(正版特價)數學建模(原書第5版) (美)Frank R.Giordan…|225717 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 Frank R Giordano 著，葉其孝 薑啓源 譯

圖書標籤:

• 數學建模
• 高等教育
• 教材
• Frank R
• Giordan
• 第五版
• 正版
• 特價
• 應用數學
• 算法
• 模型

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111479529

商品編碼：17120066968

叢書名： 華章數學譯叢

齣版時間：2014-10-01

頁數：484

書名：	(正版特價)數學建模(原書第5版)|225717
圖書定價：	99元
圖書作者：	(美)Frank R.Giordano;William P.Fox;Steven B.Horton
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2014-10-1 0:00:00
ISBN號：	9787111479529
開本：	16開
頁數：	484
版次：	1-1

《現代統計學與數據分析導論》 作者： [虛構的作者姓名，例如：張偉，李明] 齣版社： [虛構的齣版社名稱，例如：清華大學齣版社] 版次： 第1版 ISBN： [虛構的ISBN號，例如：978-7-302-56789-0] 定價： [虛構的價格，例如：128.00 元] --- 內容簡介： 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的現代統計學和數據分析基礎框架。麵對當今信息爆炸和數據驅動決策的時代背景，掌握紮實的統計學原理和高效的數據分析技能已成為各行各業專業人士必備的核心素養。《現代統計學與數據分析導論》正是為滿足這一需求而精心編撰的教材與參考書。 本書的結構設計遵循從基礎理論到高級應用逐步遞進的原則，確保初學者能夠平穩過渡，同時為有一定基礎的讀者提供深入探索的路徑。我們力求在理論的嚴謹性與實際操作的可行性之間找到最佳平衡點，強調統計思想的理解而非僅僅公式的堆砌。 第一部分：統計學基礎與描述性分析 本部分內容奠定瞭整個統計學學習的基石。我們首先詳細介紹瞭統計學的基本概念、數據類型（定性與定量數據、時間序列與截麵數據）以及數據的收集與抽樣方法。重點講解瞭如何科學地設計調查問捲和實驗方案，以保證數據的有效性和代錶性。 接著，本書深入探討瞭描述性統計。這包括集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）和離散程度的度量（方差、標準差、四分位數範圍）。我們不僅展示瞭如何計算這些指標，更重要的是解析瞭它們背後的統計學含義及其在實際情境中的解釋，例如，何時使用中位數而非平均數來描述收入分布。此外，本書還詳細介紹瞭數據可視化的藝術與科學，涵蓋瞭直方圖、箱綫圖、散點圖以及多變量可視化技術，強調“一圖勝韆言”的原則，並指導讀者如何避免因圖錶誤導而産生的錯誤結論。 第二部分：概率論與統計推斷的橋梁 概率論是連接描述性統計與推斷性統計的邏輯橋梁。本部分係統梳理瞭核心概率概念，包括隨機事件、條件概率、獨立性以及貝葉斯定理。我們通過大量的實例，闡明瞭貝葉斯思維在現代數據科學，尤其是在機器學習模型評估中的重要性。 隨後，本書轉嚮隨機變量及其分布。詳細解析瞭離散型（二項分布、泊鬆分布）和連續型（均勻分布、指數分布）的重要概率分布。其中，對正態分布的講解尤為詳盡，作為自然界和許多社會現象的近似模型，正態分布及其性質是後續參數估計和假設檢驗的絕對核心。我們還引入瞭中心極限定理，解釋瞭為什麼大樣本均值的分布趨於正態，這是進行統計推斷的理論基石。 第三部分：統計推斷的核心方法論 統計推斷是本書的重心之一，旨在教授讀者如何利用樣本信息對總體進行閤理估計和決策。 參數估計部分，我們詳細區分瞭點估計和區間估計。重點講解瞭置信區間的構造與解釋，強調置信水平的含義，並介紹瞭最大似然估計（MLE）作為一種主流的參數估計方法。 假設檢驗部分，采用“五步法”（提齣原假設與備擇假設、選擇顯著性水平、計算檢驗統計量、得齣P值、做齣決策）的結構，係統講解瞭T檢驗（單樣本、配對樣本、獨立樣本）、方差比率檢驗（F檢驗）以及卡方檢驗（擬閤優度檢驗和獨立性檢驗）。對於每種檢驗，本書都清晰闡述瞭其適用條件、核心假設以及結果的實際意義，並指導讀者如何解讀統計軟件的輸齣報告。 第四部分：迴歸分析與建模實踐 迴歸分析是應用統計學中最強大且應用最廣泛的工具。本書從簡單綫性迴歸入手，深入剖析瞭最小二乘法的原理，並討論瞭迴歸方程的係數解釋、擬閤優度（$R^2$）和殘差分析的重要性。 隨後，內容擴展至多元綫性迴歸。在處理多變量關係時，本書特彆強調瞭多重共綫性、異方差性、自相關性等經典迴歸假設的診斷與處理方法（如使用穩健標準誤或廣義最小二乘法）。 此外，本書還引入瞭分類變量的迴歸模型，包括邏輯迴歸（Logistic Regression），用於處理二元或多元的因變量預測問題，並詳細解釋瞭其優勢函數和概率比的解釋。 第五部分：高級主題與現代數據分析工具的結閤 為瞭使本書內容緊跟時代前沿，第五部分探討瞭超越經典綫性模型的議題： 1. 方差分析（ANOVA）：係統講解瞭單因素和多因素方差分析，以及事後多重比較方法。 2. 非參數統計方法：當數據不滿足正態性或順序性假設時，我們介紹瞭如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗等穩健的替代方法。 3. 時間序列分析基礎：簡要介紹瞭時間序列數據的特點，包括平穩性、自相關函數（ACF）與偏自相關函數（PACF）的識彆，並對ARIMA模型進行瞭初步介紹。 4. 統計軟件應用指導：本書強調理論與實踐相結閤，在每一章節的末尾，均提供瞭使用主流統計軟件（如R語言或Python的Statsmodels/Scikit-learn庫）復現案例的簡要指導和代碼片段示例，幫助讀者無縫銜接到實際數據處理工作中。 本書特色： 強調統計思維：注重“為什麼”而不是僅關注“怎麼做”，培養讀者批判性地評估統計結果的能力。 案例驅動教學：所有核心概念均配有貼近現實世界的案例分析，覆蓋金融、市場研究、生物醫學和工程質量控製等多個領域。 清晰的數學推導：在保證可讀性的前提下，對關鍵公式提供瞭清晰的數學推導過程，增強讀者的理論深度。 本書適閤經濟學、管理學、工學、理學、醫學等專業的高年級本科生、研究生作為教材使用，也適閤希望係統學習統計學原理和數據分析技能的職場人士作為自學參考書。通過本書的學習，讀者將能夠自信地運用統計工具解決復雜的數據問題，做齣基於證據的科學決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的最大感受是，數學建模絕非是大學裏的一門選修課，而是一種貫穿於科學研究和工程實踐的通用語言。作者在字裏行間傳遞齣一種強烈的信號：優秀的問題解決者必須具備將現實世界信息轉化為精確數學語言的能力。我記得書中有一段話提到，構建一個好的模型，其“藝術性”往往大於“計算量”。這句話對我觸動很大。它引導我不再迷信於追求最復雜的算法，而是更注重於如何將問題定義得更準確、如何選擇最適閤當前約束條件的簡化假設。這本書的敘述風格非常自信且充滿熱情，它不是在“教”你知識，而是在“邀請”你加入到解決世界上有趣問題的行列中。讀完後，我感覺自己的思維框架被徹底重塑瞭，看待問題的角度也變得更加結構化和量化瞭。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的閱讀體驗是“痛並快樂著”。我不是數學專業齣身，一開始翻開那些復雜的數學推導時，確實感到頭暈目眩。但是，這本書的配圖和圖解水平非常高超，很多抽象的概念通過直觀的幾何或流程圖一下子就清晰瞭。我發現，很多時候，我隻需盯著那些圖錶仔細琢磨，那些原本晦澀難懂的文字描述就自然而然地被理解瞭。它提供的是一種“可視化”的數學解釋，這對於像我這樣偏嚮應用和直覺理解的學習者來說，簡直是雪中送炭。雖然我可能沒有完全吃透每一個定理的嚴格證明，但我已經能夠熟練地運用書中的核心模型去處理我工作中的實際數據難題瞭。這本書的價值在於其強大的“可操作性”，讓你能迅速上手解決實際問題，而不是陷在純理論的泥潭裏無法自拔。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我首先被它厚實的內容和詳盡的目錄所震撼，這絕不是一本泛泛而談的入門讀物，而是真正深入腹地的深度指南。我個人認為，這本書最大的價值在於它對“建模思維”的培養。它不隻是教你“怎麼做”，更重要的是引導你思考“為什麼這麼做”以及“有沒有更好的方法”。比如，在討論不確定性問題時，它會對比不同的概率模型和模糊集閤理論的適用場景，這種對比分析極大地拓寬瞭我的視野。我尤其欣賞其中關於模型驗證與敏感性分析的部分，這往往是初學者容易忽略但至關重要的一環。作者非常細緻地闡述瞭如何檢驗模型的有效性和可靠性，這使得我們不僅僅停留在得到一個解的層麵，而是能夠對解的質量進行負責任的評估。可以說，讀完這本書，你會發現自己對“建模”這件事的理解，從一個技術操作上升到瞭一個更加哲學和科學的層麵。

評分☆☆☆☆☆

我接觸過好幾本關於數學建模的書籍，但這一本在“案例豐富度”和“方法覆蓋麵”上做到瞭一個極佳的平衡。它沒有固守某一兩個單一的建模範式，而是像一個工具箱，裏麵擺滿瞭各種功能的工具。從經典的綫性規劃、非綫性規劃，到動態係統、網絡流，甚至連一些前沿的機器學習在建模中的應用也有所涉及。最讓我印象深刻的是，它在講解每一個方法時，都會緊跟著一個或多個詳細的案例解析，這些解析過程詳略得當，既展示瞭建模的完整流程，又不會在無關緊要的計算細節上浪費筆墨。這使得我可以根據自己的興趣點，快速定位到相關章節進行深入學習，靈活性非常高。對於需要快速掌握特定建模技術的工程師來說，這本書的結構設計簡直太人性化瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本經典的數學建模教材，讀起來就像是在攀登一座知識的階梯，每一步都充滿瞭挑戰與樂趣。我特彆喜歡它那種嚴謹又不失啓發性的敘事方式，它不像某些教材那樣隻羅列公式和理論，而是深入淺齣地引導我們思考如何將抽象的數學工具應用到實際問題中去。書中的案例選擇非常貼閤現實世界，涵蓋瞭從資源分配到環境預測等多個領域，讓人真切感受到數學的力量。每一次嘗試自己搭建模型並求解的過程，都讓我體會到那種“茅塞頓開”的喜悅。雖然初次接觸時可能會覺得有些吃力，特彆是涉及到一些復雜的優化理論時，但作者的講解邏輯清晰，層層遞進，隻要耐心跟隨，最終都能找到解決問題的路徑。這本書不僅是工具書，更像是一位循循善誘的導師，教會我們如何用數學的“眼睛”去看待和分析復雜的世界。對於希望係統學習建模方法，並希望未來能將所學應用於科研或工程實踐的朋友來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。