数理统计及其工程应用/全国工程专业学位研究生教育国家级规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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易正俊 编

图书标签:

• 数理统计
• 工程统计
• 概率论
• 统计推断
• 回归分析
• 规划教材
• 研究生教材
• 工程应用
• 全国工程专业学位
• 统计建模

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302364382

版次：1

商品编码：11522748

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 全国工程专业学位研究生教育国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：225

字数：355000

正文语种：中文

产品特色

内容简介

　　《数理统计及其工程应用/全国工程专业学位研究生教育国家级规划教材》是专为工程硕士和专业硕士学习数理统计及其工程应用而编写的教材.全书共8章，主要内容有：统计的基本概念及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、正交试验设计、回归分析、系统聚类分析和主成分分析；每章配有R软件、SPSS软件或Excel软件等统计分析软件及相应的训练案例；习题的设置依据培养学生不同能力的要求分为A，B两组，A组主要是训练学生的应用能力，B组是提升学生的理论基础水平，书后附有概率基础知识回顾、分位数表和习题的部分答案或提示。
　　《数理统计及其工程应用/全国工程专业学位研究生教育国家级规划教材》讲解简明扼要，图文并茂，注重应用，覆盖面广，也可以作为统计专业本科学生的教材及实际工作者的应用参考书和工具书。

内页插图

目录

第1章 统计的基本概念及抽样分布
1.1 统计的基本概念
1.1.1 总体、样本与统计量
1.1.2 样本的联合分布函数和联合分布密度函数
1.1.3 统计量
1.2 顺序统计量、经验分布函数和直方图
1.2.1 顺序统计量
1.2.2 最大最小顺序统计量的分布
1.2.3 经验分布函数与直方图
1.3 抽样分布及分位数
1.3.1 正态分布的导出分布
1.3.2 抽样分布定理
1.3.3 下分位数
1.4 案例及统计分析软件的训练
训练项目1统计量的数字特征求解
训练项目2常用统计量的分布
训练项目3直方图、经验分布函数图
习题

第2章 参数估计
2.1 参数的点估计
2.1.1 矩估计法
2.1.2 极大似然估计
2.1.3 点估计的优良评价准则
2.2 参数的区间估计
2.2.1 置信区间的定义
2.2.2 单个正态总体参数的区间估计
2.2.3 双正态总体参数的区间估计
2.3 案例及统计分析软件的训练
训练项目1单个正态总体均值的区间估计
训练项目2两个正态总体均值差的区间估计
训练项目3两个正态总体方差比的区间估计
习题

第3章 假设检验
3.1 假设检验的基本概念
3.1.1 统计假设的设置
3.1.2 假设检验的基本思想
3.1.3 假设检验的步骤
3.2 参数假设检验
3.2.1 正态总体的参数假设检验
3.2.2 非正态总体的参数假设检验
3.3 非参数假设检验
3.3.1 总体分布函数的假设检验
3.3.2 独立性的假设检验
3.3.3 两总体分布比较的假设检验
3.4 案例及统计分析软件的训练
训练项目1单个正态总体均值的假设检验
训练项目2两个正态总体均值的假设检验
训练项目3两个正态总体方差的假设检验
训练项目4单总体分布的假设检验
训练项目5两个总体独立性假设检验
习题

第4章 方差分析
4.1 单因素方差分析
4.1.1 方差分析的基本原理
4.1.2 单因素方差分析
4.2 双因素方差分析
4.2.1 无交互作用的双因素方差分析
4.2.2 有交互作用的双因素方差分析
4.3 案例及统计分析软件训练
训练项目1单因素方差分析
训练项目2双因素方差分析
习题

第5章 正交试验设计
5.1 正交表与正交试验设计
5.1.1 正交表
5.1.2 正交试验设计
5.2 正交试验的结果分析
5.2.1 直观分析法
5.2.2 方差分析法
习题

第6章 回归分析
6.1 一元线性回归分析
6.1.1 一元线性回归模型
6.1.2 一元线性回归方程
6.1.3 回归参数的最小二乘估计
6.1.4 最小二乘估计的性质
6.1.5 显著性检验
6.1.6 预测与控制
6.2 非线性回归
6.3 多元线性回归
6.3.1 多元线性回归的数学模型
6.3.2 参数β的最小二乘估计
6.3.3 最小二乘估计的性质
6.3.4 显著性检验
6.4 案例及统计分析软件的训练
训练项目1一元线性回归分析
训练项目2多元线性回归分析
习题

第7章 系统聚类分析
7.1 系统聚类分析的原理
7.1.1 相似性度量
7.1.2 系统聚类法
7.2 案例及统计分析软件的训练
训练项目系统聚类
习题

第8章 主成分分析
8.1 主成分分析的原理
8.1.1 主成分的几何解释
8.1.2 主成分的导出
8.1.3 特征值因子的筛选
8.1.4 主成分分析法
8.2 案例及统计分析软件的训练
训练项目主成分分析
习题

附录 概率基础知识回顾
附表 常用数理统计表200
附表1 标准正态分布表
附表2 t分布分位数表
附表3 卡方分布分位数表
附表4 F分布分位数表
附表5 常用正交表
附表6 符号检验临界值表
附表7 秩和临界值表
部分习题参考答案
参考文献

前言/序言

　　编者从事数理统计课程教学二十几年，主要是讲授数理统计的原理和方法，偏重于理论方面的教学；学生学习这门课程也主要是应付期终考试，虽然学生取得了相当满意的成绩，但在实际应用中无法用所学的数理统计知识来解决实际问题，学生在工作中遇到数理统计的应用问题只有回到母校找老师请教解决的方法.出现这种情况主要是由于我们的教材和对学生的考核标准有问题，在实际中有用的内容老师没有讲，教材没有写(即便是写了也是打了�澈�)，不作为考核内容.这给学生一种错误的感觉：数理统计课程只是考试有用，在实际中没有用.
　　全国工程专业学位研究生教育指导委员会根据社会实际工程领域对人才的需求，提出了工程硕士课程教学改革设想和指导性意见，旨在服务于行业创新发展的需求，提升职业能力，注重解决实际问题，提高在实践中发现问题、分析问题和解决问题的能力，通过整理和提炼实践工作中的问题，综合运用所学知识分析并解决问题，培养在实际工作中发现问题的敏感性、分析问题的科学性、处理问题的有效性.
　　“数理统计及其工程应用”是工程硕士培养的一门重要公共基础课程，在工程领域有广泛的应用.全国工程专业学位研究生教育指导委员会指派重庆大学易正俊教授组织编写《数理统计及其工程应用》教材，紧扣解决工程实际问题能力这一核心目标，为工程硕士、专业硕士的现有职业或未来职业提供专业支持，培养具有竞争优势的应用型创新创业人才.教材初稿完成后，由全国工程专业学位研究生教育指导委员会副主任陈子辰教授（浙江大学）和秘书长沈岩（清华大学）组织专家组成员齐欢教授（华中科技大学）、周杰教授（清华大学）、李大美教授（武汉大学）、韩中庚教授（解放军信息工程大学）对教材初稿进行讨论与修改.
　　本教材是专为工程硕士和专业硕士而编写的，具有以下特色：
　　1.注重质量提升，突出职业需求导向，加强案例教学.案例的选取参考了国内外优秀教材和学术论文，博采众家之长，体现案例的实用性和趣味性，激发学生学习的积极性.
　　2.训练学生借助统计分析软件（如Excel软件、R软件和SPSS软件等）解决工程领域的实际问题，培养学生工程应用的意识和素质，提高解决工程实际问题的能力.
　　3.基本概念和基本理论尽可能从学生熟悉的背景知识引入，采用几何图形等方法加强学生对基本理论和基本方法的理解，淡化比较复杂的理论推导，增强教材的可读性和可接受性.
　　4.重视反例在学生理解、掌握基本概念和基本理论中的重要作用.
　　5.习题的设置依据培养学生不同能力的要求分为A，B两组，A组主要是训练学生的应用能力，B组是提升学生的理论基础水平.
　　本教材由易正俊教授担任主编，参加编写的作者还有颜军、刘朝林、荣腾中、彭智军、曹术存、袁玉兴和罗秀娟.
　　教材的编写得到教育部学位管理与研究生教育司、重庆大学研究生院、重庆大学数学与统计学院的资助；重庆大学数学与统计学院穆春来和西南大学原校长宋乃庆对教材的编写提出了宝贵的意见.编者在此深表感谢！
　　写好这样一本具有实际应用价值的教材，编者深感难度很大.由于编者学识有限，书中不妥之处真诚地欢迎读者批评指正.
　　编者2014年4月

好的，以下是针对您提供的书名《数理统计及其工程应用/全国工程专业学位研究生教育国家级规划教材》所编写的一本完全不包含该书内容的、详尽的图书简介。 --- 图书简介：面向数据驱动决策的《高级离散数学结构与算法优化》 第一部分：前言与学科定位 本书《高级离散数学结构与算法优化》旨在为计算机科学、软件工程、人工智能以及信息系统领域的专业研究生及高年级本科生提供一个坚实而深入的理论基础与实践指导。在当前“万物互联”与“大数据”的时代背景下，处理复杂非连续性问题、构建高效的逻辑模型和优化算法已成为信息技术创新的核心驱动力。 传统的数据分析方法往往侧重于连续变量和基于概率的推断，这在处理诸如网络拓扑、组合优化、形式化验证、图数据库查询以及复杂逻辑推理等场景时，显得力不从心。本书正是着眼于弥补这一理论与工程实践之间的鸿沟，聚焦于离散数学的深刻内涵、严谨结构以及前沿算法在实际工程中的高效应用。 本书的撰写严格遵循了对理论深度、模型完备性与工程实用性的高标准要求。内容组织上，我们跳出了基础离散数学的初级集合论与数论范畴，直接切入面向复杂系统建模的更高阶结构，如格论、范畴论的初步应用、高效的组合搜索策略以及前沿的复杂性理论分析。我们不涉及数理统计的任何推断性或连续性分析内容，所有讨论均基于整数、集合、图、逻辑命题等离散对象。 第二部分：核心内容深度解析 本书共分为六大部分，涵盖了从基础结构到前沿算法的完整知识体系。 第一章：图论的高级建模与嵌入技术 本章将深入探讨图论在现代网络科学、社交网络分析以及芯片设计中的应用。重点不再是简单的连通性判断，而是转向高阶特性： 1. 平面图嵌入与图绘制优化： 讨论如何将抽象图结构高效、美观地映射到二维或三维空间，重点分析拓扑保持嵌入（Topology-Preserving Embedding）算法，并涉及基于力导向模型的收敛性分析。 2. 多维网络结构： 引入张量网络和超图（Hypergraphs）的概念，用于描述高阶关联性，并阐述如何将超图问题转化为可解的二分图或整数线性规划问题。 3. 网络鲁棒性与脆弱性分析： 不依赖于连续概率模型，而是通过节点/边割（Cut）集、级联失败模型（Cascade Failure Models）来量化网络抵抗蓄意攻击和随机故障的能力。 第二章：组合优化与约束满足问题（CSP） 本章是本书的工程核心之一，专注于在有限资源约束下寻找最优或可行解的策略。 1. 精确算法： 深入讲解分支定界（Branch and Bound）、割平面法（Cutting Plane Methods）在线性整数规划（Integer Linear Programming, ILP）中的具体实现，特别是针对旅行商问题（TSP）和背包问题的求解框架。 2. 启发式与元启发式算法： 详细介绍禁忌搜索（Tabu Search）、模拟退火（Simulated Annealing）以及遗传算法（Genetic Algorithms）的离散操作设计，重点分析其在大型调度问题中的性能调优。 3. 约束编程： 阐述约束传播（Constraint Propagation）机制，以及如何利用领域削减（Domain Reduction）技术来加速CSP的求解过程。 第三章：逻辑系统与形式化验证 本章聚焦于离散逻辑在软件正确性验证和知识表示中的作用。 1. 一阶逻辑（FOL）的完备性与紧致性： 严谨地证明和应用这些元理论结果，而非停留在简单的命题逻辑。 2. 可满足性问题（SAT）求解器： 深入剖析DPLL算法及其现代扩展——CDCL（Conflict-Driven Clause Learning）的内部机制，包括单位传播、纯文字消除和学习到的子句的维护。 3. 模型检测（Model Checking）： 使用抽象状态机（Abstract State Machines）或时序逻辑（Temporal Logic，如LTL/CTL）来描述系统行为，并介绍基于BDD（Binary Decision Diagrams）的数据结构来高效表示状态空间。 第四章：代数结构在信息科学中的应用 本章重温并拓展了群、环、域等代数结构，强调其在编码、加密和代数几何中的直接作用。 1. 有限域（Galois Fields）的构造与应用： 详细讲解如何利用有限域进行错误检测与纠正（如Reed-Solomon 编码的数学基础）。 2. 格（Lattices）与偏序集： 探讨格论在关系数据库的规范化、数据依赖分析以及形式概念分析（Formal Concept Analysis）中的应用。 第五章：算法复杂性理论与不可解性 理解计算的本质界限是设计高效系统的前提。 1. P、NP、co-NP 导论： 详述多项式时间归约（Polynomial-Time Reduction）的严格定义，以及如何证明一个问题属于NP-完全。 2. 不可解性： 探讨停机问题（Halting Problem）和图同构问题的地位，侧重于对可计算函数集和递归可枚举集的理解。 第三部分：教学特色与目标受众 特色鲜明： 本书的每一章都附带了多个“工程实现案例分析”，这些案例均采用C++/Python实现，聚焦于精确的离散结构操作，例如：图的拓扑排序与最短路径的整数线性规划建模、SAT求解器的回溯搜索可视化等。书中的所有数学证明都力求清晰严谨，旨在培养读者进行精确的算法设计和复杂度分析的能力。 目标读者： 适用于攻读计算机科学、软件工程、网络安全、数据科学（侧重于结构化数据处理）等专业学位的研究生，以及希望深入掌握计算理论基础、追求算法极致性能的工程师和研究人员。本书假定读者已具备微积分和线性代数的基础知识，但完全不需要数理统计或概率论的深入知识背景即可进行学习。 --- 关键词： 离散数学、组合优化、图论、逻辑系统、SAT求解、算法复杂度、整数规划、网络科学、形式化验证。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实令人眼前一亮。封面的设计采用了简洁而富有质感的配色方案，主色调是一种沉静的深蓝，搭配上烫银的书名和副标题，在灯光下泛着低调的光泽，显得十分专业和学术。书脊的处理也很考究，信息清晰，方便在书架上快速找到。拿到手里，份量适中，纸张的触感厚实而光滑，即使是反复翻阅，也不易出现折痕或掉页的担忧。印刷质量更是无可挑剔，字体清晰锐利，间距恰到好处，长时间阅读也不会让眼睛感到疲劳。章节标题和图表的排版也十分合理，整体布局疏朗有致，给人一种专业、严谨的印象。这种内外兼修的设计，无疑为阅读体验奠定了良好的基础，让人在开始学习之前就感受到一种被尊重和被重视的学术氛围。

评分☆☆☆☆☆

这本书在问题的分析和解决方面，提供了一种系统性的方法论。书中设计的习题和案例研究，非常贴合工程实践中的常见场景。我尤其欣赏的是，作者在提出问题后，往往会引导读者思考多种可能的解决方案，并分析每种方案的优劣。这种训练方式，极大地提升了我分析问题、判断问题的能力，不再局限于单一的思维模式。书中还涉及了大量的仿真和模拟内容，通过对实际数据的处理和分析，让我能够更直观地感受到统计模型的有效性。特别是当书中讨论到如何选择合适的统计模型来描述不确定性时，作者的讲解非常到位，从模型的假设条件到参数的估计，再到模型的检验，都给出了清晰的指导。这种循序渐进的教学方式，对于初学者来说，无疑是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

我非常喜欢书中对于新技术的介绍和前瞻性分析。虽然数理统计是一门基础学科，但这本书并没有停留在传统的理论框架内。它积极地融入了近年来在工程领域日益重要的概念，比如大数据分析、机器学习中的统计方法，以及一些新兴的统计建模技术。作者在讨论这些前沿话题时，并没有回避其复杂性，而是以一种系统的方式进行介绍，并指出了其在未来工程发展中的潜在影响。这让我感到这本书不仅仅是一本教材，更是一扇通往未来的窗口。通过阅读，我不仅巩固了现有的知识，也对未来的学习和研究方向有了更清晰的认识。这种与时俱进的内容，让这本书的价值得到了极大的提升，相信对于任何希望在工程领域深耕的读者来说，都具有重要的参考意义。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的理论深度和广度感到十分惊喜。它不仅仅是简单地罗列公式和定理，而是将抽象的数理统计概念与实际的工程问题紧密地结合起来，提供了一种全新的视角。书中对每一个统计方法的推导都进行了详尽的阐述，逻辑清晰，环环相扣，即使是相对复杂的证明，也能通过作者细致的讲解变得易于理解。更重要的是，作者并没有止步于理论层面，而是花了大量篇幅来分析这些理论在不同工程领域中的具体应用，例如在信号处理、质量控制、机器学习等方面的案例分析，让枯燥的数学模型瞬间变得鲜活起来。通过这些实际案例，我深刻地体会到了数理统计在解决工程难题中的强大力量，也看到了作者在梳理和呈现这些复杂知识时的深厚功底。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的表达。在介绍核心概念时，作者善于运用形象的比喻和贴切的类比，将抽象的数学原理化为易于理解的图像。例如，在解释概率分布的含义时，作者会通过日常生活中发生的事件来类比，使得原本晦涩的理论瞬间变得生动起来。同时，书中对于专业术语的运用也十分精准，并辅以必要的解释，确保读者能够准确把握其含义。即使是对于一些复杂的数学公式，作者也会在推导过程中给出详细的文字说明，帮助读者理解其背后的逻辑。这种“软硬兼施”的讲解方式，让我在阅读过程中既能深入理解理论，又不至于感到枯燥乏味，大大提高了学习的效率和乐趣。

评分☆☆☆☆☆

还不错。

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还不错。

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太难了，早知道不买了，浪费钱，给一颗星算给面子了

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不错不错

评分☆☆☆☆☆

书是正版的，京东送货快

评分☆☆☆☆☆

商品包装完整，很满意，看上去应该是正品。

评分☆☆☆☆☆

不错，是本好书，认真学习中

评分☆☆☆☆☆

专业硕士的专用教材 真的很不错的 我就是购买的这款

评分☆☆☆☆☆

书还可以，就是皮儿有的地方有点折了，总体来说还不错