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☆☆☆☆☆

吳超 編

圖書標籤:

• 統計學
• 安全
• 數據分析
• 隱私保護
• 風險評估
• 機器學習
• 密碼學
• 信息安全
• 數據挖掘
• 算法

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111454502

版次：1

商品編碼：11431028

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 高等教育安全科學與工程類係列規劃教材

開本：16開

齣版時間：2014-03-01

內容簡介

本書共十四章，主要內容包括：緒論——統計學與安全統計學概述、安全統計調查與分析、安全統計指標體係、安全統計數據的分布特徵與安全統計指數、安全統計的抽樣推斷與估計、安全數據的迴歸分析與預測、安全數據動態序列分析與預測、安全數據的聚類分析和判彆分析、安全信息灰色預測法、安全統計決策、自然災害統計、生産事故統計、職業健康統計、安全經濟統計。本書從多視角形成瞭安全統計學的各個分支，並注重培養學生的安全科學思想，使學生通過學習和掌握安全統計學的基本概念、理論、方法之後，能夠去分析、解決安全領域的各種統計實務問題並發現安全統計規律；本書每個章節都配置瞭適當的思考與練習題。本書可作為安全科學與工程類、管理類和統計類專業的本科生或研究生教材，也可供安全領域科技工作者或相關領域行政管理人員參閱。

作者簡介

吳超，1957—，男，漢族，廣東揭陽人，工學博士。現任中南大學資源與安全工程學院教授、博士生導師。國務院政府津貼獲得者。教育部高等學校安全科學與工程類專業教學指導委員會委員。1991年12月任原中南工業大學教授，曾在瑞典、美國的3所大學做訪問學者，一直從事安全和環保領域的教學與科研工作。曾獲國傢科技進步二等奬1項，省部級教學與科研成果一等奬4項、二等奬7項、三等奬7項，獲國傢發明專利7項；在國內外發錶論文300多篇，其中80多篇被EISCI收錄；齣版《安全科學方法學》等專著和教材20餘種，其中《化學抑塵》獲第14屆中國圖書奬，《大學生安全文化》和《礦井通風與空氣調節》獲國傢級精品課程。近十年熱衷於安全科學基礎理論的研究。

王婷，1988—，女，四川南充人。安全技術及工程專業碩士，助理安全工程師。本科畢業於瀋陽航空航天大學，研究生畢業於中南大學，已發錶學術論文5篇。研究生階段在吳超教授的指導下從事安全統計學的研究。現主要從事企業安全管理工作。

目錄

序
前言
第1章緒論——統計學與安全統計
學概述1
1��1統計與統計學1
1��2統計學與安全統計學的內涵5
1��3安全統計學的學科基礎分類及其
分支研究9
1��4安全統計學的應用14
1��5安全統計學的展望16
1��6本章小結16
思考與練習17
第2章安全統計調查與分析18
2��1安全統計的研究對象18
2��2安全統計的研究分析方法與流程19
2��3安全統計的基本流程23
2��4安全統計工作的主要環節24
2��5本章小結30
思考與練習31
第3章安全統計指標及安全統計指
標體係32
3��1概述32
3��2安全統計指標體係37
3��3安全特徵統計指標體係46
3��4本章小結54
思考與練習54
第4章安全統計數據的分布特徵與
安全統計指數55
4��1安全統計數據分布的集中趨勢55
4��2安全統計數據分布的離散程度66
4��3安全統計數據分布的偏度和峰度73
4��4安全統計指數75
4��5本章小結79
思考與練習80
第5章安全統計的抽樣推斷與估計81
5��1抽樣概述81
5��2抽樣誤差與抽樣設計86
5��3安全數據的抽樣推斷93
5��4安全數據的抽樣估計98
5��5本章小結105
思考與練習105
第6章安全數據的迴歸分析與預測107
6��1迴歸分析概述107
6��2安全數據的簡單綫性迴歸分析與
預測112
6��3安全數據的多元綫性迴歸分析與
預測120
6��4安全數據非綫性迴歸分析與預測127
6��5本章小結130
思考與練習131
第7章安全數據動態序列分析與
預測133
7��1動態數列的概述133
7��2安全數據的水平分析136
7��3安全數據的速度分析144
7��4安全數據的趨勢預測150
7��5本章小結159
思考與練習160
第8章安全數據的聚類分析和判彆
分析162
8��1聚類分析和判彆分析概述162
8��2安全數據係統的聚類分析165
8��3安全數據的判彆分析171
8��4本章小結176
思考與練習177
第9章安全信息灰色預測法179
9��1灰色預測理論概述179
9��2安全信息的灰色預測185
9��3安全信息的灰色決策193
9��4本章小結200
思考與練習200
第10章安全統計決策202
10��1安全統計決策概述202
10��2風險型決策方法205
10��3多目標決策法211
10��4本章小結222
思考與練習222
第11章自然災害統計223
11��1災害統計概述223
11��2災因統計225
11��3災情統計230
11��4災害損失統計236
11��5減災統計243
11��6本章小結249
思考與練習250
第12章生産事故統計251
12��1行業生産事故概述251
12��2交通事故統計252
12��3礦業生産事故統計256
12��4危險化學品和化工事故統計259
12��5建築事故統計267
12��6本章小結272
思考與練習272
第13章職業健康統計273
13��1職業健康危害因素識彆與調查
方法273
13��2職業健康危害因素的分類275
13��3職業病統計279
13��4本章小結284
思考與練習284
第14章安全經濟統計285
14��1安全經濟指標體係285
14��2安全經濟損失核算292
14��3事故經濟損失統計估算方法294
14��4安全投入統計298
14��5安全效益統計301
14��6本章小結303
思考與練習303
附錶304
附錶A正態分布概率錶304
附錶Bt分布分位數錶306
參考文獻308

前言/序言

好的，這是一份關於一本名為《安全統計學》的圖書的簡介，這份簡介將側重於介紹該書不包含的內容，力求詳細且自然流暢。 --- 圖書簡介：一部聚焦現代安全管理的跨學科著作 書名：安全統計學 （以下內容為本書不包含的範疇描述） 本書《安全統計學》旨在為讀者提供一個關於如何運用統計學原理和方法來理解、量化和預測安全現象的全麵框架。在探討這一核心主題的過程中，我們必須明確界定本書不包含的領域，以確保讀者對本書的範圍和深度有一個清晰的認識。 一、關於純粹的統計學理論基礎的深入探討： 本書的定位是應用導嚮的，而非純理論的數學統計學專著。因此，我們不包含以下內容： 高等概率論的純數學推導： 書中雖然會引入概率分布（如泊鬆分布、二項分布）在安全事件建模中的應用，但我們不深入探討這些分布的復雜測度論基礎、概率空間的高階拓撲結構或測度論證明。讀者無需具備高等數學中關於極限、積分和測度的專業知識。 非參數統計學的底層算法詳述： 雖然我們可能會在特定案例中提及非參數檢驗（如卡方檢驗）作為一種描述性工具，但本書不會詳述如曼-惠特尼 U 檢驗、Kruskal-Wallis 檢驗等非參數檢驗的底層算法推導、漸近性質的數學證明，或其在各種樣本規模下的精確性能分析。 時間序列分析的深度計量經濟學模型： 盡管安全事件具有時間依賴性，本書的重點在於描述性統計和基礎的迴歸分析。我們不涉及復雜的金融時間序列模型，如 GARCH、ARCH 族模型的詳細構建與應用，也不會探討嚮量自迴歸（VAR）模型或協整分析在安全領域的復雜應用。 二、關於傳統安全工程和物理防護的實操指南： 《安全統計學》的核心在於數據分析，而非工程實施或物理措施的標準化。因此，以下內容被明確排除在本書討論範圍之外： 具體的工程設計規範與圖紙： 本書不提供任何關於防火牆結構設計標準、個人防護裝備（PPE）的材料強度計算、或工業機械安全聯鎖裝置的接綫圖。它不會引用 OSHA、ISO 標準或國傢安全生産法規的具體條文作為操作指南。 應急響應（ER）的現場指揮流程： 書中可能會使用應急響應數據進行建模，但我們不教授如何設立指揮中心、如何執行疏散路綫規劃、或災難發生時現場人員的等級劃分與職責分配。這些屬於應急管理專業領域。 風險的定性評估方法細則： 我們不詳細介紹諸如 HAZOP（危險與可操作性研究）、FMEA（故障模式與影響分析）等定性風險評估方法的具體步驟、會議組織方式或專傢訪談技巧。本書關注的是基於曆史數據的定量風險評估。 三、關於特定行業或專業領域的應用案例的詳盡解析： 本書力求提供跨學科的統計學工具，因此，我們不會將篇幅集中於某一單一行業或特定安全子領域的深度挖掘： 航空航天和核工業的特殊安全案例研究： 盡管這些行業的數據極具價值，但本書不收錄針對特定型號飛機失事原因的統計歸因分析，或核反應堆退役風險的貝葉斯網絡建模。這些案例的特殊性需要更專業的背景知識。 信息安全（Cybersecurity）中的滲透測試與威脅情報： 盡管信息安全中的事件發生率可以用統計學來分析，但本書不包含關於加密算法分析、網絡協議漏洞挖掘、或特定惡意軟件傳播模型的專門討論。 職業健康與毒理學的前沿研究： 我們不會深入探討特定化學物質的長期低劑量暴露對人體健康影響的生物統計學研究方法（如隊列研究或病例對照研究的詳細設計），這些內容屬於公共衛生和毒理學範疇。 四、關於數據處理的通用計算機科學技術： 雖然統計分析離不開計算工具，但本書的重點是統計思想，而非編程語言或數據庫管理： R 語言或 Python 編程的語法教程： 本書會提及使用統計軟件進行計算，但不會提供詳細的 R 語言 `ggplot2` 包或 Python `pandas` 庫的語法手冊，或關於如何編寫高效的腳本來清洗原始數據的步驟指南。 大數據（Big Data）處理架構： 我們不討論Hadoop、Spark 等分布式計算框架在處理海量安全日誌數據時的架構設計和性能優化問題。本書假設數據量在傳統統計軟件可處理的範圍內。 機器學習的復雜算法實現： 盡管迴歸是本書的一部分，但我們不深入講解支持嚮量機（SVM）、深度神經網絡（DNN）在安全分類任務中的具體反嚮傳播算法、激活函數選擇或超參數調優過程。 總結： 《安全統計學》是一本關於如何將統計思維轉化為安全決策洞察的實用手冊。它專注於描述性統計、基礎推斷性統計以及在安全管理中應用迴歸和分類模型的核心技能。它旨在彌閤安全專業人員與統計學原理之間的鴻溝，但絕不會替代專業統計學傢、工程設計師或特定行業專傢的深度技術手冊。讀者應將其視為一個強大的分析工具箱，而非包含所有安全領域知識的百科全書。

評分☆☆☆☆☆

我抱著學習如何運用統計學來提升各種安全水平的願望，捧起瞭《安全的統計學》。我之前設想書中應該會涵蓋很多具體內容，比如如何使用統計模型來評估工程結構的安全係數，或者在網絡安全領域，如何通過統計分析來識彆異常流量和潛在的攻擊模式。我希望這本書能提供一套係統的統計學方法論，並輔以實際案例，讓我能夠學以緻用，在我的工作中能有更科學的安全決策。然而，讀完之後，我發現這本書的內容方嚮與我最初的設想有著巨大的差異。它並沒有深入探討統計學在具體安全領域的應用技巧，反而更多地是在哲學層麵解讀“安全”的意義，以及人類如何理解和感知風險。書中的討論相當宏觀，涉及瞭安全與不確定性、個體認知與集體風險等話題，雖然引人深思，但與我期待的“統計學應用”相去甚遠。它更像是一次關於“安全”概念的深度哲學探討，統計學在這裏更多的是作為一種論證的工具，而不是解決問題的核心。這讓我感覺到，書名雖然帶“統計學”，但實際內容更偏嚮於對“安全”概念的哲學思辨，對於想要學習具體統計工具來解決實際安全問題的讀者，這本書提供的幫助可能非常有限，甚至會讓人感到有些失望。

評分☆☆☆☆☆

我之所以會購買《安全的統計學》這本書，是因為我對統計學在提升社會、生産、乃至個人安全方麵應用的潛力非常感興趣。我原以為書中會詳細介紹如何運用統計學方法來分析和預測各種風險，比如如何通過統計模型來評估建築物在地震下的安全穩定性，或者如何分析曆史數據來優化城市應急響應係統的效率。我期待的是能夠學到切實可用的統計學工具和案例，能夠指導我在實際工作中進行科學的安全評估和決策。然而，打開這本書後，我發現它的內容與我的初衷大相徑庭。書中更多的是對“安全”這一概念本身的哲學探討，它深入挖掘瞭“安全”的定義、人類對安全的追求，以及我們如何理解和應對不確定性。統計學在書中雖然有提及，但更多的是作為一種輔助性的工具，用來論證作者關於風險認知、概率和認知的觀點，而不是作為解決實際安全問題的核心方法。這本書更像是一篇關於安全哲學的大文章，它提供瞭很多關於“為什麼我們會覺得不安全”以及“安全在人類社會中的位置”的思考，但對於“如何使用統計學來具體實現和提升安全”方麵，幾乎沒有提供任何實質性的內容。這使得這本書給我的感覺，雖然標題帶有“統計學”，但其核心內容更偏嚮於人文社科的哲學思辨，與我期望的實用型統計學指南有著很大的差距。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，《安全的統計學》這本書給我的感覺有些齣乎意料，甚至可以說有點“跑偏”瞭。我之所以選擇這本書，是因為我對如何利用統計學來提高各方麵的安全性有著濃厚的興趣，例如如何在産品設計中運用統計學分析來減少潛在的缺陷，從而提升産品的安全性；或者在交通管理中，如何通過對事故數據的統計分析來找齣風險點，並采取相應的預防措施。我期望這本書能夠提供一些具體的方法論和案例分析，幫助我理解統計學在現實世界安全保障中的實際應用。然而，當我深入閱讀後，我發現這本書的重心似乎並不在於“如何用統計學做安全”，而更像是在探討“安全的本質是什麼”以及“我們對安全的認知是如何形成的”。它更多地是在進行一種概念上的梳理和哲學上的辨析，比如關於“相對安全”與“絕對安全”的界限，以及統計學在量化風險時所存在的局限性。書中確實引用瞭一些統計學概念，但往往是作為論證的背景，而不是核心內容。這讓我感覺，這本書雖然有“統計學”這個名字，但其內核更像是一本關於“風險哲學”或者“安全認知學”的著作，對於那些希望掌握具體統計技能以解決實際安全問題的讀者來說，可能需要調整閱讀的預期。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名是《安全的統計學》，但我拿到這本書的時候，我以為裏麵會講到統計學在保障公共安全、生産安全、網絡安全等方麵的具體應用，例如如何用統計模型來預測犯罪高發區域，或者如何分析工業事故數據來改進安全措施。結果翻開來，發現完全不是那麼迴事。書裏更多的是從哲學層麵探討“安全”這個概念本身，講瞭一些非常宏觀的、關於風險認知、不確定性以及人類如何理解和應對未知的事物。雖然也引用瞭一些統計學原理，但更多的是作為論證的輔助工具，而不是核心內容。讀的時候，我感覺像是被拉到一個很高很高的地方，俯瞰大地，卻找不到具體的路標。它在探討“安全”的本質，比如我們為什麼會感到不安全，以及這種感覺背後有多少是真實的風險，又有多少是心理上的放大。書中對“已知”與“未知”的界定，以及“可控”與“不可控”的討論，都很有意思，但如果你是想學習如何運用統計學來解決實際的安全問題，這本書可能需要讓你調整一下期望值。它更像是一篇關於“安全”的哲學隨筆，用學術的語言包裝起來，探討的是“什麼是安全”，而不是“如何實現安全”。

評分☆☆☆☆☆

我買《安全的統計學》這本書，是衝著“統計學”三個字去的，我原本期待的是它能係統地介紹統計學在各個安全領域的應用，比如在金融風險控製中，如何運用時間序列分析來預測市場波動；在醫療健康領域，如何通過流行病學統計來評估新藥物的有效性，或者在環境保護方麵，如何分析環境監測數據來評估汙染風險。畢竟，統計學是量化分析的利器，在很多需要科學決策的安全場景下，都扮演著至關重要的角色。然而，讀瞭之後纔發現，這本書的內容與我的預期大相徑庭。它更多的是在探討“安全”這個概念本身，觸及瞭倫理學、社會學甚至心理學的一些範疇，試圖從更抽象的層麵去理解“安全”的含義，以及人類對“不安全”的感知。書中涉及的統計學知識，更多的是一些基礎的理論概念，用來支撐它關於“風險”、“不確定性”以及“認知偏差”的論述，而非作為解決實際問題的工具。我感覺這本書像是站在瞭“安全”這個大概念的頂端，進行瞭一番宏觀的哲學思考，但對於如何在具體領域應用統計學來提升安全水平，卻幾乎沒有提供任何可操作的指導。