An Introduction to the Basics of Reliability and Risk Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Publishing Co Pte Ltd

作者:Zio, Enrico

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2007-3

价格:$ 105.09

装帧:HRD

isbn号码:9789812706393

丛书系列:

图书标签:

• 可靠性
• 风险分析
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• 概率安全评估
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《概率论与数理统计：现代应用与前沿》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有实践性的概率论与数理统计知识体系。它不仅涵盖了经典理论的严谨推导，更着重于现代科学、工程、金融以及数据科学领域中的前沿应用。本书的编写哲学是“理论源于实践，服务于决策”，力求在数学的精确性与实际问题的复杂性之间搭建一座坚实的桥梁。 第一部分：概率论基础与随机变量（奠定基石） 本书伊始，将概率论的严谨性置于核心地位。我们从集合论和测度论的基本概念出发，为概率的公理化定义打下坚实的基础。这部分内容避免了过于晦涩的纯数学推导，而是通过大量的工程实例和现实情景，阐释概率空间的构建过程。 随机试验与样本空间： 强调随机性在不同学科中的表现形式，例如在质量控制中的缺陷率、在通信系统中的信号衰减等。 概率的计算与条件概率： 深入探讨贝叶斯定理（Bayes' Theorem）的威力。本书特别设置了一章专门讨论贝叶斯推断的哲学基础及其在故障诊断、医学检验中的实际应用，展示了如何根据新信息修正先验认知。 随机变量与分布函数： 对离散型和连续型随机变量进行详尽的介绍，包括二项分布、泊松分布、指数分布和正态分布的性质。特别关注极值理论（Extreme Value Theory）的初步介绍，这对于分析极端事件（如金融危机、百年一遇的洪水）至关重要。 多维随机变量与联合分布： 详细分析协方差、相关性，并引入Copula函数的概念，用以建模和分析复杂系统中变量间的非线性依赖结构，这在风险管理中是核心工具。 第二部分：随机过程——动态系统的数学描述（时间维度） 认识到现实世界中的许多现象是随时间演变的，本书的第二部分聚焦于随机过程，这是连接静态概率模型与动态现实世界的关键。 马尔可夫链（Markov Chains）： 不仅教授有限状态马尔可夫链的稳态分布和收敛性分析，还深入探讨了吸收态与遍历性。在应用层面，本书将马尔可夫链应用于网页排名算法（PageRank的简化模型）、化学反应动力学以及排队论的初步建模。 泊松过程与相关过程： 详细解析了泊松过程的性质及其在事件计数问题中的应用。随后引入更新过程（Renewal Processes），这对于理解设备寿命、保险索赔的发生间隔至关重要。 布朗运动与维纳过程（Wiener Process）： 作为连续时间随机过程的基石，本书对其路径的连续性、不可微性进行了直观讲解。随后，我们将重点放在伊藤积分（Itô Calculus）的基本思想上，这是理解随机微分方程（SDEs）的基础，为金融衍生品定价和复杂物理系统的随机扰动分析铺平道路。 第三部分：数理统计：从数据中提取信息（推断核心） 统计学部分强调从有限样本中进行可靠推断的方法论。我们力求在频率学派和贝叶斯学派之间保持平衡的视角。 统计推断的基本概念： 充分性、完备性、无偏性、有效性等统计量的优良性质的推导与证明。 参数估计： 详细讨论矩估计法（Method of Moments）和极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。MLE部分将深入探究其渐近性质（一致性、渐近正态性），并通过实际案例演示如何利用R或Python进行参数的数值优化求解。 假设检验： 系统介绍Neyman-Pearson引理，并着重阐述似然比检验（Likelihood Ratio Tests）的普遍适用性。本书对I类错误和II类错误的权衡进行了细致的讨论，强调统计功效（Power）的重要性。 区间估计： 教授置信区间的构造方法，包括基于正态分布、t分布、卡方分布和F分布的区间估计，并强调置信区间的实际解释，避免常见的误解。 第四部分：高级主题与现代统计建模（前沿应用） 本部分的亮点在于将经典理论与现代数据科学和工程分析相结合。 线性回归模型的深度剖析： 远超基础的最小二乘法，本书深入探讨了广义最小二乘法（GLS）以处理异方差和自相关问题。同时，引入正则化回归（Ridge and Lasso），解释其在处理高维共线性数据时的重要性。 非参数统计简介： 在样本量有限或数据分布未知时，非参数方法是强大的工具。本书介绍了符号检验（Sign Tests）和秩检验（Rank Tests，如Mann-Whitney U Test）的基本原理。 贝叶斯统计进阶： 介绍MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法，特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样的基本工作流程，展示如何利用这些计算工具解决复杂的层次模型（Hierarchical Models）的参数估计问题。 时间序列分析基础： 引入时间序列的平稳性概念，并对自回归移动平均（ARMA/ARIMA）模型进行初步介绍，重点在于如何识别序列中的趋势、季节性和残差的白噪声检验。 本书特色 1. 强调直觉与严谨的平衡： 每引入一个重要概念，都先提供清晰的数学定义和证明，随后立即结合一个具体的、来自真实世界的应用案例进行剖析。 2. 丰富的案例库： 案例取自可靠性工程、金融风险建模、环境科学中的污染扩散、以及生物医学信号处理等多个交叉领域。 3. 计算工具集成： 提供了大量使用Python (NumPy, SciPy, StatsModels) 或 R 语言实现的示例代码片段，帮助读者将理论知识转化为可执行的计算模型。 4. 面向决策的视角： 贯穿全书的指导思想是：概率论和统计学工具是辅助我们做出更优决策的手段，而非仅仅是抽象的数学练习。 本书适合于理工科高年级本科生、研究生，以及需要深入理解统计建模和随机系统分析的工程师、数据科学家和量化分析师。阅读本书，读者将不仅掌握“如何计算”，更理解“为何如此计算”以及“计算结果意味着什么”。

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