Probability and Statistics for Engineers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Duxbury Press

作者:Richard L. Scheaffer

出品人:

页数:818

译者:

出版时间:2010-03-30

价格:USD 215.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534403027

丛书系列:

图书标签:

• 概率论
• 统计学
• 工程应用
• 随机过程
• 数理统计
• 概率模型
• 统计推断
• 可靠性工程
• 信号处理
• 机器学习

好的，这是一本关于概率与统计的图书简介，内容详尽，旨在为工程师提供坚实的理论基础和实用的应用指南，但不包含您提到的特定书名及其内容。 --- 图书简介：工程实践中的概率论与数理统计 面向对象： 本书专为致力于提升决策能力、优化系统性能、进行可靠性分析及质量控制的工程专业人士、研究生以及高级本科生设计。它旨在弥合纯数学理论与复杂工程应用之间的鸿沟，提供一套既严谨又高度实用的概率论与数理统计知识体系。 核心理念： 现代工程设计和运营的每一步都深植于不确定性之中。无论是材料的随机波动、测量误差、系统故障率，还是流程产出的变异性，都需要概率论和统计学作为科学的语言进行量化和管理。本书摒弃了不必要的纯数学推导，聚焦于工程领域中最核心、最常被应用的概率模型、统计推断方法及其在实际工程问题中的落地应用。 内容概览： 第一部分：概率论基础——量化不确定性 本部分构建了理解随机现象的基础框架。我们首先从随机试验、样本空间与事件的概念入手，清晰界定概率论的适用范围。重点在于对概率的公理化定义及其基本性质的深入理解，尤其强调古典概型、几何概型在工程中的初步应用。 随后，深入探讨随机变量的概念，将其区分为离散型和连续型。对于离散型，详述了二项分布、泊松分布（在可靠性与排队论中的地位）以及超几何分布（在抽样检验中的应用）。对于连续型，则精讲均匀分布、指数分布（寿命分析的关键模型）和正态分布。正态分布的特性及其在误差分析中的中心地位将得到详尽阐述，包括标准化和$Z$分数的应用。 至关重要的环节是对随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布的剖析，这为理解多个相互影响的工程变量奠定了基础。特别强调了独立性的概念，并引入了期望、方差、矩等核心概念，用以描述随机现象的集中趋势与离散程度。对于描述随机性相互依赖关系的协方差和相关系数，本书提供了直观的解释和计算方法。 最后，本部分以中心极限定理（CLT）和大数定律的工程意义收尾。CLT被视为统计推断的基石，我们将展示它如何支撑我们在样本信息基础上对总体做出合理推断，尤其是在无需知道总体分布形式时。 第二部分：数理统计——从数据到洞察 统计学的核心在于如何从有限的观测数据中提取关于未知总体的可靠信息。本部分遵循“描述—推断—建模”的逻辑主线。 描述性统计被简化为对数据结构的快速把握，包括分布的形状（偏度、峰度）和关键位置指标的计算与解读。 统计推断是本书的重中之重，分为参数估计和假设检验两大板块。 在参数估计方面，详细介绍了点估计（矩估计法、极大似然估计法）的原理和性质（无偏性、一致性、有效性）。随后，重点转向区间估计，即如何构建置信区间。对于均值、方差、比例的置信区间估计，我们将根据样本量大小和总体分布情况（使用$t$分布、$F$分布、$chi^2$分布）进行细致的区分和指导，确保工程师能准确选择合适的区间。 假设检验部分结构清晰，从功效、显著性水平、第一类/第二类错误等基本概念入手，确保读者理解检验背后的风险权衡。我们将系统介绍针对单个总体和两个总体均值、方差、比例的各种检验（$Z$检验、$t$检验、方差比检验）。对于定性数据的分析，卡方检验（拟合优度检验和独立性检验）在质量控制和分类数据分析中的应用将作为重点案例进行解析。 第三部分：回归分析与模型构建——预测与优化 工程决策往往依赖于变量间的关系预测。本部分全面覆盖了从简单到多元的回归分析。 简单线性回归的建立、参数的最小二乘估计、系数的显著性检验（$t$检验）以及模型的整体拟合优度（$R^2$）的解释，构成基础。我们将严格探讨回归模型的假设条件（线性、独立性、同方差性、正态性），并介绍如何使用残差分析来诊断模型是否有效。 多元线性回归的扩展部分，深入讨论了多重共线性、变量选择（逐步回归法）等实际应用中常遇到的问题，并提供了解决这些问题的统计工具。 此外，本书也引入了方差分析（ANOVA），作为比较多个处理组均值差异的强大工具，它在实验设计（DOE）中的核心地位将被凸显。 第四部分：进阶主题与工程应用 本部分将理论与特定的工程学科进行更紧密的结合： 1. 可靠性与生存分析入门： 探讨指数分布、威布尔分布在元器件寿命预测中的应用，引入失效率函数的概念。 2. 随机过程基础（简介）： 简要介绍马尔可夫链在状态转移分析中的应用，以及泊松过程在事件发生间隔分析中的作用。 3. 统计过程控制（SPC）简介： 引入控制图（$ar{X}-R$图, $P$图等）的基本原理，说明如何利用统计学工具实时监控生产过程的稳定性，实现预防性质量管理。 本书特色： 工程导向的案例驱动： 所有理论讲解都围绕真实的工程场景展开，例如：材料强度波动分析、生产线上缺陷率评估、设备平均无故障时间（MTBF）估计、环境噪声影响建模等。 注重统计软件应用： 提供了主流统计软件（如R/Python或商业软件）在求解复杂问题时的操作流程指导（不局限于代码本身，更侧重于步骤和输出解读）。 强调模型假设与局限性： 确保读者不仅知道“如何计算”，更知道“何时应用”以及“当假设被违反时该如何处理”。 通过对本书的学习，工程师将能够自信地利用概率思维和统计工具来量化风险、验证设计、优化流程，并将不确定性转化为可管理的工程信息。

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这本书最让我感到“接地气”的地方，在于其对概率论和统计学在真实工程应用中可能遇到的“灰色地带”的讨论。很多教材在讲解公式时总是假设数据是完美的、分布是已知的，但现实情况远非如此。这本书在处理“异常值（Outliers）”和“数据缺失（Missing Data）”时，没有回避这些难题，而是提供了几种基于鲁棒统计的应对策略，比如使用中位数代替均值进行初步描述，或者建议采用插补法（Imputation）时的注意事项。这种对现实复杂性的承认，极大地提升了教材的实战价值。我记得有一次在分析传感器数据时遇到了严重的异方差问题，我翻阅书中关于异方差性的检测和使用加权最小二乘法（WLS）的章节，很快就找到了解决问题的思路。它并非一本“速成手册”，而更像一本深入的“工具箱”，里面的工具虽然经典，但都经过了实战的打磨和检验，确保了在面对真实世界的噪声和不确定性时，你手里的工具是可靠且有效的。对于追求工程实用性和严谨性的读者来说，这本书无疑是极具含金量的投资。

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这本书的封面设计得非常朴实，几乎没有多余的装饰，这倒是挺符合工程学科的严谨气质。初次翻开，我立刻被它清晰的章节划分和详尽的目录吸引了。作者在开篇就花了大量的篇幅来铺垫概率论的基础知识，从集合论的概念讲起，层层递进，将随机变量的定义、分布函数的性质等抽象概念用非常直观的例子进行阐释。我特别欣赏作者处理连续型和离散型随机变量时的对比手法，这使得我在理解泊松分布和正态分布时，能够迅速抓住它们之间的联系与区别。书中大量的图示和流程图，极大地帮助了我这个对纯数学感到头疼的读者。尤其是关于大数定律和中心极限定理的介绍部分，作者没有简单地罗列公式，而是通过模拟实验的结果展示，生动地说明了理论的强大应用价值。这本书的难度曲线设计得相当平滑，即便是自学入门的读者，也能跟上节奏，不会轻易产生“掉队”的挫败感。它更像一位耐心而专业的导师，一步步引导你构建起稳固的概率思维框架，为后续学习更深入的统计推断打下了坚实的基础。如果你正需要一本能够扎扎实实打地基的入门教材，这本绝对值得考虑。

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如果让我从一个科研工作者的角度来评价，这本书的价值主要体现在它对“模型选择”和“实验设计”的系统性阐述上。它并非简单地教会你如何计算，而是教你如何设计一个能得出可靠结论的实验。例如，在讨论回归模型的构建时，书中专门开辟了一个章节来探讨多重共线性的识别与处理，以及如何通过调整R方和AIC/BIC准则来择优选择模型结构。这对于我们这些需要用数据支撑论点的工程师来说至关重要。此外，这本书在引入随机过程的初步概念时，虽然篇幅有限，但对马尔可夫链的基本性质进行了清晰的界定，这为理解后续的时间序列分析提供了必要的桥梁。我经常翻阅它的附录部分，那里包含了所有常用分布的概率密度函数和累积分布函数的速查表，这在需要快速构建模拟环境时，简直是神器。它成功地在基础教学与高级应用之间架起了一座坚实的桥梁，使读者在掌握原理的同时，也能对实际应用中可能遇到的复杂情况有所预见。

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说实话，我购买这本教材的初衷是想快速掌握统计推断在实际工程问题中的应用，而这本书的后半部分，也就是关于统计学的部分，可以说是亮点频出。不同于一些过于侧重理论推导的书籍，这里的内容紧密围绕“假设检验”和“置信区间”这两个核心工具展开。作者在讲解方差分析（ANOVA）时，采用了多个跨学科的案例，比如材料疲劳测试、生产线良率控制等，这让我深刻体会到统计学如何成为工程师解决实际问题的利器。我个人尤其喜欢它对**非参数检验**的介绍，许多教科书往往一笔带过，但这本书却详细讨论了曼-惠特尼 U 检验和卡方检验的应用场景和局限性，非常实用。书中提供的习题难度适中，有些甚至可以直接套用到我目前工作中的质量控制流程中去验证模型有效性。唯一的遗憾是，对于贝叶斯统计方法的介绍相对保守，篇幅较短，对于希望了解前沿统计方法的读者来说，可能需要额外参考其他资料。但总体而言，它在传统频率学派统计方法的讲解深度和广度上，做到了恰到好处的平衡。

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这本书的排版和印刷质量，对于一本厚重的理工科教材来说，简直是教科书级别的典范。纸张的磅数控制得恰到好处，既能保证墨迹的清晰不透页，又不会重到让人拿着费劲。最让我感到惊喜的是，书中的每一个定义、定理和推论，都被精心设计了边框或加粗处理，这使得在复习时，我的眼睛可以迅速定位到关键知识点上，极大地提高了复习效率。很多时候，一本好的教材，其“易读性”和“工具性”同样重要。这本书在这一点上做得非常出色。例如，在介绍回归分析时，它不仅仅给出了最小二乘法的公式，还配有详细的步骤图，解释了残差分析的图形化解读过程，比如如何通过残差图来判断模型是否符合正态性假设。这种注重细节的编排，让原本枯燥的数学过程变得生动起来，仿佛作者在耳边为你细细讲解每一步的逻辑。我几乎没有遇到过印刷错误或符号混淆的情况，这在众多引进的教材中是难能可贵的。

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