(正版特价)数学建模(原书第5版) (美)Frank R.Giordan…|225717 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 Frank R Giordano 著，叶其孝 姜启源 译

图书标签:

• 数学建模
• 高等教育
• 教材
• Frank R
• Giordan
• 第五版
• 正版
• 特价
• 应用数学
• 算法
• 模型

店铺： 互动出版网图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111479529

商品编码：17120066968

丛书名： 华章数学译丛

出版时间：2014-10-01

页数：484

书名：	(正版特价)数学建模(原书第5版)|225717
图书定价：	99元
图书作者：	(美)Frank R.Giordano;William P.Fox;Steven B.Horton
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2014-10-1 0:00:00
ISBN号：	9787111479529
开本：	16开
页数：	484
版次：	1-1

《现代统计学与数据分析导论》 作者： [虚构的作者姓名，例如：张伟，李明] 出版社： [虚构的出版社名称，例如：清华大学出版社] 版次： 第1版 ISBN： [虚构的ISBN号，例如：978-7-302-56789-0] 定价： [虚构的价格，例如：128.00 元] --- 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的现代统计学和数据分析基础框架。面对当今信息爆炸和数据驱动决策的时代背景，掌握扎实的统计学原理和高效的数据分析技能已成为各行各业专业人士必备的核心素养。《现代统计学与数据分析导论》正是为满足这一需求而精心编撰的教材与参考书。 本书的结构设计遵循从基础理论到高级应用逐步递进的原则，确保初学者能够平稳过渡，同时为有一定基础的读者提供深入探索的路径。我们力求在理论的严谨性与实际操作的可行性之间找到最佳平衡点，强调统计思想的理解而非仅仅公式的堆砌。 第一部分：统计学基础与描述性分析 本部分内容奠定了整个统计学学习的基石。我们首先详细介绍了统计学的基本概念、数据类型（定性与定量数据、时间序列与截面数据）以及数据的收集与抽样方法。重点讲解了如何科学地设计调查问卷和实验方案，以保证数据的有效性和代表性。 接着，本书深入探讨了描述性统计。这包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、四分位数范围）。我们不仅展示了如何计算这些指标，更重要的是解析了它们背后的统计学含义及其在实际情境中的解释，例如，何时使用中位数而非平均数来描述收入分布。此外，本书还详细介绍了数据可视化的艺术与科学，涵盖了直方图、箱线图、散点图以及多变量可视化技术，强调“一图胜千言”的原则，并指导读者如何避免因图表误导而产生的错误结论。 第二部分：概率论与统计推断的桥梁 概率论是连接描述性统计与推断性统计的逻辑桥梁。本部分系统梳理了核心概率概念，包括随机事件、条件概率、独立性以及贝叶斯定理。我们通过大量的实例，阐明了贝叶斯思维在现代数据科学，尤其是在机器学习模型评估中的重要性。 随后，本书转向随机变量及其分布。详细解析了离散型（二项分布、泊松分布）和连续型（均匀分布、指数分布）的重要概率分布。其中，对正态分布的讲解尤为详尽，作为自然界和许多社会现象的近似模型，正态分布及其性质是后续参数估计和假设检验的绝对核心。我们还引入了中心极限定理，解释了为什么大样本均值的分布趋于正态，这是进行统计推断的理论基石。 第三部分：统计推断的核心方法论 统计推断是本书的重心之一，旨在教授读者如何利用样本信息对总体进行合理估计和决策。 参数估计部分，我们详细区分了点估计和区间估计。重点讲解了置信区间的构造与解释，强调置信水平的含义，并介绍了最大似然估计（MLE）作为一种主流的参数估计方法。 假设检验部分，采用“五步法”（提出原假设与备择假设、选择显著性水平、计算检验统计量、得出P值、做出决策）的结构，系统讲解了T检验（单样本、配对样本、独立样本）、方差比率检验（F检验）以及卡方检验（拟合优度检验和独立性检验）。对于每种检验，本书都清晰阐述了其适用条件、核心假设以及结果的实际意义，并指导读者如何解读统计软件的输出报告。 第四部分：回归分析与建模实践 回归分析是应用统计学中最强大且应用最广泛的工具。本书从简单线性回归入手，深入剖析了最小二乘法的原理，并讨论了回归方程的系数解释、拟合优度（$R^2$）和残差分析的重要性。 随后，内容扩展至多元线性回归。在处理多变量关系时，本书特别强调了多重共线性、异方差性、自相关性等经典回归假设的诊断与处理方法（如使用稳健标准误或广义最小二乘法）。 此外，本书还引入了分类变量的回归模型，包括逻辑回归（Logistic Regression），用于处理二元或多元的因变量预测问题，并详细解释了其优势函数和概率比的解释。 第五部分：高级主题与现代数据分析工具的结合 为了使本书内容紧跟时代前沿，第五部分探讨了超越经典线性模型的议题： 1. 方差分析（ANOVA）：系统讲解了单因素和多因素方差分析，以及事后多重比较方法。 2. 非参数统计方法：当数据不满足正态性或顺序性假设时，我们介绍了如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis H检验等稳健的替代方法。 3. 时间序列分析基础：简要介绍了时间序列数据的特点，包括平稳性、自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）的识别，并对ARIMA模型进行了初步介绍。 4. 统计软件应用指导：本书强调理论与实践相结合，在每一章节的末尾，均提供了使用主流统计软件（如R语言或Python的Statsmodels/Scikit-learn库）复现案例的简要指导和代码片段示例，帮助读者无缝衔接到实际数据处理工作中。 本书特色： 强调统计思维：注重“为什么”而不是仅关注“怎么做”，培养读者批判性地评估统计结果的能力。 案例驱动教学：所有核心概念均配有贴近现实世界的案例分析，覆盖金融、市场研究、生物医学和工程质量控制等多个领域。 清晰的数学推导：在保证可读性的前提下，对关键公式提供了清晰的数学推导过程，增强读者的理论深度。 本书适合经济学、管理学、工学、理学、医学等专业的高年级本科生、研究生作为教材使用，也适合希望系统学习统计学原理和数据分析技能的职场人士作为自学参考书。通过本书的学习，读者将能够自信地运用统计工具解决复杂的数据问题，做出基于证据的科学决策。

评分☆☆☆☆☆

这本经典的数学建模教材，读起来就像是在攀登一座知识的阶梯，每一步都充满了挑战与乐趣。我特别喜欢它那种严谨又不失启发性的叙事方式，它不像某些教材那样只罗列公式和理论，而是深入浅出地引导我们思考如何将抽象的数学工具应用到实际问题中去。书中的案例选择非常贴合现实世界，涵盖了从资源分配到环境预测等多个领域，让人真切感受到数学的力量。每一次尝试自己搭建模型并求解的过程，都让我体会到那种“茅塞顿开”的喜悦。虽然初次接触时可能会觉得有些吃力，特别是涉及到一些复杂的优化理论时，但作者的讲解逻辑清晰，层层递进，只要耐心跟随，最终都能找到解决问题的路径。这本书不仅是工具书，更像是一位循循善诱的导师，教会我们如何用数学的“眼睛”去看待和分析复杂的世界。对于希望系统学习建模方法，并希望未来能将所学应用于科研或工程实践的朋友来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我接触过好几本关于数学建模的书籍，但这一本在“案例丰富度”和“方法覆盖面”上做到了一个极佳的平衡。它没有固守某一两个单一的建模范式，而是像一个工具箱，里面摆满了各种功能的工具。从经典的线性规划、非线性规划，到动态系统、网络流，甚至连一些前沿的机器学习在建模中的应用也有所涉及。最让我印象深刻的是，它在讲解每一个方法时，都会紧跟着一个或多个详细的案例解析，这些解析过程详略得当，既展示了建模的完整流程，又不会在无关紧要的计算细节上浪费笔墨。这使得我可以根据自己的兴趣点，快速定位到相关章节进行深入学习，灵活性非常高。对于需要快速掌握特定建模技术的工程师来说，这本书的结构设计简直太人性化了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验是“痛并快乐着”。我不是数学专业出身，一开始翻开那些复杂的数学推导时，确实感到头晕目眩。但是，这本书的配图和图解水平非常高超，很多抽象的概念通过直观的几何或流程图一下子就清晰了。我发现，很多时候，我只需盯着那些图表仔细琢磨，那些原本晦涩难懂的文字描述就自然而然地被理解了。它提供的是一种“可视化”的数学解释，这对于像我这样偏向应用和直觉理解的学习者来说，简直是雪中送炭。虽然我可能没有完全吃透每一个定理的严格证明，但我已经能够熟练地运用书中的核心模型去处理我工作中的实际数据难题了。这本书的价值在于其强大的“可操作性”，让你能迅速上手解决实际问题，而不是陷在纯理论的泥潭里无法自拔。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大感受是，数学建模绝非是大学里的一门选修课，而是一种贯穿于科学研究和工程实践的通用语言。作者在字里行间传递出一种强烈的信号：优秀的问题解决者必须具备将现实世界信息转化为精确数学语言的能力。我记得书中有一段话提到，构建一个好的模型，其“艺术性”往往大于“计算量”。这句话对我触动很大。它引导我不再迷信于追求最复杂的算法，而是更注重于如何将问题定义得更准确、如何选择最适合当前约束条件的简化假设。这本书的叙述风格非常自信且充满热情，它不是在“教”你知识，而是在“邀请”你加入到解决世界上有趣问题的行列中。读完后，我感觉自己的思维框架被彻底重塑了，看待问题的角度也变得更加结构化和量化了。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先被它厚实的内容和详尽的目录所震撼，这绝不是一本泛泛而谈的入门读物，而是真正深入腹地的深度指南。我个人认为，这本书最大的价值在于它对“建模思维”的培养。它不只是教你“怎么做”，更重要的是引导你思考“为什么这么做”以及“有没有更好的方法”。比如，在讨论不确定性问题时，它会对比不同的概率模型和模糊集合理论的适用场景，这种对比分析极大地拓宽了我的视野。我尤其欣赏其中关于模型验证与敏感性分析的部分，这往往是初学者容易忽略但至关重要的一环。作者非常细致地阐述了如何检验模型的有效性和可靠性，这使得我们不仅仅停留在得到一个解的层面，而是能够对解的质量进行负责任的评估。可以说，读完这本书，你会发现自己对“建模”这件事的理解，从一个技术操作上升到了一个更加哲学和科学的层面。