Introductory Engineering Statistics (Probability & Mathematical Statistics) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Irwin Guttman

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1971-01-01

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471337706

丛书系列:

图书标签:

统计学
概率论
数学统计
工程统计
概率与数理统计
统计推断
假设检验
回归分析
实验设计
数据分析

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具体描述

掌握工程领域数据分析与决策的关键工具在现代工程实践中，理解和运用统计学知识已成为必不可少的核心技能。无论是优化生产流程、评估产品质量、预测系统行为，还是进行科学研究，准确的数据分析和严谨的概率推理是做出明智决策的基石。《工程统计学导论：概率与数理统计》正是为致力于在工程领域取得成功的您量身打造的权威指南。本书深入浅出地为您系统性地介绍概率论和数理统计的基本概念、核心理论以及在工程问题中的应用。我们摒弃了枯燥的理论堆砌，而是将统计学原理与丰富、贴合实际的工程案例相结合，让您在学习过程中不仅能建立扎实的理论基础，更能深刻理解统计工具的强大力量及其在解决工程挑战中的实用价值。核心内容与学习收益：概率基础：您将从最基本的概率概念开始，逐步掌握随机事件、概率计算、条件概率、独立性以及著名的贝叶斯定理。这些内容是理解不确定性和进行风险评估的起点，对于任何涉及随机现象的工程领域都至关重要。例如，在通信系统中，理解信号传输的错误概率有助于设计更鲁棒的编码方案；在可靠性工程中，概率模型可以预测设备失效的可能性。随机变量与概率分布：本书将详细阐述离散型和连续型随机变量的概念，并系统介绍一系列关键的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）以及卡方分布、t分布和F分布等。您将学习如何识别不同工程场景下适用的概率分布，并掌握计算相关概率、期望值和方差的方法。例如，在质量控制中，泊松分布常用于描述单位时间内产品缺陷的数量；在模拟仿真中，正态分布被广泛用于描述各种测量误差或随机过程。多维随机变量与联合分布：面对工程中更复杂的系统，往往需要同时考虑多个随机变量之间的关系。本书将深入探讨多维随机变量、联合概率分布、边缘分布以及协方差和相关性。您将学会如何分析变量之间的相互依赖性，这对于理解复杂系统的整体行为至关重要。例如，在材料科学中，研究材料的强度与温度之间的关系；在金融工程中，分析不同资产价格的波动性。抽样分布与参数估计：学习统计推断是本书的另一大重点。您将掌握各种抽样分布的性质，特别是样本均值和样本方差的分布，它们是进行参数估计的基础。本书将详细介绍点估计和区间估计的方法，包括矩估计法和最大似然估计法，以及如何构建置信区间来量化估计的不确定性。例如，在产品测试中，通过少量样本的测量来估计一批产品的平均寿命或合格率，并给出估计的可靠性范围。假设检验：假设检验是统计推断的核心技能之一。您将学习如何根据数据来检验关于总体参数的假设，包括单样本检验、双样本检验以及方差的检验。本书将系统介绍p值、显著性水平、第一类错误（α）和第二类错误（β）等关键概念，并指导您如何正确地解释检验结果，从而做出科学的决策。例如，检验一种新材料的性能是否显著优于现有材料；评估一项改进措施是否能显著降低生产成本。方差分析 (ANOVA)：当需要比较三个或更多组的均值时，ANOVA是一种强大的统计工具。本书将介绍单因素和多因素方差分析，帮助您理解如何确定不同因素对结果的影响程度，并量化这些影响的统计显著性。例如，在实验设计中，研究不同催化剂或不同反应条件对化学反应产率的影响。回归分析：回归分析是研究变量之间数量关系的重要方法。本书将详细介绍简单线性回归和多元线性回归，包括模型拟合、参数估计、模型检验以及残差分析。您将学会如何建立预测模型，理解自变量对因变量的影响，并对预测结果的准确性进行评估。例如，预测工程项目的成本与工期之间的关系；建立模型来预测设备运行的温度与能耗之间的关联。非参数统计：在某些情况下，数据可能不满足参数统计方法所需的分布假设。本书也将触及非参数统计方法，例如符号检验、秩和检验等，为您提供在更广泛场景下的统计分析能力。本书的特色：工程导向：所有理论概念和方法的讲解都紧密围绕工程领域的实际问题展开，通过大量工程实例（如可靠性、质量控制、信号处理、设计优化、模拟仿真等）来阐释统计学的应用。循序渐进：内容安排逻辑清晰，从基础概念到高级技术，难度循序渐进，确保不同背景的读者都能轻松入门并深入掌握。数学严谨性与直观性并重：在保证数学推导严谨性的同时，辅以直观的解释和图示，帮助读者建立深刻的理解，而非死记硬背公式。强调实践与应用：鼓励读者动手实践，并提供了数据分析和软件应用（如R, Python, MATLAB等）的思路和指导（尽管本书不强制要求特定软件，但其原理可直接迁移）。无论您是初学者，还是希望巩固和提升统计学能力的在读学生或从业工程师，本书都将是您宝贵的学习资源。通过掌握《工程统计学导论：概率与数理统计》中的知识和技能，您将能更自信地应对工程中的各种挑战，做出更精确、更具洞察力的决策，从而在您的工程事业中脱颖而出。