高等学校教材·工程数学：新编统计学教程（附光盘1张） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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同济大学数学系 编

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040239003

版次：1

商品编码：10125836

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-05-01

页数：185

正文语种：中文

附件：光盘

附件数量：1

内容简介

　　《工程数学：新编统计学教程》计为主线，在体例上作了较大改变，围绕处理统计问题的阶段展开课程内容的陈述。概率只是作为统计基础理论知识的“角色”，其所占教学学时大为下降，使得本课程能有足够的时间向学生展开主要的统计方法，并通过练习熟悉和运用。
　　《工程数学：新编统计学教程》介绍了统计学的基本概念、原理和方法，强调直观性，突出统计思想的阐述。全书由数据的整理和描述、抽样推断和抽样分布、参数点估计、区间估计、假设检验等内容组成，可供工科、理科非数学专业本科生以及MBA、工程硕士作为教材使用。

目录

第一章 概述
§1.1 引言
1.1.1 什么是统计
1.1.2 统计方法的特点
§1.2 随机现象及其统计规律性
1.2.1 随机试验和随机现象
1.2.2 随机性和规律性
§1.3 统计学中的基本概念
1.3.1 概率——不确定性的度量
1.3.2 变量
1.3.3 总体和样本
§1.4 常用统计软件简介
1.4.1 计算机应用的意义
1.4.2 常用统计软件简介
1.4.3 本教材使用的统计软件——Excel介绍
§1.5 Excel在本章中的应用
1.5.1 Excel基本用法介绍
1.5.2 Excel中的函数和宏
习题1

第二章 数据的描述
§2.1 引言
§2.2 简单随机抽样
§2.3 数据的简单整理
2.3.1 统计量
2.3.2 统计图形
§2.4 数据的概括
2.4.1 刻画数据中心位置的数字特征
2.4.2 刻画数据分散度的数字特征
2.4.3 一些数字特征的基本性质
2.4.4 分位点和盒形图
§2.5 Excel在本章中的应用
2.5.1 随机数发生器宏
2.5.2 直方图宏
2.5.3 盒形图
习题2

第三章 概率的规则
§3.1 事件的关系和运算
3.1.1 样本空间
3.1.2 事件的关系
3.1.3 事件的运算
§3.2 得到概率的方法
3.2.1 相对频率方法
3.2.2 古典概型的概率计算
§3.3 概率的性质
§3.4 条件概率与Bayes公式
3.4.1 条件概率
3.4.2 乘法规则
3.4.3 独立性
3.4.4 Bayes公式
习题3

第四章 随机变量及其分布
§4.1 离散型随机变量及其分布
4.1.1 离散型随机变量的分布律
4.1.2 常用离散型分布
§4.2 随机变量的分布函数
§4.3 连续型随机变量及其分布
4.3.1 连续型随机变量的概率密度函数
4.3.2 常用的连续型随机变量
§4.4 多维随机变量的概念
§4.5 随机变量的数字特征
4.5. 1数学期望
4.5.2 方差
4.5.3 协方差和相关系数
§4.6 独立随机变量和的收敛性
4.6.1 切比雪夫不等式
4.6.2 独立随机变量和的收敛性
4.6.3 中心极限定理
§4.7 Excel在本章中的应用
4.7.1 离散型随机变量分布律计算
4.7.2 连续型随机变量分布函数计算
习题4

第五章 统计估计
§5.1 抽样分布
5.1.1 y2分布
5.1.2 t分布
5.1.3 F分布
§5.2 正态总体下的抽样分布
§5.3 点估计方法
5.3.1 矩法
5.3.2 极大似然法
§5.4 置信区间
5.4.1 一个正态总体的情形
5.4.2 两个正态总体的情形
§5.5 Excel在本章中的应用
5.5.1 统计三大分布计算
5.5.2 单正态总体置信区间计算
5.5.3 双正态总体置信区间计算
习题5

第六章 假设检验
§6.1 假设检验的基本思想
6.1.1 检验问题的提出
6.1.2 原假设和备选假设
6.1.3 否定论证与实际推断原理
6.1.4 p值
6.1.5 统计显著性
6.1.6 两类错误概率
§6.2 单正态总体的显著性检验
6.2.1 显著性水平检验法
6.2.2 检验的一般步骤
6.2.3 单正态总体均值检验
6.2.4 单正态总体方差检验
§6.3 双正态总体的检验
6.3.1 方差已知时对均值差的检验(Z检验)
6.3.2 方差未知但相等时对均值差的检验(t检验)
6.3.3 方差未知时对均值差的检验(可分离方差检验)
6.3.4 等方差和均值差的检验
§6.4 非正态总体的检验
6.4.1 大样本检验
6.4.2 指数分布的参数检验
§6.5 X2拟合优度检验
6.5.1 y2拟合优度检验
6.5.2 列联表独立性检验
§6.6 Excel在本章中的应用
6.6.1 单样本Z检验和t检验
6.6.2 双样本t检验
6.6.3 双样本等方差检验
6.6.4 y2拟合优度检验
6.6.5 列联表独立性检验
习题6

第七章 方差分析
§7.1 问题的提出及基本假定
§7.2 单因素方差分析
7.2.1 方差分析的基本思想
7.2.2 单因素方差分析
7.2.3 多重比较
§7.3 双因素方差分析
7.3.1 无交互作用的双因素方差分析
7.3.2 有交互作用的双因素方差分析
§7.4 Excel在本章中的应用
7.4.1 单因素方差分析
7.4.2 无交互作用的双因素方差分析
7.4.3 有交互作用的双因素方差分析
习题7

第八章 回归分析和相关分析
§8.1 相关分析
8.1.1 相关系数
8.1.2 相关性检验
§8.2 一元线性回归分析
8.2.1 基本假定
8.2.2 最小二乘回归
§8.3 一元线性回归的检验和置信推断
8.3.1 R2——回归模型拟合程度的指标
8.3.2 回归系数的显著性检验
8.3.3 回归系数的置信推断
§8.4 预测
8.4.1 对给定x对应的y值的预测区间
8.4.2 对给定x，y的条件平均E(y/x)的预测区间
§8.5 多元线性回归
8.5.1 模型的设定
8.5.2 建模
8.5.3 模型诊断
§8.6 非线性回归
§8.7 Excel在本章中的应用
8.7.1 散点图和相关系数
8.7.2 一元线性回归
8.7.3 多元回归分析
8.7.4 非线性回归分析
习题8
附表一 泊松分布表
附表二 标准正态分布表
附表三 X2分布的分位数值表
附表四 t分布的分位数值表
附表五 F分布的分位数值表
附表六 多重比较的Turkey-Kramer程序标准变程qa表
习题答案
参考书目

精彩书摘

　　§1.2 随机现象及其统计规律性
　　1.2.1 随机试验和随机现象
　　在科学研究和社会生活中，常常要在一组给定条件下进行试验或观察，例如在闹市区的某个街口，在一个给定时间段内观察交通堵塞现象。通称试验和观察为试验。如果每次试验将会发生什么结果是事先无法预知的，则称这种试验为随机试验。在交通堵塞试验中，事先无法预知是否堵塞以及堵塞次数是多少，因而是随机试验。与随机试验相伴的现象称之为随机现象。
　　下面是随机试验和随机现象的一些例子。
　　例1.6投掷一枚均匀骰子，观察出现朝上一面的点子数，则可能的结果可以是1点，2点，…，6点中的一个。
　　例1.7在一批量很大的同型号产品中，随机抽取n件，观察抽到的n个产品中的次品数，则可能结果是次品数为O件，1件，…，n件中的一个。
　　例1.8观察某地明天的天气是下雨还是晴天。
　　与随机现象不同的另一类现象称之为定常现象。例如我们在一次熟知的化学、物理试验中看到的现象，即在一定的条件下，按某种物理或化学定理表明的那样，必定会发生某种结果的现象。然而可以这样说，在自然界和社会科学领域，能用物理、化学定律等解释的定常现象毕竟是少数。人类到现在为止所能认识的现象中，大量的还是随机现象。
　　1.2.2 随机性和规律性
　　前面一段已指出，在随机试验中，涉及的一些事情是无法预先知道会发生什么结果的，称这种事情为随机事件。而随机事件具有其结果的不可预测的特性称之为随机性，或不确定性。例如，在一种新型节能灯的寿命试验中，通常所关心的“产品是合格品”这一事情是随机事件，它的发生与否是随机的。在日常生活中具有随机性的事件可以说比比皆是，但是真正要把握它并不容易。

前言/序言

　　概率论与数理统计对我国高校的绝大多数理工科及管理专业而言都是一门重要的基础课。在进入21世纪的今天，随着科技的飞速发展和进步，众多理工科专业的人才培养的知识结构发生了不少变化，突出表现在对应用统计方法和应用统计软件的需求。为了适应这种变化，需要对现有的课程内容作适当改革。
　　本着这一精神，本书的编写在内容和体例上作了较大的变动，即将以往以概率为主的体例，变为以统计为主线，围绕处理统计问题的不同阶段展开课程内容。概率只是作为统计基础理论知识的“角色”，其篇幅在整个八章中只占两章，使得学生有足够的时间学习主要的统计方法，并通过练习熟悉和运用这些方法。这种变动只是一种尝试，希望能起到抛砖引玉的作用（这里要提及的是，文科的概率统计课程已有了不少令人耳目一新的好教材）。
　　本教程着眼于介绍统计学科的基本概念、基本原理和基本方法，但又不拘泥于数学论述和推导。强调直观性和应用背景，注重可读性，突出统计思想是本书的一个特点。
　　本教程鼓励学生应用统计软件和计算机来解决统计问题。我们的学生在正确掌握统计方法的基础上，使用统计软件和计算机可以极大地节约计算时间，便捷地得到最终结果。本教程配有大量例题和习题，希望学生通过练习，熟练掌握应用统计软件和计算机分析统计案例和解题的方法。

《新编统计学教程》—— 洞察数据，赋能工程决策 数据，是现代科学与工程领域最为宝贵的财富。从复杂的模拟实验到海量的用户行为分析，从精密的仪器测量到宏观的经济趋势预测，一切的进步与创新都离不开对数据的理解与运用。统计学，正是驾驭这片数据海洋的指南针，它提供了一套严谨而强大的方法论，帮助我们从看似杂乱无章的原始数据中提炼出有价值的信息，揭示事物背后的规律，并在此基础上做出明智的决策。 本教程，《高等学校教材·工程数学：新编统计学教程》，旨在为广大工科院校的师生提供一套系统、全面且贴合工程实践需求的统计学学习资源。我们深知，工程研究与应用对统计学的要求不仅在于理论的深度，更在于其实际的有效性。因此，本教程在编写过程中，力求做到理论与实践相结合，抽象概念与具体案例相穿插，理论推导与计算方法并重，旨在培养学生扎实的统计学基础，以及灵活运用统计工具解决工程问题的能力。 课程体系构建：由浅入深，循序渐进 教程的整体设计遵循了统计学学习的逻辑脉络，从最基础的数据描述与可视化出发，逐步深入到概率论的理论基石，再到统计推断的核心方法，最终拓展到更具工程应用价值的回归分析、方差分析等高级专题。每一章的编排都考虑到了知识的连贯性与递进性，力求让学习者在掌握一个概念的基础上，自然地过渡到下一个相关联的知识点，避免了学习过程中的碎片化和断层感。 第一部分：数据描述与可视化。 万事开头难，而统计学的开端，便是如何有效地认识和呈现数据。本部分将带领读者走进数据的世界，学习如何收集、整理和初步分析数据。我们将介绍各种描述性统计量，如均值、中位数、众数、方差、标准差等，它们如同数据的“体检报告”，能迅速勾勒出数据的基本特征。更重要的是，我们还将详细讲解多种数据可视化技术，包括直方图、散点图、箱线图、饼图等。通过生动形象的图形，数据中的趋势、分布、异常值将一目了然，这对于快速把握研究对象的宏观情况至关重要。对于工程师而言，一份清晰易懂的数据图表，往往比冗长的文字报告更能有效地沟通信息，赢得理解和支持。 第二部分：概率论基础。 统计学之所以能够从样本推断总体，其坚实的理论根基在于概率论。本部分将系统介绍概率论的基本概念，包括随机事件、概率的公理化定义、条件概率、独立性等。我们将重点讲解各种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布（及其重要性）和卡方分布等。理解这些分布的性质及其应用场景，是进行统计推断的基础。我们还将深入探讨中心极限定理，这一“统计学皇冠上的明珠”，它揭示了为什么正态分布如此普遍，并为我们进行均值和比例的统计推断提供了理论依据。 第三部分：统计推断。 在掌握了概率论的基石后，我们便可以进入统计学的核心——统计推断。本部分将系统介绍如何从有限的样本数据出发，对未知但有意义的总体参数（如均值、方差、比例等）进行估计和检验。我们将详细讲解点估计与区间估计的概念，以及如何构建置信区间来量化估计的精度。随后，我们将重点介绍假设检验的原理与方法，包括零假设、备择假设、p值、第一类错误和第二类错误等关键概念。通过大量的实例，我们将演示如何针对不同的研究问题，选择合适的统计检验方法，如t检验、Z检验、卡方检验等，并正确地解释检验结果。这部分内容对于工程师进行实验设计、评估产品性能、分析实验数据是否支持某个理论假设具有直接的应用价值。 第四部分：回归分析。 在工程领域，我们常常需要研究变量之间的关系。回归分析正是研究变量间数量依存关系的有力工具。本部分将从最简单的线性回归模型出发，逐步深入到多元线性回归。我们将讲解如何建立回归方程，如何估计回归系数，以及如何检验回归模型的显著性。此外，我们还将讨论回归分析中的重要问题，如多重共线性、异方差性、残差分析等，并介绍相应的处理方法。对于那些需要预测某个变量的数值，或者量化某个因素对另一个变量影响程度的工程问题，回归分析将提供精确而有效的解决方案。 第五部分：方差分析。 当我们需要比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）便成为了最有效的工具。本部分将详细介绍单因素方差分析和多因素方差分析的原理、计算方法和应用。我们将学习如何分解总变异，如何计算F统计量，以及如何解释方差分析的结果。方差分析在实验设计、产品质量控制、多组别数据比较等工程场景中有着广泛的应用，能够帮助工程师科学地评估不同处理或条件对结果的影响。 第六部分：其他统计方法与应用。 除了上述核心内容，本教程还将适时引入一些其他重要的统计学概念和方法，以期更全面地覆盖工程实践中的常见需求。这可能包括：非参数统计方法（当数据不满足参数检验的假设时）、时间序列分析（分析随时间变化的序列数据）、统计过程控制（SPC，用于质量管理）、以及一些在特定工程领域（如可靠性工程、机器学习入门等）常用的统计工具。 特色与亮点：精益求精，注重实效 在内容设计与编排上，《新编统计学教程》力求做到以下几点： 1. 理论严谨与工程直觉并重。 我们在介绍统计学理论的同时，会特别注重其背后的思想和直觉，帮助学生理解“为什么”要这样做，而不仅仅是“怎么”做。同时，我们会将理论与实际工程问题紧密联系，展示统计学在解决工程挑战中的实际作用，培养学生的统计思维和应用能力。 2. 丰富的工程案例与实例。 教程中穿插了大量来自机械、电子、材料、土木、计算机等不同工程学科的真实案例和模拟数据，这些案例不仅生动有趣，而且贴近工程实际，能帮助学生理解统计学概念在具体工程问题中的应用，增强学习的针对性和实用性。 3. 计算方法与软件辅助结合。 我们认识到，在现代工程实践中，手工计算往往难以应对复杂的统计分析。因此，本教程在介绍基本计算方法的同时，还会介绍如何利用常用的统计软件（如R、Python的统计库、SPSS等）来完成实际的统计分析。教程将提供清晰的软件操作指南和示例，帮助学生掌握利用工具解决问题的能力。（本教程附带光盘一张，其中包含了部分课程配套的案例数据、软件代码示例以及辅助教学的资源，方便读者学习和实践。） 4. 强调统计思想与批判性思维。 统计学不仅仅是一堆公式和算法，更是一种思维方式。本教程将引导学生理解统计推断的局限性，培养对统计结果的批判性解读能力，避免盲目相信统计数字，学会独立思考和科学判断。 5. 循序渐进的难度梯度。 教程的每一章节都从易到难，从基本概念到高级应用，逐步提升学习难度，确保不同背景的学习者都能找到适合自己的学习路径。每章末都会附带适量的习题，覆盖了概念理解、计算练习和案例分析等多种类型，帮助学生巩固所学知识。 适用对象： 本教程适用于高等院校工科专业本科生、研究生，以及需要学习统计学知识的工程技术人员和科研人员。它也适合作为相关领域的自学教材。 结语： 掌握统计学，意味着拥有了一双洞察数据背后奥秘的眼睛，以及一套科学决策的利器。我们相信，《新编统计学教程》将成为您学习统计学、提升工程研究与实践能力的得力助手，助您在数据驱动的时代，开启更广阔的工程创新之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书最吸引我的地方在于它对“不确定性”的处理。工程实践中，几乎所有的数据都带有不确定性，而统计学正是研究如何量化和管理这种不确定性的科学。作者在讲解统计模型时，非常注重对模型误差的分析，例如误差项的假设、残差的解释等，这让我深刻理解到任何模型都是对现实的一种近似，而统计学正是帮助我们理解这种近似的局限性。书中对“贝叶斯统计”的介绍，虽然篇幅不多，但让我初步接触到了不同于传统频率派统计的思维方式，认识到先验信息在统计推断中的作用。这对于我今后的学习，无疑会开阔思路。另外，书中还提到了“时间序列分析”的基本概念，虽然没有深入展开，但让我了解到如何处理具有时间依赖性的数据，例如生产过程中的质量波动监测。附带的光盘提供了不少实用的软件操作视频，让我能够更直观地学习如何使用统计软件进行数据预处理、模型构建和结果解读，这大大降低了学习难度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排逻辑非常清晰，每一章节的内容都围绕着一个核心主题展开，并且前后关联紧密，形成了一个完整的知识体系。我特别欣赏作者在介绍概率论基础时，没有直接跳入复杂的公式，而是先从一些生活中常见的随机现象入手，例如抛硬币、掷骰子，让读者对概率有一个直观的感受。然后，再逐步引入离散型随机变量和连续型随机变量的概念，并通过大量的图示来帮助理解概率密度函数和累积分布函数。在回归分析部分，作者更是下了大功夫，从简单的线性回归，到多元线性回归，再到非线性回归，都进行了详尽的讲解。而且，他并没有仅仅停留在模型建立上，而是着重强调了模型诊断的重要性，比如残差分析、多重共线性检验等，这些都是在实际工程应用中至关重要的环节。书中还穿插了一些统计软件的应用技巧，虽然不是专门的软件教程，但点到为止，足以让初学者上手。我个人觉得，对于那些希望快速掌握统计分析技能，并将其应用于数据驱动型工程问题的读者来说，这本书提供了一个非常扎实的起点。我曾尝试过其他一些统计学教材，但总感觉内容过于理论化，或者章节之间跳跃性太大，很难形成系统性的学习。而这本书，从宏观的整体框架到微观的细节讲解，都显得非常成熟和完善。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正能够帮助我解决实际问题的教材。作者在编写过程中，充分考虑到了工程实践中的各种需求，将统计学知识与实际工程问题巧妙地结合起来。例如，在讲解“统计过程控制”（SPC）时，作者就引用了大量的实际案例，如生产线上的产品质量监控，这让我能够清晰地看到统计学在提高生产效率和产品质量方面的重要作用。书中对“回归分析”的讲解尤为细致，从模型建立到模型诊断，再到模型应用，每一步都循序渐进，让我能够真正掌握如何用回归模型来预测和解释工程现象。我特别赞赏书中对“残差分析”的详细讲解，这让我明白了如何通过分析模型的误差来判断模型的拟合优劣，并找出潜在的问题。附带的光盘内容也非常实用，提供了不少实用的代码示例和数据，让我能够将书中的理论迅速转化为实际操作，这种“学做一体”的学习方式，极大地提升了我的学习效率和兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的不仅仅是知识的增长，更是思维方式的转变。在学习统计学之前，我倾向于凭经验和直觉来解决工程问题，但这本书让我意识到，严谨的数学和统计分析是提升工程质量和效率的关键。书中对于“实验设计”（DOE）的介绍，让我眼前一亮。作者详细讲解了如何通过科学的实验设计来最大限度地获取信息，减少实验次数，提高研究效率。例如，析因设计（Factorial Design）的讲解，让我明白了如何同时考察多个因素对响应变量的影响，以及如何识别因素之间的交互作用。这对于我今后的科研工作，无疑将是极其宝贵的指导。而且，书中还涉及了一些高级统计方法，例如主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis），虽然讲解相对简略，但足以让我了解到这些工具在降维、特征提取等方面的应用潜力，为我进一步深入学习打下了基础。附带的光盘提供了不少实用代码示例，让我能够将书中的理论迅速转化为实际操作，这一点对于工程专业的学生来说，是非常重要的。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是统计学不再是遥不可及的“高冷”学科，而是渗透到工程的各个角落的“实用工具”。作者巧妙地将各种统计方法融入到工程的实际应用场景中，使得学习过程充满了探索的乐趣。比如，在讲解方差分析（ANOVA）时，作者就用了化工生产中不同催化剂对产品收率的影响来作为案例，让我立刻就能明白ANOVA在寻找最优工艺参数方面的价值。再比如，在介绍非参数检验时，作者并没有回避它相对于参数检验的局限性，而是清晰地阐述了在何种情况下（如数据不服从正态分布）应该优先选择非参数方法，并举例说明了在某些生物医学工程或社会科学研究中的应用。书中的图表和公式都经过精心设计，简洁明了，不会让人生畏。而且，作者在讲解每一个新概念时，都会回顾之前学过的知识，形成良好的知识链条。我印象最深的是关于“抽样分布”的讲解，作者通过模拟大量抽样过程的图示，生动地展示了中心极限定理的强大威力，让我对统计推断的理论基础有了更坚实的把握。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将步入职场的研究生，我一直渴望找到一本能够真正提升我数据分析能力的书籍。在这本《新编统计学教程》中，我找到了我所需要的。它不仅仅是理论的罗列，更是实践的指引。书中对统计推断的讲解尤为深刻，从参数估计到假设检验，每一步都逻辑严谨，并且将这些抽象的概念与工程中的质量控制、可靠性分析等实际问题紧密结合。例如，在介绍置信区间的概念时，作者就用一个实际的例子，讲解了如何根据样本数据来估计产品的平均寿命，并给出了一个置信区间的范围，这比单纯的数学定义要生动和实用得多。我特别赞赏书中关于“显著性水平”和“P值”的讨论，作者用非常直观的方式解释了它们的含义和在决策中的作用，这让我对统计显著性有了更深入的理解，避免了一些常见的误区。附带的光盘也非常给力，提供了大量的案例数据，并且有使用SPSS等常用统计软件进行数据分析的演示，这让我能够边学边练，将理论知识转化为实际操作能力。对于我来说，这本书最大的价值在于它能够帮助我更好地理解和运用数据，从而在未来的工作中做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是打开了新世界的大门！作为一个对统计学几乎是零基础的工程专业的学生，我一直对各种图表、数据和概率公式感到头疼，总觉得它们离我的实际工作太遥远。但这本书，真的彻底改变了我的看法。它不仅仅是枯燥的理论堆砌，而是用一种非常贴近工程实际的视角来讲解统计学。从最基础的描述性统计，比如如何理解均值、方差这些概念，到推断性统计，如何通过样本去预测总体，每一步都循序渐进，而且配有大量来自工程领域的案例。我尤其喜欢书中对假设检验的讲解，它并没有止步于介绍各种检验方法，而是深入剖析了为什么我们需要进行假设检验，在工程实践中，一个错误的假设会带来怎样的后果。书中的语言也非常通俗易懂，即使是复杂的概念，也能被作者用非常形象的比喻解释清楚。而且，附带的光盘内容更是锦上添花，里面有大量的示例数据和使用统计软件（比如R语言）进行分析的视频教程，这对于我这种实践导向的学习者来说，简直是无价之宝。我迫不及待地想把书中的知识应用到我正在做的毕业设计项目上，相信它一定能让我的分析更加严谨和有说服力。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位耐心的导师，一步步引导我掌握统计学的精髓，为我未来的工程之路打下坚实的基础。我强烈推荐给所有和我一样，对统计学感到畏惧但又深知其重要性的工科学生们。

评分☆☆☆☆☆

这本书的优点在于它不仅仅是知识的传授，更是思维的启迪。作者在讲解每一个统计概念时，都不仅仅是给出定义和公式，而是深入剖析其背后的逻辑和应用场景，从而帮助读者建立起对统计学的深刻理解。我尤其欣赏作者在讲解“方差膨胀因子”（VIF）时，并没有仅仅停留在计算和判断标准上，而是解释了VIF背后的多重共线性问题，以及它对模型参数估计稳定性的影响。这让我对模型诊断有了更深层次的认识。书中还对“主成分分析”（PCA）和“因子分析”（Factor Analysis）进行了相对详细的讲解，让我理解了如何将高维数据降维，提取出更具代表性的特征，这对于我今后的数据挖掘和模式识别工作非常有帮助。附带的光盘内容也非常丰富，提供了大量的案例数据和使用各种统计软件进行分析的教程，让我能够轻松地将书中的知识转化为实际操作能力，这一点对于我这种动手能力较强的学习者来说，是非常宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正“学以致用”的教材。作者在编写过程中，充分考虑到了工程学科的特点，将统计学知识与实际工程问题巧妙地结合起来。例如，在讲解可靠性工程中的统计方法时，作者引用了大量的实际案例，如电子元器件的寿命分布、机械设备的故障率分析等，让读者能够清晰地看到统计学在保障产品质量和安全方面的重要作用。书中对“生存分析”的介绍，更是让我耳目一新，理解了如何对带有“截尾”数据（即实验未结束，部分个体仍在生存）进行分析。这对于我未来在材料科学或医学工程领域的研究，将是极大的帮助。而且，书中还包含了对“聚类分析”和“判别分析”的讲解，让我初步了解了如何对数据进行分组和分类，这对于工程中的模式识别和缺陷诊断等问题非常有启发。光盘中的示例代码和数据，让我能够立刻动手实践，将书中的理论知识应用到实际操作中，这种“学做一体”的学习方式，极大地提升了我的学习效率和兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是它对于“数据可视化”的重视。作者在讲解每一个统计概念时，都配有大量的图表，这些图表不仅清晰地展示了数据的分布和趋势，也帮助我更直观地理解抽象的统计概念。例如，在讲解概率分布时，作者就用非常精美的图示展示了正态分布、泊松分布等不同分布的形状，让我对它们的特性有了深刻的认识。书中还包含了对“箱线图”、“散点图”、“直方图”等常用统计图表的详细讲解，并阐述了它们在数据探索和结果展示中的作用。这对于我今后的学术报告和论文撰写，将是极大的帮助。而且，书中还对“统计假设检验”进行了深入的讲解，让我理解了如何通过统计方法来做出科学的决策。附带的光盘提供了不少实用的软件操作视频，让我能够更直观地学习如何使用统计软件进行数据可视化和分析，这一点对于我这种视觉型学习者来说，是非常宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

还不错，挺好用的，适合比较由有基础而想提高的同学

评分☆☆☆☆☆

还不错，挺好用的，适合比较由有基础而想提高的同学

评分☆☆☆☆☆

同济大学的教材就是不错。

评分☆☆☆☆☆

同济大学的教材就是不错。

评分☆☆☆☆☆

很不错啊

评分☆☆☆☆☆

还可以吧，有一种感觉就是京东买的书越来越差了

评分☆☆☆☆☆

很不错啊

评分☆☆☆☆☆

值得认真阅读的好书 很喜欢

评分☆☆☆☆☆

上学的时候没有系统的学习统计学，为使用minitab专门买来学习的挺实用的，和大学的课本一样，对理解minitab上的分析过程有帮助