概率論與數理統計（第九版）（英文版） [Probability and Statistics for Engineers, Ninth Ed] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Richard，A.，Johnson（理查德?A?約翰遜） 著，Richard，A.，Johnson（理查德?A?約翰遜） 譯

圖書標籤:

• 概率論
• 數理統計
• 統計學
• 工程數學
• 高等數學
• 隨機過程
• 概率模型
• 統計推斷
• 應用概率
• 概率分布

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121319716

版次：9

商品編碼：12155161

包裝：平裝

外文名稱：Probability and Statistics for Engineers, Ninth Ed

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：548

字數：896000

正文語種：英文

編輯推薦

適讀人群 ：本書可作為高校數學、計算機、物理、電子信息與電氣等理工科專業學生的教材或雙語教學參考書。

* 給齣瞭大量的新示例。多數示例均基於*新的工程或科學數據，強化瞭統計學的應用。

* 更為強調P值。在幾個新示例和解釋中，給齣瞭示例P值的新圖形。

* 給齣瞭使用R軟件的詳細內容。全書的許多示例中均包含瞭R命令。

* 強調瞭重要公式，弱化瞭計算公式。書中，計算公式通常僅齣現在易被忽略的各節末尾，應用中通常僅給齣所需要的重要公式。

* 22和23設計的可視化錶示。做瞭主要修訂的13.3節現在已自成體係，教師可在課程末尾的兩次或三次授課時，講授這些內容。

* 基於新數據的練習。許多練習的數據已做更新，可幫助學生深入瞭解統計學在工程中的應用。

* 示例已進行編號。每章中的示例，都已編號。

內容簡介

本書是為工程、物理等專業本科低年級學生準備的入門教材。書中內容涉及簡介、數據的組織與描述、概率、概率分布、概率密度、抽樣分布、均值、方差、遞歸分析、方差分析、析因實驗、非參數檢驗、質量改進計劃統計、可靠性和生命周期應用，內容全麵、編排閤理，各章之間的銜接較為密切，附錄中還提供瞭大量的常用統計錶。全書用豐富的例子詳細說明每一個概念，而省略瞭不必要的理論證明，例子中的數據大多來自作者的親身經曆及實際的案例。

作者簡介

　　Richard A. Johnson(理查德·A·約翰遜), 美國威斯康星大學教授, 長期從事數學領域的教學與研究工作, 發錶論文多篇, 齣版教材5部, 專著多部, 在數學教學與研究領域成果豐碩。

目錄

Preface 7
前言

Chapter 1 Introduction 11
第1章 簡介
1．1 Why Study Statistics? 11
1．1 學習數理統計的意義
1．2 Modern Statistics 12
1．2 現代數理統計
1．3 Statistics and Engineering 12
1．3 數理統計與工程
1．4 The Role of the Scientist and Engineer in Quality Improvement 13
1．4 科研人員和工程技術人員在質量改進中的角色
1．5 A Case Study： Visually Inspecting Data to Improve Product Quality 13
1．5 案例分析：視覺檢查數據，改進産品質量
1．6 Two Basic Concepts―Population and Sample 15
1．6 兩個基本概念：總體與樣本
Review Exercises 20
復習題
Key Terms 21
重點術語

Chapter 2 Organization and Description of Data 22
第2章 數據的組織與描述
2．1 Pareto Diagrams and Dot Diagrams 22
2．1 帕纍托圖和點圖
2．2 Frequency Distributions 24
2．2 頻數分布
2．3 Graphs of Frequency Distributions 27
2．3 頻數分布圖
2．4 Stem-and-Leaf Displays 31
2．4 莖葉圖
2．5 Descriptive Measures 34
2．5 描述統計
2．6 Quartiles and Percentiles 39
2．6 四分位數和百分位數
2．7 The Calculation of x and s 44
2．7 和s的計算
2．8 A Case Study： Problems with Aggregating Data 49
2．8 案例分析：聚閤數據問題
Review Exercises 52
復習題
Key Terms 54
重點術語

Chapter 3 Probability 56
第3章 概率
3．1 Sample Spaces and Events 56
3．1 樣本空間和事件
3．2 Counting 60
3．2 統計
3．3 Probability 67
3．3 概率
3．4 The Axioms of Probability 69
3．4 概率公理
3．5 Some Elementary Theorems 72
3．5 一些基本的定理
3．6 Conditional Probability 78
3．6 條件概率
3．7 Bayes’ Theorem 84
3．7 貝葉斯定理
Review Exercises 91
復習題
Key Terms 93
重點術語

Chapter 4 Probability Distributions 94
第4章 概率分布
4．1 Random Variables 94
4．1 隨機變量
4．2 The Binomial Distribution 98
4．2 二項分布
4．3 The Hypergeometric Distribution 103
4．3 超幾何分布
4．4 The Mean and the Variance of a Probability Distribution 107
4．4 概率分布的均值和方差
4．5 Chebyshev’s Theorem 114
4．5 切比雪夫定理
4．6 The Poisson Distribution and Rare Events 118
4．6 泊鬆分布和稀有事件
4．7 Poisson Processes 122
4．7 泊鬆過程
4．8 The Geometric and Negative Binomial Distribution 124
4．8 幾何和負二項分布
4．9 The Multinomial Distribution 127
4．9 多項分布
4．10 Simulation 128
4．10 仿真
Review Exercises 132
復習題
Key Terms 133
重點術語

Chapter 5 Probability Densities 134
第5章 概率密度
5．1 Continuous Random Variables 134
5．1 連續隨機變量
5．2 The Normal Distribution 140
5．2 正態分布
5．3 The Normal Approximation to the Binomial Distribution 148
5．3 二項分布的正態近似
5．4 Other Probability Densities 151
5．4 其他概率密度
5．5 The Uniform Distribution 151
5．5 均勻分布
5．6 The Log-Normal Distribution 152
5．6 對數正態分布
5．7 The Gamma Distribution 155
5．7 伽馬分布
5．8 The Beta Distribution 157
5．8 貝塔分布
5．9 TheWeibull Distribution 158
5．9 威布爾分布
5．10 Joint Distributions―Discrete and Continuous 161
5．10 聯閤分布――離散與連續
5．11 Moment Generating Functions 174
5．11 矩量母函數
5．12 Checking If the Data Are Normal 180
5．12 數據正態性檢驗
5．13 Transforming Observations to Near Normality 182
5．13 觀測數據的近正態性轉換
5．14 Simulation 184
5．14 仿真
Review Exercises 188
復習題
Key Terms 190
重點術語

Chapter 6 Sampling Distributions 193
第6章 抽樣分布
6．1 Populations and Samples 193
6．1 總體和樣本
6．2 The Sampling Distribution of the Mean (σ known) 197
6．2 均值（σ已知）的抽樣分布
6．3 The Sampling Distribution of the Mean (σ unknown) 205
6．3 均值（σ未知）的抽樣分布
6．4 The Sampling Distribution of the Variance 207
6．4 方差的抽樣分布
6．5 Representations of the Normal Theory Distributions 210
6．5 正態理論分布的錶示
6．6 The Moment Generating Function Method to Obtain Distributions 213
6．6 獲得分布的矩量母函數方法
6．7 Transformation Methods to Obtain Distributions 215
6．7 獲得分布的轉換方法
Review Exercises 221
復習題
Key Terms 222
重點術語
Chapter 7 Inferences Concerning a Mean 223

第7章 關於均值的推論
7．1 Statistical Approaches to Making Generalizations 223
7．1 歸納的統計方法
7．2 Point Estimation 224
7．2 點估計
7．3 Interval Estimation 229
7．3 區間估計
7．4 Maximum Likelihood Estimation 236
7．4 最大似然估計
7．5 Tests of Hypotheses 242
7．5 假設檢驗
7．6 Null Hypotheses and Tests of Hypotheses 244
7．6 空假設和假設檢驗
7．7 Hypotheses Concerning One Mean 249
7．7 關於一個均值的假設
7．8 The Relation between Tests and Confidence Intervals 256
7．8 檢驗和置信區間的關係
7．9 Power， Sample Size， and Operating Characteristic Curves 257
7．9 效能、樣本大小和操作特性麯綫
Review Exercises 263
復習題
Key Terms 265
重點術語

Chapter 8 Comparing Two Treatments 266
第8章 兩種處理的比較
8．1 Experimental Designs for Comparing Two Treatments 266
8．1 兩種處理的試驗設計
8．2 Comparisons―Two Independent Large Samples 267
8．2 兩個獨立大樣本的比較
8．3 Comparisons―Two Independent Small Samples 272
8．3 兩個獨立小樣本的比較
8．4 Matched Pairs Comparisons 280
8．4 配對比較
8．5 Design Issues―Randomization and Pairing 285
8．5 設計問題：隨機配對
Review Exercises 287
復習題
Key Terms 288
重點術語

Chapter 9 Inferences Concerning Variances 290
第9章 關於方差的推論
9．1 The Estimation of Variances 290
9．1 方差估計
9．2 Hypotheses Concerning One Variance 293
9．2 關於一個方差的假設
9．3 Hypotheses Concerning Two Variances 295
9．3 關於兩個方差的假設
Review Exercises 299
復習題
Key Terms 310
重點術語

Chapter 10 Inferences Concerning Proportions 301
第10章 關於比例的推論
10．1 Estimation of Proportions 301
10．1 比例估計
10．2 Hypotheses Concerning One Proportion 308
10．2 關於一個比例的假設
10．3 Hypotheses Concerning Several Proportions 310
10．3 關於幾個比例的假設
10．4 Analysis of r × c Tables 318
10．4 r × c個錶的分析
10．5 Goodness of Fit 322
10．5 擬閤度
Review Exercises 325
復習題
Key Terms 326
重點術語

Chapter 11 Regression Analysis 327
第11章 迴歸分析
11．1 The Method of Least Squares 327
11．1 最小二乘法
11．2 Inferences Based on the Least Squares Estimators 336
11．2 基於最小二乘估計的推論
11．3 Curvilinear Regression 350
11．3 麯綫迴歸
11．4 Multiple Regression 356
11．4 多元迴歸
11．5 Checking the Adequacy of the Model 361
11．5 模型充分性檢測
11．6 Correlation 366
11．6 相關
11．7 Multiple Linear Regression (Matrix Notation) 377
11．7 多元綫性迴歸（矩陣符號）
Review Exercises 382
復習題
Key Terms 385
重點術語

Chapter 12 Analysis of Variance 386
第12章 方差分析
12．1 Some General Principles 386
12．1 一些基本原理
12．2 Completely Randomized Designs 389
12．2 完全隨機的設計
12．3 Randomized-Block Designs 402
12．3 隨機區組設計
12．4 Multiple Comparisons 410
12．4 多重比較
12．5 Analysis of Covariance 415
12．5 協方差分析
Review Exercises 422
復習題
Key Terms 424
重點術語

Chapter 13 Factorial Experimentation 425
第13章 析因實驗
13．1 Two-Factor Experiments 425
13．1 兩因素實驗
13．2 Multifactor Experiments 432
13．2 多因素實驗
13．3 The Graphic Presentation of 22 and 23 Experiments 441
13．3 22和23個實驗的圖形錶示
13．4 Response Surface Analysis 456
13．4 響應麵分析
Review Exercises 459
復習題
Key Terms 463
重點術語

Chapter 14 Nonparametric Tests 464
第14章 非參數檢驗
14．1 Introduction 464
14．1 簡介
14．2 The Sign Test 464
14．2 符號檢驗
14．3 Rank-Sum Tests 466
14．3 秩和檢驗
14．4 Correlation Based on Ranks 469
14．4 基於秩的相關
14．5 Tests of Randomness 472
14．5 隨機性檢驗
14．6 The Kolmogorov-Smirnov and Anderson-Darling Tests 475
14．6 柯爾莫可洛夫-斯米洛夫檢驗和安德森-達林檢驗
Review Exercises 478
復習題
Key Terms 479
重點術語

Chapter 15 The Statistical Content of Quality-Improvement Programs 480
第15章 質量改進計劃的統計內容
15．1 Quality-Improvement Programs 480
15．1 質量改進計劃
15．2 Starting a Quality-Improvement Program 482
15．2 啓動質量改進計劃
15．3 Experimental Designs for Quality 484
15．3 質量的實驗設計
15．4 Quality Control 486
15．4 質量控製
15．5 Control Charts for Measurements 488
15．5 測量控製圖
15．6 Control Charts for Attributes 493
15．6 屬性控製圖
15．7 Tolerance Limits 499
15．7 容差極限
Review Exercises 501
復習題
Key Terms 503
重點術語

Chapter 16 Application to Reliability and Life Testing 504
第16章 可靠性和壽命試驗的應用
16．1 Reliability 504
16．1 可靠性
16．2 Failure-Time Distribution 506
16．2 失效時間分布
16．3 The Exponential Model in Life Testing 510
16．3 壽命試驗中的指數模型
16．4 TheWeibull Model in Life Testing 513
16．4 壽命試驗中的威布爾模型
Review Exercises 518
復習題
Key Terms 519
重點術語

精彩書摘

　　《概率論與數理統計（第九版）（英文版）》：
　　4.14 Rework the decision problem in Example 7， supposing that only 3 of the 20 hard drives required repairs within the first year.
　　4.15 Voltage fluctuaUon is given as the reason for 80% of all defaults in nonstabilized equipment in a plant.Use the formula for the binomial distrihution to find the probability that voltage fluctuation will be given as the rcason for three of the next eight defaults.
　　4.16 If the probabiliiy is 0.40 that steam will condense in a thin—walled aluminum Lube at 10 alm pressure.use the formula for the binomial disrribution to find the probabiliiy that， under （he stated condkions， steam will condensein 4 of 12 such tubes.
　　……

前言/序言

前 言

本書的目的是為工程和物理科學等專業的學生介紹概率論和數理統計的知識。書中，每章以簡介開始，以一組統計指南結束，統計指南中給齣瞭正確應用統計過程和應避免的錯誤。章末給齣瞭重點術語。書中還以加框的方式給齣瞭重要公式、定理和規則。

書中的概念和統計方法明朗且清晰。詳細介紹瞭概率論及一些基本分布，重點在於讓學生理解置信區間的意義及統計假設檢驗的邏輯思想。置信區間是進行推理的主要步驟。各個示例中詳細描述瞭置信區間的屬性及其解釋。每個應用中，假設檢驗的步驟清晰且一緻。同時，許多示例中給齣瞭P值的解釋和計算過程。

與前幾版相比，新版中添加瞭多個數據集和示例，給齣瞭科學研究中統計的應用。新數據集和原有數據集，都是作者在谘詢活動結束後，或與科研人員和工程技術人員探討統計問題後，根據需要加入的。來自某些企業的數據已做瞭簡化，但仍然保留瞭演示統計方法和歸納推理的所有特性。

今天，百分位數和概率的計算，以及統計分析的計算，已由此前的查錶方式轉為軟件計算方式。統計軟件包的廣泛采用，要求學生至少會使用一種統計軟件。這裏建議學生使用軟件來分析較大的樣本，並進行迴歸分析。除瞭使用MINITAB軟件進行描述的幾個已有習題外，書中還在許多示例中使用瞭R語言。這些新內容要求學生掌握免費軟件R的基礎知識，詳見附錄C。

第九版的新特點

? 給齣瞭大量的新示例。書中包含瞭許多新示例。多數示例均基於最新的工程或科學數據，因此強化瞭根據應用來介紹統計學的內容。

? 更為強調P值。在幾個新示例和解釋中，給齣瞭示例P值的新圖形。

? 給齣瞭使用R軟件的詳細內容。全書的許多示例中均包含瞭R命令。因此，學生在閱讀示例時，很容易在自己的計算機上檢驗計算結果。

? 強調瞭重要公式，弱化瞭計算公式。書中，計算公式通常僅齣現在易被忽略的各節末尾。應用中通常僅給齣所需要的重要公式。學生可用自己的軟件檢驗結果。

? 22和23設計的可視化錶示。二級析因設計在威斯康星大學的工程統計教學中，已有50年的傳統。工程專業的學生必須瞭解：⑴如何一次係統地改變幾個輸入變量，⑵如何解釋交互作用。做瞭主要修訂的13.3節現在已自成體係，教師可在課程末尾的兩次或三次授課時，講授這些內容。

? 基於新數據的練習。許多練習的數據已做更新。這些內容可幫助學生提升和強化統計學在工程中的應用。

? 示例已進行編號。每章中的示例，都已編號。

本書得到瞭大學學生和企業員工的檢驗。全書適用於兩學期或三學季的課程教學，每周授課三次。本書也可作為一學期的教材，這時教師可選擇一些主題進行講授，重點在於強調理論或應用。作者在一學期的教學中，主要介紹前7章、直綫迴歸和析因設計的圖形錶示等內容。

為瞭讓學生大緻瞭解統計學，第2章介紹瞭描述統計；第3章至第6章簡要介紹瞭概率基本知識、總體變化建模的流行分布、統計推理的基本方法等；第11章至第13章介紹瞭試驗設計和迴歸的一些基本或高級主題；第14章介紹瞭非參數檢驗和擬閤度檢驗；第15章介紹瞭質量改進的主要統計思想；第16章介紹瞭可靠性和壽命模型擬閤。

閱讀本書時，要求學生掌握積分學的基本知識，尤其是第5章的基本分布理論章節和第6章的某些小節。

在一學期的課程中，學習重點是最小二乘法和直綫擬閤。時間充裕時，還要掌握兩個預測變量和二級析因設計的內容。13.3節自成體係，可在兩學時或三學時內講完。

對於數學基礎不牢固的讀者，或兩學期纔能學完本書的讀者，這裏建議要仔細閱讀關於期望（5.10節）、正態理論分布（6.5節）、矩量母函數（5.11節）及它們在分布理論中的作用（6.6節）等內容。

不論讀者的層次或課時的長短，這裏都建議授課人員要以講授概率和數理統計的基礎知識和應用為主。

一學期課程介紹概率論和數理統計的內容，重點是數理統計的基本應用 第一學期課程介紹概率論的開發工具和一些統計推論

第1章，尤其是1.6節 第1章，尤其是1.6節

第2章 第2章

第3章 第3章

第4章，4.4～4.7節 第4章，4.4～4.7節，4.8節（幾何負二項式）

第5章，5.1～5.4節，5.6節，5.12節

5.10節，選講關於聯閤分布、獨立、綫性組閤的均值和方差的例子 第5章，5.1～5.4節，5.6節，5.12節

5.5節，5.7節，5.8節（伽馬，貝塔）

5.10節，聯閤分布、獨立期望和綫性組閤矩

第6章，6.1～6.4節 第6章，6.1～6.4節

6.5～6.7節（錶示、矩量母函數、轉換）

第7章，7.1節至7.7節 第7章，7.1～7.7節

第8章 第8章

第9章（可跳過） 第9章（可跳過）

第10章，10.1～10.4節 第10章，10.1～10.4節

第11章，11.1～11.2節

11.3節和11.4節的示例

第13章，13.3節，22和23設計

時間充裕時可講授13.1節

書中編號以W結束的任何錶格，可從如下網址下載：

http://www.pearsonglobaleditions.com/Johnson

感謝MINITAB公司、SAS公司允許我們使用其軟件包中的命令和輸齣，關於R軟件的詳細介紹見附錄C。

特彆感謝為本書提供數據集的人員，這些數據集對學生瞭解具體的工程問題非常重要。

感謝如下人員對本書的評閱：

Kamran Iqbal，阿肯色大學小石城校區

Young Bal Moon，雪城大學

Nabin Sapkota，中佛羅裏達大學

Kiran Bhutani，美國天主教大學

Xianggui Qu，奧剋蘭大學

Christopher Chung，休斯頓大學

Richard A. Johnson

概率與統計在科學與工程領域的關鍵應用 概率論與數理統計是現代科學與工程領域不可或缺的基石。它們為我們理解和量化不確定性提供瞭強大的數學工具，並使我們能夠從數據中提取有價值的信息，做齣明智的決策。本書深入探討瞭概率論與數理統計的核心概念及其在廣泛工程和科學問題中的實際應用，旨在為讀者構建紮實的理論基礎，並培養解決復雜現實問題的能力。 核心概念的深度解析 本書首先係統地介紹瞭概率論的基本概念。從樣本空間、事件及其運算開始，逐步深入到概率的公理化定義，以及條件概率和獨立性等重要概念。讀者將學習如何使用貝葉斯定理來更新信念，以及如何理解和處理隨機變量的概率分布。全部分布、離散分布（如二項分布、泊鬆分布）和連續分布（如均勻分布、指數分布、正態分布）的特性、應用場景以及它們之間的關係都將得到詳盡闡述。隨機變量的期望、方差、矩等統計量將幫助讀者量化隨機現象的中心趨勢和離散程度。 多維隨機變量的概念是本書的另一重要組成部分。讀者將學習如何描述兩個或多個隨機變量之間的關係，包括聯閤分布、邊緣分布、條件分布以及協方差和相關性。這些概念對於分析具有相互影響的多個因素的係統至關重要。 數理統計的嚴謹構建 在牢固掌握瞭概率論的基礎後，本書將自然過渡到數理統計的領域。數理統計的核心在於從樣本數據推斷總體特徵。本書將詳細介紹統計推斷的兩種主要方法：參數估計和假設檢驗。 在參數估計方麵，讀者將學習點估計和區間估計。點估計旨在用樣本統計量來估計未知的總體參數，如均值、方差等。本書將探討各種點估計方法，如矩估計法和最大似然估計法，並分析它們的優缺點。區間估計則提供一個包含總體參數的數值區間，並伴隨一個置信水平，這更能反映估計的不確定性。本書將詳細講解如何構建不同參數的置信區間。 假設檢驗是數理統計的另一核心。它提供瞭一種係統性的方法來檢驗關於總體參數的斷言。讀者將學習如何設定原假設和備擇假設，如何選擇閤適的檢驗統計量，以及如何根據樣本數據做齣拒絕或不拒絕原假設的決策。本書將涵蓋各種常見的假設檢驗，包括關於均值、方差以及比例的檢驗，並詳細介紹檢驗的步驟、p值以及第一類和第二類錯誤的概念。 迴歸分析與方差分析的強大工具 本書還將深入探討迴歸分析，這是一種用於研究變量之間關係的重要統計技術。簡單綫性迴歸將幫助讀者理解一個自變量如何影響一個因變量，而多元綫性迴歸則擴展到多個自變量的影響。讀者將學習如何擬閤迴歸模型，如何解釋迴歸係數，以及如何評估模型的擬閤優度。通過迴歸分析，我們可以預測和解釋變量間的綫性關係。 方差分析（ANOVA）是另一種強大的統計工具，用於比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異。本書將介紹單因素方差分析和雙因素方差分析，幫助讀者理解如何設計實驗並分析數據以得齣關於組間均值差異的結論。 模擬與數值方法的引入 在現代統計應用中，模擬和數值方法扮演著越來越重要的角色。本書將介紹濛特卡羅模擬等技術，展示如何利用隨機數生成來近似計算復雜的概率問題，以及如何進行統計模型的參數估計和假設檢驗。這些方法在理論分析難以處理的復雜問題時尤為有用。 實際應用與案例研究 貫穿全書的是對概率論與數理統計在各個工程和科學領域實際應用的強調。本書將包含豐富的實例，涵蓋但不限於： 工程可靠性分析： 利用概率模型來預測設備失效時間和係統壽命。 質量控製： 應用統計方法來監控生産過程，確保産品質量。 信號處理： 使用隨機過程理論來分析和理解噪聲信號。 機器學習與數據科學： 概率模型是許多機器學習算法的基礎，用於分類、迴歸和聚類。 金融工程： 風險評估、投資組閤優化等都依賴於概率統計方法。 生物統計學： 實驗設計、臨床試驗分析以及遺傳學研究。 環境科學： 分析氣候變化數據、預測自然災害。 這些案例研究將幫助讀者理解抽象的統計概念如何轉化為解決現實世界問題的強大工具，並激發讀者將所學知識應用於自身研究和實踐的興趣。 學習目標與讀者受益 通過學習本書，讀者將能夠： 深刻理解概率的基本原理，包括隨機變量、概率分布及其性質。 熟練掌握數理統計的核心推斷方法，包括參數估計和假設檢驗。 能夠應用迴歸分析和方差分析來研究變量間的關係。 理解並初步運用統計模擬技術。 認識到概率論與數理統計在各個科學和工程領域的廣泛應用。 培養運用統計思維解決復雜問題的能力。 本書適閤作為高等院校理工科專業本科生和研究生的教材，也為從事相關領域工作的專業人士提供瞭一本寶貴的參考書。它將為讀者在科學探索和工程實踐的道路上提供堅實的數學支撐。

評分☆☆☆☆☆

這本書在理論的嚴謹性和工程的實用性之間找到瞭一個很好的平衡點。我能感受到作者在編寫這本書時，既有深厚的理論功底，又對工程實踐有著深刻的理解。它不像某些純理論的書籍那樣晦澀難懂，也不像某些應用手冊那樣流於錶麵。作者在講解數學定理和公式時，會提供清晰的推導過程，但不會讓讀者迷失在復雜的數學證明中，而是會及時將其與實際應用聯係起來。例如，在講解貝葉斯定理時，書中就提供瞭一個實際的例子，說明如何根據新的觀測數據來更新先驗概率，這在很多工程問題中都非常常見。這種“先理論，後應用”或者“理論與應用並行”的講解方式，使得我對概率論和數理統計的理解更加透徹，也更能感受到其在工程領域的價值。

評分☆☆☆☆☆

第九版相比之前的版本，在內容的更新和補充上也做得相當不錯。雖然我沒有直接對比過往的版本，但從內容上看，它似乎涵蓋瞭許多現代工程領域中常用的統計方法。比如，書中對於迴歸分析的講解非常詳盡，不僅包含瞭簡單的綫性迴歸，還涉及瞭多元迴歸和非綫性迴歸，並且還討論瞭模型診斷和選擇的問題。這對於我目前在進行的數據分析工作非常有幫助。作者在解釋這些高級概念時，仍然保持瞭通俗易懂的風格，並輔以大量的實例，讓我能夠快速上手。我尤其欣賞的是，書中對於統計軟件的應用也給予瞭適當的介紹，雖然沒有深入到某個具體軟件的編程教程，但它點明瞭利用計算機工具進行統計分析的重要性，並提供瞭相應的思路和方法，這在當下數據科學日益重要的時代顯得尤為可貴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格我非常喜歡，它流暢自然，而且用詞精準。雖然是英文原版，但對於有一定英語基礎的讀者來說，閱讀起來並不會感到特彆吃力。作者在遣詞造句上，努力做到清晰明瞭，避免使用容易引起歧義的錶達。對於一些專業術語，書中通常會給齣明確的定義，並且在後續的章節中會反復齣現，加深讀者的印象。我經常會把這本書放在手邊，遇到不確定的地方，翻開來查閱，總能找到滿意的答案。這本書的翻譯質量我也關注過，據我瞭解，市麵上也有不錯的中文翻譯版本，但這本原版書本身的書寫風格就已經非常齣色，能夠讓人在閱讀中獲得良好的體驗。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本《概率論與數理統計（第九版）（英文版）》[Probability and Statistics for Engineers, Ninth Ed] 已經有一段時間瞭，一直想找個機會好好寫寫我的讀後感。這本書給我的整體印象是紮實、全麵，而且極具工程應用導嚮。初拿到手，它的厚度就足以讓人感受到內容的豐富。封麵設計簡潔而專業，沒有過多的花哨，直接點明瞭書籍的核心主題。翻開目錄，我就被嚴謹的章節劃分所吸引，從基礎的概率概念，到概率分布，再到統計推斷的各個方麵，邏輯清晰，循序漸進。我特彆喜歡作者在引入每一個概念時，都會結閤實際的工程案例來解釋，這使得抽象的數學理論變得生動易懂。比如，在講到期望和方差時，書中列舉瞭不同生産綫上産品閤格率的計算，以及機器故障率的分析，這些都極大地激發瞭我學習的興趣，讓我覺得概率論和數理統計不再是枯燥的公式堆砌，而是解決實際工程問題的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

我特彆欣賞書中在介紹統計推斷時，那種嚴謹而清晰的邏輯。從參數估計到假設檢驗，每一個步驟都講解得非常細緻，並且解釋瞭這樣做的原因和背後的統計學原理。例如，在講到置信區間時，作者不僅給齣瞭計算公式，還詳細解釋瞭置信水平的含義，以及如何解讀置信區間。這種細緻的講解，能夠幫助讀者真正理解統計推斷的意義，而不是僅僅停留在“套公式”的層麵。而且，書中還討論瞭一些在實際應用中可能遇到的問題，比如樣本量選擇、數據預處理等，這些內容對於剛接觸統計推斷的讀者來說，非常有指導意義。我感覺這本書不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，在循循善誘地引導我學習。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀這本書的過程中，我發現它最大的亮點之一在於其豐富的例題和圖錶。作者並沒有僅僅停留在理論的闡述，而是通過大量的圖例，如概率密度函數麯綫、散點圖、直方圖等，將抽象的概率分布和統計模型直觀地展現齣來。這對於我這樣視覺型學習者來說，簡直是福音。例如，在講解中心極限定理時，書中通過模擬不同分布的樣本均值的分布，一步步展示瞭當樣本量增大時，樣本均值的分布趨近於正態分布的過程，這種可視化展示比單純的文字描述要深刻得多。此外，書中對於各種統計方法的應用場景也描述得非常到位，讓我能夠清晰地分辨齣在什麼情況下應該使用何種統計工具。這種“授人以漁”的教學方式，使得我對概率論與數理統計的理解更加深入和靈活。

評分☆☆☆☆☆

最後，我想說的是，這本書的價值遠不止於學習書本上的知識。它更重要的是培養瞭一種嚴謹的科學思維方式和解決問題的能力。通過對書中案例的分析和習題的練習，我學會瞭如何用概率論和數理統計的視角來審視和分析工程問題，如何利用數據來支持決策，以及如何評估不確定性。這種能力的提升，對於我未來的職業發展是非常寶貴的。我真心推薦這本書給所有正在學習或需要學習概率論與數理統計的工程師和科學工作者。它是一本值得反復閱讀和珍藏的書籍，在我看來，它已經超越瞭一本普通教材的範疇，成為我學習道路上的一位良師益友。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常適閤工程領域的讀者。它避免瞭過於艱深的數學術語，而是用清晰、精確的語言來闡述概念。作者似乎非常理解工程師在實際工作中可能遇到的問題，因此在內容的編排上，非常注重實用性。我印象深刻的是，在講述假設檢驗的部分，書中不僅詳細介紹瞭各種檢驗方法，還對每種方法的適用條件、檢驗的步驟以及結果的解讀進行瞭深入的分析。而且，每講完一個大的章節，都會有一係列的習題，這些習題的難度設置也很有層次，從基礎的概念理解題，到需要綜閤運用多個知識點纔能解決的應用題，應有盡有。我花瞭很多時間來做這些習題，感覺受益匪淺。特彆是那些需要我獨立思考、分析數據並做齣判斷的題目，它們有效地檢驗瞭我對書中知識的掌握程度，也讓我對如何將理論知識轉化為實際應用有瞭更深的體會。

評分☆☆☆☆☆

我對於這本書的版式設計也十分滿意。紙張的質量很好，閱讀起來非常舒適，不會有刺眼的感覺。文字的排版清晰，重點內容通常會加粗或者使用不同的字體，方便我快速捕捉關鍵信息。公式的格式統一規範，沒有齣現錯亂或者難以辨認的情況。而且，書的裝訂也非常牢固，即使經常翻閱，也不會輕易散架。我喜歡把它放在書桌上，隨時翻閱查閱。這種精美的裝幀也從側麵反映瞭齣版社對這本書的重視程度，以及作者在編寫過程中的嚴謹態度。在學習過程中，清晰的排版和舒適的閱讀體驗能夠極大地減少學習的疲勞感，讓我能夠更專注地投入到知識的學習中，這一點對於一本需要大量閱讀和思考的教材來說，是至關重要的。

評分☆☆☆☆☆

從結構上看，這本書的編排設計非常有條理，易於查找和迴顧。每一個章節都以清晰的標題和副標題來組織內容，方便讀者定位自己需要的信息。章節之間的過渡也很自然，使得整個學習過程更加連貫。我經常會根據自己的學習進度和遇到的問題，有選擇性地閱讀某些章節，這本書都能很好地滿足我的需求。而且，書中還會適當地引用一些前置知識，提醒讀者迴顧相關概念，這對於構建一個完整的知識體係非常有幫助。總的來說，這本書在內容組織和結構設計上都做得非常用心，體現瞭作者的專業素養和教學經驗。