Probability and Statistics for Engineering and the Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Wadsworth Group

作者:Jay L. Devore

出品人:

页数:795

译者:

出版时间:2004

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534271527

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Textbook
• 统计学
• 教材
• 统计
• 概率
• 概率统计
• 工程应用
• 科学统计
• 数据分析
• 随机过程
• 统计推断
• 概率论
• 统计学基础
• 数据科学
• 统计建模

概率与统计：赋能工程与科学的决策 这本书深入探讨了概率论和统计学的核心概念，旨在为工程和科学领域的学生和从业者提供一套强大的分析工具。我们相信，理解数据背后的随机性和不确定性，是进行严谨科学研究和高效工程设计的基础。 第一部分：概率论——量化不确定性 我们将从概率论的基石开始，逐步构建起理解随机现象的数学框架。 概率的基本概念： 从样本空间、事件到概率的定义，我们将清晰地阐述如何量化随机事件发生的可能性。我们将介绍古典概率、统计概率和主观概率，并探讨它们在不同情境下的应用。 条件概率与独立性： 理解一个事件的发生对另一个事件发生可能性的影响至关重要。我们将深入研究条件概率的计算方法，以及独立事件的含义，这对于构建复杂的概率模型至关重要。 随机变量与概率分布： 随机变量是将随机现象量化的关键。我们将详细介绍离散型随机变量（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）的概念。我们将深入分析这些分布的性质，包括期望值、方差以及它们的实际意义。 联合分布与相关性： 在许多实际问题中，我们需要同时考虑多个随机变量。我们将介绍联合概率分布，以及协方差和相关系数来度量多个随机变量之间的线性关系。 期望值与方差的性质： 我们将详细探讨期望值和方差在线性运算下的性质，以及它们在描述随机变量的中心趋势和离散程度方面的重要作用。 其他重要的概率分布： 除了基础分布外，我们还将介绍其他在工程和科学中常用的概率分布，如卡方分布、t分布和F分布，它们在统计推断中扮演着关键角色。 第二部分：统计推断——从样本到总体 有了概率论的坚实基础，我们将转向统计推断，学习如何从有限的样本数据中提取信息，并对更广阔的总体做出可靠的结论。 抽样分布： 了解样本统计量（如样本均值、样本方差）的分布规律是统计推断的核心。我们将详细介绍中心极限定理，它揭示了样本均值在样本量足够大时近似服从正态分布的强大规律。 参数估计： 如何根据样本数据来估计总体的未知参数？我们将介绍点估计和区间估计。点估计方法如矩估计法和最大似然估计法，我们将分析它们的性质和优劣。区间估计则提供了参数取值范围的可靠依据，我们将重点讲解置信区间的构造和解释。 假设检验： 假设检验是统计推断中的另一项核心技术，用于检验关于总体的命题。我们将详细介绍假设检验的基本步骤，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域以及解释检验结果。我们将涵盖各种类型的假设检验，如均值检验、比例检验和方差检验。 置信区间和假设检验的联系： 我们将揭示置信区间和假设检验之间的内在联系，展示如何利用置信区间来辅助进行假设检验。 线性回归分析： 在工程和科学研究中，分析变量之间的关系是常见的需求。我们将深入介绍简单线性回归模型，包括如何拟合回归线、解释回归系数的含义，以及如何进行模型的诊断和预测。 多重线性回归： 当一个因变量受到多个自变量的影响时，多重线性回归成为必不可少的工具。我们将扩展到多重线性回归模型，讨论如何处理多个预测变量，以及如何进行模型选择和解释。 方差分析（ANOVA）： 方差分析是一种强大的统计方法，用于比较多个组的均值是否存在显著差异。我们将介绍单因素和双因素方差分析，以及如何解释F检验的结果。 全书贯穿的特色： 强调直观理解： 我们不仅提供数学推导，更注重解释概念背后的直观意义，帮助读者建立深刻的理解。 丰富的工程与科学应用： 全书的例子和习题都紧密结合了工程和科学领域的实际问题，从信号处理、质量控制到生物统计、环境监测，让学习内容更具相关性和启发性。 严谨的数学论证： 我们在提供直观解释的同时，也保持了数学的严谨性，确保读者能够掌握理论的精确性。 强调模型选择与诊断： 我们关注如何选择合适的统计模型，以及如何通过模型诊断来评估模型的有效性，这在实际应用中至关重要。 通过学习本书，读者将能够自信地应用概率和统计方法来分析数据、解决问题，并在不确定性中做出明智的决策，为他们在工程和科学领域的进一步发展奠定坚实的基础。

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☆☆☆☆☆

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...  

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☆☆☆☆☆

这本书在统计软件的应用方面，虽然不是详尽的教程，但其提供的指导和示例，对于初学者来说是极具价值的。作者在书中引用了大量由统计软件生成的图表和分析结果，并且在某些章节中，会穿插一些关于如何使用特定软件（如 R 或 Python 的统计库）来实现相应分析的简要说明。虽然这些说明不是手把手的教学，但它们为我指明了学习方向，让我知道在掌握了理论知识后，可以通过实践来应用这些知识。例如，在讲解如何进行假设检验时，书中会给出一些代码片段，展示如何使用软件来计算 p 值和置信区间。这极大地降低了我从理论走向实践的门槛。我理解到，在现代工程和科学研究中，熟练掌握至少一种统计软件是必不可少的技能。这本书在这方面提供了初步的指引，让我能够更自信地去探索和学习相关的软件工具。它鼓励我去主动地去尝试，去通过实践来加深对统计概念的理解。例如，当我在书本上学习到某个概念时，我会尝试在软件中加载一些示例数据，然后重现书中的分析过程，甚至进行一些小小的变动来观察结果的变化。这种主动的学习方式，比单纯地阅读和记忆公式要有效得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书对统计思维和决策能力的培养，是我认为其最核心价值所在。它不仅仅是传授一系列的统计工具，更是引导读者如何用统计的视角去思考问题。作者在整本书的篇章中，都不断地强调“数据驱动”的决策过程，以及如何利用统计学来量化不确定性，并在不确定性中做出最优选择。例如，在风险管理和决策理论的初步介绍中，书中通过一些经济学和工程学的例子，说明如何运用概率分布和期望值来评估不同方案的风险和收益。这对于工程项目中的投资决策、项目风险评估以及资源分配等至关重要。书中的一些案例研究，也很好地展示了如何将统计学应用于复杂的工程问题，例如产品质量的持续改进、新材料的性能评估、以及工程系统的可靠性分析等。这些案例都非常贴近实际，并且提供了详细的分析步骤和结论。通过这些案例，我学会了如何将抽象的统计概念与具体的工程目标联系起来，如何将收集到的数据转化为有用的信息，并最终支持科学的工程决策。它帮助我形成了一种“拥抱不确定性，但用数据来驾驭它”的思维模式。这本书并非是简单地提供“答案”，而是教会我如何“找到答案”的过程，这对于一个需要不断面对新问题和未知数的工程师来说，是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在概率论部分的处理也颇具匠心。它并非仅仅枯燥地罗列概率的公理和基本定理，而是将概率论的强大应用能力贯穿始终。从基本的随机变量、概率分布，到联合概率、条件概率，再到期望、方差等概念，作者都通过一系列生动形象的例子来阐释。我特别喜欢书中关于泊松分布和指数分布的讲解，作者将其与实际的工程应用，如设备故障率、通信系统中的事件发生率等结合起来，使得这些抽象的概率模型变得具体可感。当读到中心极限定理时，作者没有止步于理论的表述，而是详细解释了它在统计推断中的核心作用，例如如何利用它来构建置信区间和进行假设检验，这为后续统计推断的学习打下了坚实的基础。此外，书中还涉及了一些更高级的概率概念，如矩生成函数，但同样以一种易于理解的方式呈现，并解释了它在推导概率分布性质方面的便利性。对于工程领域的学生来说，理解概率的量化以及随机事件的发生规律，是应对不确定性、进行风险评估和优化的关键。这本书在这方面提供了非常扎实的训练。它引导我思考，在面对诸如材料强度波动、设备寿命差异、测量误差等工程中普遍存在的随机性时，如何用概率的语言来描述和分析它们。书中还探讨了贝叶斯概率的初步概念，这为我理解一些更现代的数据分析方法，比如贝叶斯统计和机器学习中的一些模型，提供了一个很好的起点。虽然篇幅不长，但其启发性非常大。

评分☆☆☆☆☆

本书的语言风格和表达方式也值得称赞。作者善于使用通俗易懂的语言来解释复杂的统计概念，避免了过多的专业术语和晦涩难懂的推导。即使是对于那些在数学基础方面相对薄弱的学生，也能相对轻松地理解书中内容。同时，作者的语言又不失严谨和准确，不会为了通俗而牺牲科学的严谨性。每当引入一个新的概念时，作者都会给出明确的定义，并且配以清晰的图示或例子来加以说明。这种“定义-例子-解释”的模式，是学习任何新知识的有效方法。我特别欣赏书中那些“作者注”或者“提示”部分，它们常常会点出一些容易被忽略的细节，或者提供一些深入理解的思路。例如，在讲解中心极限定理时，作者会特别提示，样本量的大小以及原始数据的分布形态都会影响中心极限定理的有效性。这些细微之处，往往能够帮助读者避免一些常见的误区。此外，书中还穿插了一些历史背景或者统计学家的故事，这使得学习过程更加生动有趣，也能够帮助读者更好地理解统计学的发展脉络。总而言之，这本书在语言的运用上，做到了兼顾深度和广度，既能满足科学的严谨性，又能让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调这本书在统计模型和回归分析方面的介绍，其深度和广度都远超我的预期。在初识回归分析时，我常常会陷入对各种回归方法的记忆和区分的困境，但这本书通过系统性的讲解，将线性回归、多项式回归、多元回归等概念梳理得井井有条。作者不仅解释了如何建立回归模型，更重要的是，他深入探讨了如何评估模型的拟合优度，如何进行模型诊断，以及如何解释回归系数的含义。例如，在讲解决定系数 R-squared 时，作者清晰地阐述了它代表了模型能够解释因变量变异的比例，并且也指出了 R-squared 的局限性，提醒读者不要过度依赖单一指标。模型诊断部分是这本书的亮点之一，它涵盖了残差分析、共线性诊断等重要方面，这些都是确保回归模型可靠性的关键步骤。作者通过实例展示了如何识别和处理模型中的潜在问题，比如异方差、自相关等，并提供了相应的解决方案。这对于任何一个需要利用回归模型来预测或解释现象的工程师或科研人员来说，都是极其宝贵的技能。此外，书中还介绍了广义线性模型（GLM）的初步概念，例如逻辑回归，并将其应用于分类问题。这为我理解更复杂的统计建模技术，如生存分析、时间序列分析等，打开了一扇大门。书中对这些模型的应用场景都有所提及，并给出了一些入门级的指导，这让我对如何将这些模型应用于实际工程问题，例如产品故障预测、客户流失分析等，有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在开篇就点明了其核心目标：为工程和科学领域的学生提供坚实的概率论与统计学基础。这一点在整本书的编排中都得到了充分体现。它并非一本旨在培养理论统计学家的著作，而是聚焦于那些能够直接应用于实际工程问题和科学研究的工具与方法。从描述性统计开始，逐步深入到概率分布、参数估计、假设检验等关键概念，每一步都衔接得非常自然。尤其让我印象深刻的是，作者并没有回避那些可能让初学者感到枯燥的数学推导，但同时又能以清晰易懂的方式呈现，并且总是能与实际应用场景紧密联系。例如，在讲解中心极限定理时，书中引用了大量来自物理、化学、甚至生物工程的例子，解释了为什么即使原始数据分布不规则，样本均值的分布也会趋于正态。这种“源于实践，归于应用”的讲解方式，使得理论知识的学习不再是孤立的，而是充满了生命力和意义。此外，书中使用的案例数据和练习题都非常贴近工程和科学的实际，这让我在做练习时，不仅能够巩固概念，还能体验到统计学在解决真实世界问题中的强大力量。那些需要进行复杂数据分析的领域，如信号处理、可靠性工程、质量控制等，这本书都提供了相应的统计工具和方法论的介绍，并且给出了一些入门级的实践指导。虽然我并不是一个统计学专业的学生，但通过这本书的学习，我感觉自己对如何利用数据来做出更明智的决策，如何量化不确定性，以及如何科学地评估实验结果，都有了质的飞跃。书中对各种统计软件的应用也有所提及，虽然没有深入到每一个软件的细节，但它指引了一个方向，让我知道在掌握了基本原理之后，可以通过学习具体的软件工具来进一步提升我的数据分析能力。这种引导性的学习路径，对于希望将统计学知识应用于实际工作的工程师和科研人员来说，是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书的另一个优点在于其对概率论与统计学之间关系的清晰阐释。作者并没有将这两门学科割裂开来，而是强调了概率论作为统计学理论基础的重要性。书中在介绍统计推断的各个环节时，都会回溯到相关的概率论概念。例如，在讲解参数估计时，会详细解释点估计和区间估计的概率基础，如似然函数、最大似然估计等。在讲解假设检验时，会深入到概率分布的性质，以及如何利用概率来计算犯错的风险。这种循序渐进的教学方式，能够帮助读者构建一个完整的知识体系，而不是零散地记忆各种公式和方法。理解了概率论的基石，再来学习统计学，就会觉得更加得心应手。书中对一些核心概念的解释，如“独立性”、“期望”、“方差”，都给出了非常严谨的定义，并且通过多种方式来帮助读者理解。例如，对于期望的理解，除了数学定义，还辅以大量的例子，比如抛硬币的期望值，以及一个复杂随机变量的期望值计算。这种多角度的阐释，有助于读者真正地理解这些概念的内涵，而不是仅仅停留在形式上。这本书的编排使得概率论的学习为后续统计学的学习打下了坚实的基础，两者相辅相成，共同构成了强大的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我深刻体会到其在统计方法应用方面的实用性和全面性。它不仅仅是一本理论书籍，更像是一本“指导手册”，能够帮助我将所学的统计概念转化为实际操作。书中对不同统计检验的适用条件、如何选择最合适的检验方法，以及如何解释检验结果都进行了详细的说明。例如，在处理两组样本均值比较时，书中对比了 t 检验、Mann-Whitney U 检验等方法的适用场景，并强调了数据分布对检验方法选择的影响。在方差分析（ANOVA）部分，作者不仅仅介绍了单因素和双因素 ANOVA，还探讨了多重比较的问题，以及如何通过 Tukey's HSD 等方法来控制多重检验的错误率。这对于进行多组实验比较的工程师来说，是非常实用的。我特别欣赏书中关于实验设计（Design of Experiments, DOE）的介绍。它不仅仅是简单地罗列了几种设计方案，而是从如何提出科学的问题、如何确定实验因素和响应变量、如何考虑随机化和重复，到如何分析实验数据等方面，提供了一个完整的框架。书中以实际的工程案例，如产品性能优化、工艺参数调整等，来演示 DOE 的应用，这使得我能够直观地理解 DOE 的强大之处。它教会我如何通过更高效、更有系统性的实验来获取可靠的结论，从而避免浪费时间和资源。这本书为我提供了一个清晰的思路，如何在科研或工程项目中，从问题的提出到最终的结论，都能够遵循科学的统计方法，保证研究的严谨性和结果的可信度。

评分☆☆☆☆☆

在我翻阅这本书的过程中，我惊喜地发现它在处理统计推断部分时，展现出一种独特的视角。与许多只关注公式和算法的书籍不同，这本书非常强调统计推断背后的逻辑和思想。作者并非仅仅罗列各种估计量或检验方法，而是会深入探讨“为什么”要采用某种方法，它的优点和局限性在哪里。例如，在讲解置信区间时，作者花费了不少篇幅解释了置信水平的含义，以及如何正确解读一个置信区间，而不是简单地给出一个公式。这对于理解统计推断的本质至关重要，因为很多时候，对统计结果的误读恰恰发生在对置信区间的含义理解不清。同样，在假设检验的部分，书中对零假设、备择假设、p值和第一类错误、第二类错误的解释都非常清晰，并且通过大量的图示来辅助理解，例如 ROC 曲线的引入，就生动地展示了不同阈值下真阳性率和假阳性率之间的权衡。作者还强调了统计功效的重要性，并讨论了影响统计功效的因素，这在很多初级教材中可能被忽略。对于工程项目而言，能够恰当地设计实验、选择合适的统计方法来验证假设，并对结果的可靠性进行准确评估，是至关重要的。这本书正是满足了这一需求，它所教授的知识和技能，能够帮助我更自信地去分析实验数据，去评估模型的性能，甚至去理解和应用更高级的统计模型。我尤其欣赏书中对“统计显著性”和“实际显著性”之间区别的强调。在工程应用中，一个在统计上显著的结果，可能在实际操作中并没有太大的意义，或者说其影响微乎其微。这本书的作者能够意识到这一点，并在教学中加以引导，是非常难得的。它促使我不仅仅关注数字上的变化，更要思考这些变化在实际工程语境下所代表的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据可视化方面的强调，是其作为一本面向工程和科学读物的另一大亮点。作者非常清楚地认识到，统计分析的结果最终需要以直观、易懂的方式呈现出来，才能更好地传达信息并支持决策。因此，书中不仅介绍了基本的图表类型，如直方图、散点图、箱线图等，还深入探讨了如何根据数据的类型和分析的目的来选择最合适的图表。我尤其喜欢书中关于散点图矩阵和配对图的介绍，它们能够非常直观地展示多变量之间的关系，这对于探索性数据分析非常有帮助。作者还花费了相当的篇幅来讨论如何设计具有信息量且避免误导性的图表，例如如何选择合适的坐标轴刻度、如何使用颜色和符号来区分不同的数据组，以及如何避免“饼图陷阱”等。这些细节虽然看似微小，但在实际的数据沟通中起着至关重要的作用。书中还提及了一些更高级的可视化技术，例如使用不同颜色和形状来表示第三个变量，以及如何使用交互式图表来探索数据。虽然本书并非专门的可视化书籍，但其所提供的可视化原则和技巧，对于任何需要向他人展示数据分析结果的人来说，都是非常宝贵的。它教会我如何用图表“讲故事”，如何让数据说话，从而更有效地与同事、客户或评审进行沟通。这种对可视化能力的重视，体现了作者对工程和科学实践中信息传递的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

TA的本科课的教材，写的还挺好的，给了挺多以前没见过的拇指法则。

评分☆☆☆☆☆

TA的本科课的教材，写的还挺好的，给了挺多以前没见过的拇指法则。

评分☆☆☆☆☆

TA的本科课的教材，写的还挺好的，给了挺多以前没见过的拇指法则。

评分☆☆☆☆☆

还不错 蛮清楚的

评分☆☆☆☆☆

TA的本科课的教材，写的还挺好的，给了挺多以前没见过的拇指法则。