Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers

作者:Soong, T.T.

页数:406

出版时间:2004-3

价格:0

isbn号码:9780470868133

具体描述

This textbook differs from others in the field in that it has been prepared very much with students and their needs in mind, having been classroom tested over many years. It is a true "learner's book" made for students who require a deeper understanding of probability and statistics. It presents the fundamentals of the subject along with concepts of probabilistic modelling, and the process of model selection, verification and analysis. Furthermore, the inclusion of more than 100 examples and 200 exercises (carefully selected from a wide range of topics), along with a solutions manual for instructors, means that this text is of real value to students and lecturers across a range of engineering disciplines.It presents the fundamentals in probability and statistics along with relevant applications. It explains the concept of probabilistic modelling and the process of model selection, verification and analysis. Definitions and theorems are carefully stated and topics rigorously treated. It includes a chapter on regression analysis. It covers design of experiments. It demonstrates practical problem solving throughout the book with numerous examples and exercises purposely selected from a variety of engineering fields. It includes an accompanying online Solutions Manual for instructors containing complete step-by-step solutions to all problems.

用户评价

在我看来，《Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers》这本书是一本真正为工程师量身打造的概率统计指南。我之所以这么说，是因为它在理论的严谨性和应用的实用性之间找到了一个绝佳的平衡点。这本书的结构非常清晰，从最基础的概率论概念，到统计推断，再到一些进阶的应用，内容安排得循序渐进，非常适合工程师进行系统学习。我特别喜欢书中在讲解“概率分布”时所做的工作。它不仅仅是列出各种分布的数学公式，更重要的是，作者会结合工程领域的具体场景，来解释这些分布的意义和应用。比如，当讲到泊松分布时，作者会将其与通信系统中信号的随机到达事件联系起来，或者与生产线上设备发生故障的次数进行类比，这使得抽象的数学概念立刻变得生动具体。同样，在讲解正态分布时，作者也会将其与测量误差、随机扰动等工程中常见的现象联系起来，让我能深刻理解为什么正态分布在如此广泛的工程领域中都扮演着核心角色。书中关于“随机变量的期望、方差”等统计量的讲解也十分到位，它们不仅是描述数据特征的重要指标，更是后续进行统计推断的基础。例如，在分析通信系统的信噪比时，我们常常需要计算信噪比的期望值和方差，来评估系统的平均性能和稳定性。此外，书中对“统计推断”的详细介绍，包括点估计、区间估计和假设检验，都为我们提供了从样本数据中提取信息、做出可靠决策的方法。总而言之，这本书不仅传授了知识，更重要的是培养了一种用概率统计思维去分析和解决工程问题的能力，让我能够更自信地面对各种不确定性。

阅读《Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers》这本书，对我而言，不亚于一次严谨的思维训练。我一直相信，工程师的工作本质上就是与不确定性打交道，而概率统计正是驾驭这种不确定性的最有效工具。这本书的优点在于它能够将数学上的严谨性与工程实践中的具体应用完美地结合起来。我特别欣赏作者在讲解样本和抽样分布这一章节时所采用的方法。他们不仅清楚地解释了什么是样本，什么是抽样分布，还通过模拟实验，直观地展示了中心极限定理的作用，让“平均值的分布趋于正态”这一结论不再是空洞的理论，而是可以被感知的现象。书中关于置信区间的讨论也极其重要，它提供了一种量化不确定性的方法，让我们知道对某个估计值有多大的把握。在实际工程项目中，无论是估计产品的平均寿命，还是预测某种材料的强度，置信区间都为我们提供了决策的依据。此外，书中对假设检验的系统讲解，从如何提出原假设和备择假设，到如何选择合适的检验方法，再到如何解释检验结果，都非常详尽，这使得我在面临各种工程问题时，能够有条不紊地进行科学的判断。例如，在质量控制中，我们需要判断一批产品是否合格，这就是一个典型的假设检验问题。书中提供的各种检验方法，如t检验、卡方检验等，都配有清晰的步骤和易于理解的示例。总而言之，这本书不仅仅是传授知识，更重要的是培养了一种严谨的、基于数据的工程思维，它让我能够更自信地面对工程中的各种挑战，做出更可靠的决策。

我最近有幸接触到了《Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers》这本书，作为一个曾经在工程领域摸爬滚打多年的学习者，我一直觉得概率统计这门学科是连接理论与实践的桥梁，它在现代工程设计、数据分析、风险评估等各个方面都扮演着至关重要的角色。这本书的标题本身就足够吸引人，它直接点明了受众和主题，暗示了内容的严谨性和实用性。在翻阅过程中，我深刻地感受到作者在梳理和讲解这些概念时所付出的心血。那些看似抽象的概率分布，如泊松分布、指数分布，在作者的笔下变得生动起来，配合着工程实际的案例，我能够更直观地理解它们在质量控制、通信系统可靠性分析，甚至是金融建模中的应用。例如，书中对贝叶斯定理的阐述，不仅仅停留在公式推导，而是通过一个具体的机器学习模型训练的例子，展现了如何利用先验知识和观测数据不断更新信念，这对于理解和应用现代数据驱动的工程方法非常有帮助。此外，书中对假设检验的讲解也相当透彻，从零假设到备择假设的选择，从p值的意义到不同检验方法的适用性，都有详细的论述，这对我解决实际工程问题时，如何科学地做出决策提供了坚实的理论基础。我特别欣赏书中通过大量的图表和数据来辅助说明，这使得原本可能枯燥的数学概念变得更容易消化和吸收。即使是对于一些初学者来说，这本书的循序渐进的讲解方式，也能够让他们逐步建立起对概率统计的信心。总而言之，这本书为我打开了理解工程领域数据分析和决策制定的大门，它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的导师，指引我如何在复杂多变的数据世界中找到规律，做出明智的选择。

初次拿到《Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers》这本书，我内心是充满期待的，因为我一直认为，扎实的概率统计功底是工程师必备的核心素养之一，尤其是在当今这个大数据时代，几乎所有的工程领域都离不开数据分析和统计推断。这本书的编写风格非常符合我的学习习惯，它没有回避任何一个复杂的数学概念，而是以一种极其清晰、逻辑严谨的方式将它们层层剖析。我尤其对书中关于随机变量和概率分布的章节印象深刻。作者对离散和连续随机变量的定义，以及各种常见概率分布（如二项分布、正态分布、伽马分布等）的性质和应用场景进行了详尽的介绍。举例来说，在解释正态分布时，作者不仅给出了其概率密度函数的数学形式，还结合了实际工程中测量误差的分布情况，让我深刻理解了为什么正态分布在自然科学和工程技术中如此普遍。书中对于期望、方差、协方差等概念的阐述也十分到位，它们不仅是描述数据集中趋势和离散程度的工具，更是理解随机过程和系统性能分析的关键。我特别喜欢书中在讲解这些概念时，会辅以各种图示，例如直方图、散点图，这极大地帮助我可视化了数据的分布特性，以及变量之间的关系。此外，书中关于参数估计的章节，例如最大似然估计和矩估计，为我们提供了一种从样本数据推断总体参数的系统方法，这在进行产品质量评估、设备寿命预测等实际工作中至关重要。整体而言，这本书提供了一个坚实的基础，让工程师能够更好地理解和应用概率统计的工具，从而在面对不确定性时，能够做出更科学、更有效的决策。

自从开始深入研读《Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers》这本书，我发现它不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的导师，引导我一步步地走向概率统计的智慧殿堂。我一直认为，在工程领域，尤其是在处理那些包含不确定性、随机性和变化性的问题时，概率统计知识的应用是不可或缺的。这本书的开篇就抓住了核心，从概率的基本概念讲起，比如条件概率、独立性，并迅速过渡到随机变量及其重要的概率分布。我对书中关于“随机变量的期望和方差”这一部分的讲解印象尤为深刻。作者不仅清晰地阐述了这些概念的数学定义，还通过工程实例，比如通信系统中信号的平均功率，或者传感器读数的稳定性，来展示它们在实际应用中的意义。这让我能够更直观地理解这些统计量是如何衡量一个随机现象的“平均水平”和“波动程度”的。书中关于“联合概率分布”和“边缘概率分布”的章节也为我打开了新的视野。我理解了如何同时分析多个随机变量之间的关系，以及如何从联合分布中提取出单个变量的概率信息。这对于理解多输入输出的工程系统，例如在控制系统中同时考虑多个传感器信号，或者在通信系统中分析信道的多径效应，都至关重要。此外，书中对“中心极限定理”的深入探讨，以及它在统计推断中的核心作用，让我更加信服和掌握了如何利用样本数据来推断总体特征。总而言之，这本书以其严谨的逻辑、丰富的实例和清晰的讲解，为我构建了一个坚实的概率统计理论框架，并教会了我如何将其有效地应用于解决工程实践中的各种问题。

《Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers》这本书，是我近期阅读过的一本非常有价值的专业书籍。我之所以对它情有独钟，是因为它非常准确地抓住了工程师在概率统计领域的核心需求。这本书的优点在于，它不仅仅停留在理论的讲解，而是紧密地将理论与工程实践紧密结合。我非常欣赏作者在讲解“样本空间和事件”这一基础概念时，所采用的案例都是来自工程领域，例如描述某个通信设备在特定条件下是否正常工作，或者某个生产环节的输出是否在预期的范围内。这让我能迅速地将抽象的数学概念与具体的工程场景联系起来，极大地激发了我的学习兴趣。书中关于“条件概率”和“独立性”的阐述也十分清晰，作者通过图示和实例，帮助我理解了事件之间的依赖关系，这对于风险评估和故障分析至关重要。例如，了解某个组件故障的条件概率，对于预测整个系统的可靠性有着直接的影响。此外，书中关于“随机变量及其分布”的章节，对我来说更是“干货满满”。作者详细介绍了各种重要的概率分布，如均匀分布、正态分布、指数分布、泊松分布等，并深入分析了它们在不同工程领域的应用。比如，利用泊松分布来模拟通信信号的到达率，或者利用指数分布来分析电子元器件的寿命。这些内容不仅拓展了我的知识面，更重要的是，它们为我提供了一种新的思考和解决工程问题的方式。总而言之，这本书为我构建了一个坚实的概率统计理论基础，并教会了我如何将这些理论工具应用于实际的工程分析和决策，极大地提升了我的专业能力。

《Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers》这本书，对我来说，是一次非常深刻的学习体验。我一直觉得，一个优秀的工程师，除了掌握专业的工程技术知识外，还必须具备扎实的数学基础，尤其是概率统计，它是理解和分析工程系统中各种随机现象的关键。这本书的编写质量很高，语言清晰，逻辑严密，而且紧密联系工程实际，这对我这种偏向于应用的学习者来说，非常有吸引力。我特别喜欢书中关于随机过程的介绍。无论是泊松过程在描述事件发生频率上的应用，还是马尔可夫链在状态转移分析中的作用，作者都给出了非常生动和贴切的例子，比如通信系统中信号的到达，或者生产线上设备的故障转移。这些内容不仅帮助我理解了这些抽象的数学模型，更让我看到了它们在解决实际工程问题中的巨大潜力。书中对时间序列分析的讲解也让我耳目一新，它提供了一种分析和预测随时间变化的系统的方法，这在经济预测、环境监测以及工程设备的健康诊断等方面都非常重要。我尤其欣赏作者在介绍这些方法时，会详细说明它们的假设条件和适用范围，这避免了我们在实际应用中可能出现的误区。此外，书中关于实验设计的内容，也为我们提供了一种系统地规划实验、减少误差、并从实验数据中提取有效信息的方法，这对于工程研发和产品优化至关重要。总的来说，这本书提供了一个全面的视角，让我能够从概率统计的角度更深入地理解工程系统，并掌握了解决复杂工程问题所需的工具和方法。

《Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers》这本书，对于我而言，是一次非常宝贵且具有启发性的学习经历。我一直坚信，在现代工程的各个领域，从材料科学、机械设计到通信系统、信号处理，甚至人工智能和大数据分析，概率统计都扮演着不可或缺的角色。这本书恰恰弥补了我在这方面的系统知识。作者在内容的组织上非常出色，它以一种逻辑严谨、层层递进的方式，将概率论的基础概念，如样本空间、事件、概率的公理化定义，以及条件概率、独立性等，梳理得井井有条。我尤其印象深刻的是书中关于“随机变量”和“概率分布”的章节。作者不仅仅是列出了各种离散和连续概率分布的数学表达式，更重要的是，他详细地阐述了这些分布在工程实际中的应用场景。例如，当谈到二项分布时，作者将其与产品质量检测中合格品/不合格品的数量联系起来；在讲解指数分布时，则会将其与设备寿命的可靠性分析相结合。这些生动的例子，让我能够更深刻地理解抽象的数学概念，并看到它们在解决实际工程问题中的巨大价值。此外，书中关于“联合概率分布”和“边缘概率分布”的讨论，也让我得以理解如何分析多个随机变量之间的关系，这对于复杂工程系统的建模和分析至关重要。书中还涵盖了“中心极限定理”这一核心概念，并将其在统计推断中的重要作用进行了详尽的阐释，这为我理解许多统计方法奠定了坚实的基础。总而言之，这本书提供了一个全面的视角，让我能够从概率统计的角度更深入地理解工程世界，并掌握了分析和解决复杂工程问题的有力工具。

《Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers》这本书，给我最直观的感受就是它的实用性和系统性。作为一名在工程领域工作的从业者，我深知概率统计并非仅仅是数学理论的堆砌，而是解决实际工程问题的有力武器。这本书正是围绕着这一核心展开。我非常欣赏书中对“参数估计”这一主题的详尽阐述。作者不仅介绍了点估计（如最大似然估计、矩估计）的方法，还详细讲解了区间估计（置信区间）的构建和解释。这对于我们进行产品质量的评估、设备性能的预测、以及实验数据的分析都具有直接指导意义。例如，当我们在实验室测量某个物理量时，单次测量结果往往带有误差，而置信区间则能帮助我们量化这个测量结果的可靠性，从而做出更审慎的判断。书中关于“假设检验”的章节，同样让我受益匪浅。作者清晰地划分了检验的步骤，从原假设和备择假设的设定，到检验统计量的选择，再到p值的计算和解释，每一个环节都考虑周全。这使得我们在面对诸如“新材料的强度是否显著优于旧材料”、“生产流程的改进是否真的提高了产品合格率”等问题时，能够运用科学的方法来验证。此外，书中还涉及了“回归分析”和“方差分析”等内容，这些都是在工程中分析变量关系、优化设计参数的关键工具。总而言之，这本书为我提供了一个系统性的学习路径，让我能够更深入地理解概率统计的各个分支，并将其有效运用到实际的工程问题解决中，大大提升了我的工作效率和判断能力。

对于我这样一位在工程领域摸索了多年的实践者来说，《Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers》这本书无疑是一份宝贵的财富。我一直觉得，很多工程问题，尤其是涉及到质量控制、系统可靠性、信号处理以及优化设计等方面，其核心都离不开对随机现象的理解和把握。这本书的出现，正好填补了我在这方面的知识空白，并系统地巩固了我已有的零散知识。书中的内容安排得非常合理，从最基础的概率论概念，如样本空间、事件、概率的基本性质，到更复杂的随机变量、概率分布，再到统计推断，整个逻辑链条非常清晰，让人能够循序渐进地学习。我印象特别深刻的是书中关于大数定律和中心极限定理的讲解，作者通过生动的例子，说明了为什么大量的随机事件能够趋向于一个稳定的平均值，以及为什么正态分布在统计推断中扮演着如此重要的角色。这对我理解一些工程中的近似处理方法和统计模型的合理性非常有启发。此外，书中关于回归分析和方差分析的内容也让我受益匪浅。无论是简单线性回归，还是多元线性回归，作者都详细介绍了模型的建立、参数的估计以及模型的检验，这对于我们在工程实践中建立数学模型，分析变量之间的关系，预测未来的趋势有着直接的应用指导意义。书中还讨论了非参数统计方法，这为我们处理不满足特定分布假设的数据提供了重要的补充。总的来说，这本书不仅提供了理论知识，更注重实际应用，它帮助我建立了一种用概率统计的思维方式去分析和解决工程问题的能力，极大地提升了我的工作效率和决策水平。

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