震撼，但翻开之后，我发现内容的组织方式非常巧妙，完全不像我过去接触过的那种枯燥的教科书。它不是那种只堆砌公式和定理的书籍，而是真正着眼于如何将这些数学工具应用到工程和科学的实际问题中去。作者在讲解每一个概念时，都会穿插大量的实例分析，这些案例取材于土木、电子、生物等多个领域，使得抽象的理论顿时变得鲜活起来。特别是关于假设检验的部分，讲解得极为细致，从原假设的建立到P值的解读，每一步都配有清晰的图示和逻辑推导，即便是初次接触统计推断的学生，也能很快抓住其核心要义。我个人最欣赏的一点是，它并没有回避复杂性，而是用一种循序渐进的方式，将那些看似高深的分布函数和回归分析，一步步拆解成易于理解的模块，这极大地增强了学习的信心。它更像是一位经验丰富的导师，在旁边耐心引导，而不是冷冰冰的知识灌输机器。

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这本书的结构设计充满了逻辑上的美感和严谨性。它采取了一种非常稳健的、层层递进的结构，确保读者在进入更深层次的内容之前，已经完全掌握了前置知识。例如，在概率论的基础部分，作者花费了大量篇幅来确保读者对样本空间和事件代数的理解，这些看似基础的概念，却被用极其清晰的方式阐述，为后续引入中心极限定理这类核心内容打下了坚实的地基。我特别喜欢它在章节末尾设置的“拓展思考”部分，这些问题往往不直接要求计算，而是引导读者去思考在特定工程限制下，标准统计方法可能需要做出怎样的调整。这种对学科边界的探索，极大地拓宽了我的视野。它没有把统计学视为一个封闭的知识体系，而是将其置于一个不断发展的科学应用的大背景下去考察，这种开放性的视野，对于培养未来的工程师和科学家是至关重要的。

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