Probability Concepts in Engineering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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- 随机过程
- 风险评估
- 应用统计
具体描述
Apply the principles of probability and statistics to realistic engineering problems
The easiest and most effective way to learn the principles of probabilistic modeling and statistical inference is to apply those principles to a variety of applications. That's why Ang and Tang's Second Edition of Probability Concepts in Engineering (previously titled Probability Concepts in Engineering Planning and Design) explains concepts and methods using a wide range of problems related to engineering and the physical sciences, particularly civil and environmental engineering.
Now extensively revised with new illustrative problems and new and expanded topics, this Second Edition will help you develop a thorough understanding of probability and statistics and the ability to formulate and solve real-world problems in engineering. The authors present each basic principle using different examples, and give you the opportunity to enhance your understanding with practice problems. The text is ideally suited for students, as well as those wishing to learn and apply the principles and tools of statistics and probability through self-study.
Key Features in this 2nd Edition:
* A new chapter (Chapter 5) covers Computer-Based Numerical and Simulation Methods in Probability, to extend and expand the analytical methods to more complex engineering problems.
* New and expanded coverage includes distribution of extreme values (Chapter 3), the Anderson-Darling method for goodness-of-fit test (Chapter 6), hypothesis testing (Chapter 6), the determination of confidence intervals in linear regression (Chapter 8), and Bayesian regression and correlation analyses (Chapter 9).
* Many new exercise problems in each chapter help you develop a working knowledge of concepts and methods.
* Provides a wide variety of examples, including many new to this edition, to help you learn and understand specific concepts.
* Illustrates the formulation and solution of engineering-type probabilistic problems through computer-based methods, including developing computer codes using commercial software such as MATLAB and MATHCAD.
* Introduces and develops analytical probabilistic models and shows how to formulate engineering problems under uncertainty, and provides the fundamentals for quantitative risk assessment.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的魅力在于它能够将抽象的数学概念转化为解决实际工程问题的有力工具。我特别欣赏作者在讲解中心极限定理时，那种层层递进的论证过程，让我深刻理解了为什么正态分布在工程中如此普遍。书中对统计估计和假设检验的讲解，也为我进行实验数据分析提供了坚实的理论基础。例如，如何利用 t-检验来比较两种材料的性能差异，或者如何利用卡方检验来评估模型的拟合优度。这些方法在工程研究和质量控制中都至关重要。书中对一些随机过程的分析，比如功率谱密度在分析振动和噪声问题中的作用，也让我对如何利用概率来描述和控制工程系统的不确定性有了更深的理解。它不仅是一本教科书，更是一本能够激发我对概率论在工程领域应用的兴趣的指南。
评分作为一名工程专业的学生，我一直在寻找一本能够真正帮助我理解概率论在工程中应用的教材，《Probability Concepts in Engineering》无疑满足了我的期望。这本书的语言清晰流畅，即使是复杂的数学概念，在作者的笔下也变得易于理解。我喜欢它在讲解统计量（如均值、方差）时，不仅仅给出计算公式，更会深入探讨它们的物理意义和工程含义。例如，在讨论方差时，作者会将其与信号的噪声水平、数据的离散程度联系起来，让我明白方差的大小直接反映了系统的不确定性和稳定性。书中对回归分析的讲解也非常实用。它不仅介绍了简单线性回归，还触及了多元线性回归以及非线性回归的基本思想。通过具体的例子，比如根据原材料的化学成分预测产品的强度，或者根据结构参数预测结构的变形，我学会了如何建立数学模型来描述变量之间的关系，并利用数据来优化设计。书中对拟合优度检验和模型选择的讨论也很有价值，它教会我在众多模型中选择最适合工程问题的模型，并对模型的可靠性进行评估。
评分《Probability Concepts in Engineering》提供了一种非常有效的方法来思考工程问题中的不确定性。它教会我如何系统地识别和量化各种不确定性来源，并利用概率工具来管理和规避风险。我尤其欣赏书中对蒙特卡洛模拟方法的介绍。它通过生动的例子，比如模拟复杂结构的应力分布、预测天气模式，展示了如何利用计算机模拟来解决那些解析解难以获得的问题。作者对模拟结果的统计分析和可视化处理也做了详细的说明，让我学会如何从大量的模拟数据中提取有用的信息。书中对参数不确定性和模型不确定性的区分，以及如何利用贝叶斯方法来处理这些不确定性，也给我留下了深刻的印象。这是一种将先验知识与观测数据相结合的强大方法，对于在信息不完整的情况下进行工程预测和决策至关重要。
评分这本书在数学的严谨性和工程的实用性之间找到了一个绝佳的平衡点。作者在介绍各种概率模型时，总是会先给出清晰的数学定义和性质，然后立即将其与具体的工程应用场景联系起来。我尤其喜欢书中对可靠性工程中常用概率分布的讨论，比如指数分布和威布尔分布，它们在描述产品寿命、设备故障率方面扮演着至关重要的角色。作者通过一些具体的例子，比如电子元器件的寿命模型、机械设备的失效分析，让我能够直观地理解这些分布是如何被构建和应用的。书中对风险评估和决策分析的章节也给我留下了深刻的印象。它教导我如何利用概率模型来量化风险，并基于不确定性信息做出最优的工程决策。例如，在考虑项目投资时，如何利用概率分布来模拟收益和成本的不确定性，并计算风险收益比，这对我进行实际项目规划很有启发。书中对统计推断的介绍也十分到位，包括参数估计（点估计和区间估计）以及假设检验。作者通过一系列实例，比如测量材料强度、评估系统性能，展示了如何利用样本数据来推断总体特性，并对工程假设进行科学的验证。
评分《Probability Concepts in Engineering》的章节安排非常合理，每个概念的引入都水到渠成。我个人对书中关于随机过程的介绍特别感兴趣。它并没有回避随机过程的复杂性，而是从最基本的概念，比如平稳性、遍历性，逐步深入到马尔可夫链、泊松过程等重要的随机过程模型。作者在解释这些概念时，运用了很多形象的比喻，比如用排队理论来解释泊松过程，用天气变化来类比马尔可夫链的状态转移，这些都极大地降低了理解难度。书中对如何利用随机过程来模拟和分析动态系统也做了详细的阐述，比如交通流的随机性、通信信号的噪声模型。我尤其欣赏书中关于相关性函数和功率谱密度章节的讲解，它们是理解随机信号和动态系统频率特性的关键。通过这些工具，我可以更好地分析系统的稳定性、鲁棒性以及频率响应。书中还涉及了一些更高级的主题，比如平稳随机过程的谱分析，这对于理解信号处理和控制理论中的一些基本概念非常有帮助。
评分这本书不仅讲解了理论知识，更注重培养读者的工程思维。我喜欢它在讲解不同概率分布时，总是会联系到具体的工程应用场景，例如，将泊松分布应用于设备故障的计数，将指数分布应用于电子元件的寿命预测。这让我能够真正理解这些数学工具的实用价值，而不仅仅是停留在抽象的理论层面。书中对概率在信号处理和通信系统中的应用也做了深入的探讨，比如如何利用概率模型来分析信号的噪声、误码率，以及如何设计鲁棒的通信方案。我尤其对书中关于信息论的初步介绍感到兴奋，它让我了解到概率在信息传输和编码方面的作用，这是一个非常广阔的研究领域。作者在讲解马尔可夫链时，通过实例分析了其在系统可靠性、排队系统中的应用，让我能够更深入地理解这些模型如何被用来优化工程系统的性能。
评分这本书的深度足以满足研究生阶段的学习需求，但其清晰的讲解方式也让本科生能够轻松入门。我对书中关于随机变量函数的分布推导过程印象深刻。作者没有简单地给出结果，而是详细地展示了如何利用概率密度函数的变换来求解新随机变量的分布。这对于理解一些复杂的工程模型，比如由多个随机因素组合形成的新变量的分布，非常有帮助。书中对联合分布和边缘分布的讲解也非常清晰，它帮助我理解多个随机变量之间相互影响的复杂关系。我尤其喜欢书中在讲解概率生成函数和特征函数时，那种层层递进的逻辑，这些工具在分析随机变量的和、差等运算时显得尤为强大，也为后续学习更复杂的随机过程打下了坚实的基础。书中对矩母函数和期望值之间的联系的强调，也让我更加理解这些工具的内在联系。
评分《Probability Concepts in Engineering》的排版和设计也为我的阅读体验增色不少。清晰的字体、合理的行距，以及精美的图表，都使得阅读过程更加舒适。书中对一些关键概念的总结和回顾也做得非常到位，帮助我巩固所学的知识。我喜欢它在每个章节的最后都配有精心设计的练习题，这些题目涵盖了从基础概念到复杂应用的各种类型，既可以检验我的理解程度，也能帮助我熟练掌握相关技巧。书中对例题的解析也十分详尽，一步步地展示了解决问题的思路和方法，对于我独立完成作业和项目非常有帮助。此外，书中对一些高级主题的介绍，如泊松过程的性质以及其在工程中的应用，也让我对概率论的广阔前景有了更深的认识。
评分《Probability Concepts in Engineering》在内容的深度和广度上都给我留下了深刻的印象。它不仅仅是一本基础概率论的教材，更是一本能够引导我思考工程领域中不确定性问题的指南。我非常欣赏书中对随机变量及其分布的详细介绍，无论是离散型的二项分布、泊松分布，还是连续型的均匀分布、指数分布、正态分布，作者都给出了详尽的数学推导和直观的解释。特别是在讲解正态分布时，书中花了大量篇幅来阐述其在自然界和工程实践中的普遍性，以及如何利用正态分布来近似其他分布，这对于理解许多统计模型至关重要。另外，书中对期望值、方差、协方差等概念的阐述也非常严谨，它不仅解释了这些统计量的数学含义，更重要的是，它教会了我如何去理解和解释这些统计量所代表的工程意义。例如，在讨论随机变量的期望时，作者会联系到平均故障间隔时间、平均响应时间等工程参数，让我能够将抽象的数学概念与实际工程问题紧密联系起来。书中关于多维随机变量的章节也处理得非常出色，对联合概率分布、边缘概率分布、条件概率分布的讲解清晰易懂，并引出了协方差矩阵的概念，这对于理解多变量之间的线性关系以及进行数据分析非常有帮助。我尤其赞赏书中对相关性和独立性的区别的强调，这对于避免在工程设计中做出错误的判断至关重要。
评分我最近入手了这本《Probability Concepts in Engineering》，迫不及待地想和大家分享一下我的阅读体验。首先，不得不提的是这本书在概念的引入上做的非常扎实。它并没有直接丢给你一堆复杂的公式，而是循序渐进地从最基础的概率论思想讲起，比如随机事件、样本空间、概率的公理化定义等等。我特别欣赏作者在解释这些基本概念时所使用的类比和例子，比如用抛硬币、掷骰子来解释独立事件和互斥事件，这些日常生活中常见的场景能够帮助我快速建立起直观的理解。书中对条件概率的阐述也十分到位，它通过一系列精心设计的例子，比如医学诊断中的假阳性、假阴性问题，清晰地展示了条件概率在实际应用中的重要性。我之前对贝叶斯定理一直有些模糊的概念，但在这本书的引导下，我终于能够透彻地理解它的原理和应用。作者在讲解贝叶斯定理时，不仅仅停留在公式的推导，更深入地探讨了它在更新信念、修正预测方面的强大能力。书中的图表运用也非常恰当，那些清晰的概率树状图和韦恩图，就像是为我量身定制的思维导图，帮助我梳理复杂的概率关系，也让抽象的概念变得更加生动形象。我尤其喜欢它在讲述大数定律和中心极限定理时，那种层层递进的逻辑关系，让我深刻体会到概率论的魅力所在。
评分习题好多
评分是关于统计学应用于工程的经典教材，胜在大量实际的例题
评分是关于统计学应用于工程的经典教材，胜在大量实际的例题
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