概率论与数理统计（第九版）（英文版） [Probability and Statistics for Engineers, Ninth Ed] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Richard，A.，Johnson（理查德?A?约翰逊） 著，Richard，A.，Johnson（理查德?A?约翰逊） 译

图书标签:

• 概率论
• 数理统计
• 统计学
• 工程数学
• 高等数学
• 随机过程
• 概率模型
• 统计推断
• 应用概率
• 概率分布

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121319716

版次：9

商品编码：12155161

包装：平装

外文名称：Probability and Statistics for Engineers, Ninth Ed

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：548

字数：896000

正文语种：英文

编辑推荐

适读人群 ：本书可作为高校数学、计算机、物理、电子信息与电气等理工科专业学生的教材或双语教学参考书。

* 给出了大量的新示例。多数示例均基于*新的工程或科学数据，强化了统计学的应用。

* 更为强调P值。在几个新示例和解释中，给出了示例P值的新图形。

* 给出了使用R软件的详细内容。全书的许多示例中均包含了R命令。

* 强调了重要公式，弱化了计算公式。书中，计算公式通常仅出现在易被忽略的各节末尾，应用中通常仅给出所需要的重要公式。

* 22和23设计的可视化表示。做了主要修订的13.3节现在已自成体系，教师可在课程末尾的两次或三次授课时，讲授这些内容。

* 基于新数据的练习。许多练习的数据已做更新，可帮助学生深入了解统计学在工程中的应用。

* 示例已进行编号。每章中的示例，都已编号。

内容简介

本书是为工程、物理等专业本科低年级学生准备的入门教材。书中内容涉及简介、数据的组织与描述、概率、概率分布、概率密度、抽样分布、均值、方差、递归分析、方差分析、析因实验、非参数检验、质量改进计划统计、可靠性和生命周期应用，内容全面、编排合理，各章之间的衔接较为密切，附录中还提供了大量的常用统计表。全书用丰富的例子详细说明每一个概念，而省略了不必要的理论证明，例子中的数据大多来自作者的亲身经历及实际的案例。

作者简介

　　Richard A. Johnson(理查德·A·约翰逊), 美国威斯康星大学教授, 长期从事数学领域的教学与研究工作, 发表论文多篇, 出版教材5部, 专著多部, 在数学教学与研究领域成果丰硕。

目录

Preface 7
前言

Chapter 1 Introduction 11
第1章 简介
1．1 Why Study Statistics? 11
1．1 学习数理统计的意义
1．2 Modern Statistics 12
1．2 现代数理统计
1．3 Statistics and Engineering 12
1．3 数理统计与工程
1．4 The Role of the Scientist and Engineer in Quality Improvement 13
1．4 科研人员和工程技术人员在质量改进中的角色
1．5 A Case Study： Visually Inspecting Data to Improve Product Quality 13
1．5 案例分析：视觉检查数据，改进产品质量
1．6 Two Basic Concepts―Population and Sample 15
1．6 两个基本概念：总体与样本
Review Exercises 20
复习题
Key Terms 21
重点术语

Chapter 2 Organization and Description of Data 22
第2章 数据的组织与描述
2．1 Pareto Diagrams and Dot Diagrams 22
2．1 帕累托图和点图
2．2 Frequency Distributions 24
2．2 频数分布
2．3 Graphs of Frequency Distributions 27
2．3 频数分布图
2．4 Stem-and-Leaf Displays 31
2．4 茎叶图
2．5 Descriptive Measures 34
2．5 描述统计
2．6 Quartiles and Percentiles 39
2．6 四分位数和百分位数
2．7 The Calculation of x and s 44
2．7 和s的计算
2．8 A Case Study： Problems with Aggregating Data 49
2．8 案例分析：聚合数据问题
Review Exercises 52
复习题
Key Terms 54
重点术语

Chapter 3 Probability 56
第3章 概率
3．1 Sample Spaces and Events 56
3．1 样本空间和事件
3．2 Counting 60
3．2 统计
3．3 Probability 67
3．3 概率
3．4 The Axioms of Probability 69
3．4 概率公理
3．5 Some Elementary Theorems 72
3．5 一些基本的定理
3．6 Conditional Probability 78
3．6 条件概率
3．7 Bayes’ Theorem 84
3．7 贝叶斯定理
Review Exercises 91
复习题
Key Terms 93
重点术语

Chapter 4 Probability Distributions 94
第4章 概率分布
4．1 Random Variables 94
4．1 随机变量
4．2 The Binomial Distribution 98
4．2 二项分布
4．3 The Hypergeometric Distribution 103
4．3 超几何分布
4．4 The Mean and the Variance of a Probability Distribution 107
4．4 概率分布的均值和方差
4．5 Chebyshev’s Theorem 114
4．5 切比雪夫定理
4．6 The Poisson Distribution and Rare Events 118
4．6 泊松分布和稀有事件
4．7 Poisson Processes 122
4．7 泊松过程
4．8 The Geometric and Negative Binomial Distribution 124
4．8 几何和负二项分布
4．9 The Multinomial Distribution 127
4．9 多项分布
4．10 Simulation 128
4．10 仿真
Review Exercises 132
复习题
Key Terms 133
重点术语

Chapter 5 Probability Densities 134
第5章 概率密度
5．1 Continuous Random Variables 134
5．1 连续随机变量
5．2 The Normal Distribution 140
5．2 正态分布
5．3 The Normal Approximation to the Binomial Distribution 148
5．3 二项分布的正态近似
5．4 Other Probability Densities 151
5．4 其他概率密度
5．5 The Uniform Distribution 151
5．5 均匀分布
5．6 The Log-Normal Distribution 152
5．6 对数正态分布
5．7 The Gamma Distribution 155
5．7 伽马分布
5．8 The Beta Distribution 157
5．8 贝塔分布
5．9 TheWeibull Distribution 158
5．9 威布尔分布
5．10 Joint Distributions―Discrete and Continuous 161
5．10 联合分布――离散与连续
5．11 Moment Generating Functions 174
5．11 矩量母函数
5．12 Checking If the Data Are Normal 180
5．12 数据正态性检验
5．13 Transforming Observations to Near Normality 182
5．13 观测数据的近正态性转换
5．14 Simulation 184
5．14 仿真
Review Exercises 188
复习题
Key Terms 190
重点术语

Chapter 6 Sampling Distributions 193
第6章 抽样分布
6．1 Populations and Samples 193
6．1 总体和样本
6．2 The Sampling Distribution of the Mean (σ known) 197
6．2 均值（σ已知）的抽样分布
6．3 The Sampling Distribution of the Mean (σ unknown) 205
6．3 均值（σ未知）的抽样分布
6．4 The Sampling Distribution of the Variance 207
6．4 方差的抽样分布
6．5 Representations of the Normal Theory Distributions 210
6．5 正态理论分布的表示
6．6 The Moment Generating Function Method to Obtain Distributions 213
6．6 获得分布的矩量母函数方法
6．7 Transformation Methods to Obtain Distributions 215
6．7 获得分布的转换方法
Review Exercises 221
复习题
Key Terms 222
重点术语
Chapter 7 Inferences Concerning a Mean 223

第7章 关于均值的推论
7．1 Statistical Approaches to Making Generalizations 223
7．1 归纳的统计方法
7．2 Point Estimation 224
7．2 点估计
7．3 Interval Estimation 229
7．3 区间估计
7．4 Maximum Likelihood Estimation 236
7．4 最大似然估计
7．5 Tests of Hypotheses 242
7．5 假设检验
7．6 Null Hypotheses and Tests of Hypotheses 244
7．6 空假设和假设检验
7．7 Hypotheses Concerning One Mean 249
7．7 关于一个均值的假设
7．8 The Relation between Tests and Confidence Intervals 256
7．8 检验和置信区间的关系
7．9 Power， Sample Size， and Operating Characteristic Curves 257
7．9 效能、样本大小和操作特性曲线
Review Exercises 263
复习题
Key Terms 265
重点术语

Chapter 8 Comparing Two Treatments 266
第8章 两种处理的比较
8．1 Experimental Designs for Comparing Two Treatments 266
8．1 两种处理的试验设计
8．2 Comparisons―Two Independent Large Samples 267
8．2 两个独立大样本的比较
8．3 Comparisons―Two Independent Small Samples 272
8．3 两个独立小样本的比较
8．4 Matched Pairs Comparisons 280
8．4 配对比较
8．5 Design Issues―Randomization and Pairing 285
8．5 设计问题：随机配对
Review Exercises 287
复习题
Key Terms 288
重点术语

Chapter 9 Inferences Concerning Variances 290
第9章 关于方差的推论
9．1 The Estimation of Variances 290
9．1 方差估计
9．2 Hypotheses Concerning One Variance 293
9．2 关于一个方差的假设
9．3 Hypotheses Concerning Two Variances 295
9．3 关于两个方差的假设
Review Exercises 299
复习题
Key Terms 310
重点术语

Chapter 10 Inferences Concerning Proportions 301
第10章 关于比例的推论
10．1 Estimation of Proportions 301
10．1 比例估计
10．2 Hypotheses Concerning One Proportion 308
10．2 关于一个比例的假设
10．3 Hypotheses Concerning Several Proportions 310
10．3 关于几个比例的假设
10．4 Analysis of r × c Tables 318
10．4 r × c个表的分析
10．5 Goodness of Fit 322
10．5 拟合度
Review Exercises 325
复习题
Key Terms 326
重点术语

Chapter 11 Regression Analysis 327
第11章 回归分析
11．1 The Method of Least Squares 327
11．1 最小二乘法
11．2 Inferences Based on the Least Squares Estimators 336
11．2 基于最小二乘估计的推论
11．3 Curvilinear Regression 350
11．3 曲线回归
11．4 Multiple Regression 356
11．4 多元回归
11．5 Checking the Adequacy of the Model 361
11．5 模型充分性检测
11．6 Correlation 366
11．6 相关
11．7 Multiple Linear Regression (Matrix Notation) 377
11．7 多元线性回归（矩阵符号）
Review Exercises 382
复习题
Key Terms 385
重点术语

Chapter 12 Analysis of Variance 386
第12章 方差分析
12．1 Some General Principles 386
12．1 一些基本原理
12．2 Completely Randomized Designs 389
12．2 完全随机的设计
12．3 Randomized-Block Designs 402
12．3 随机区组设计
12．4 Multiple Comparisons 410
12．4 多重比较
12．5 Analysis of Covariance 415
12．5 协方差分析
Review Exercises 422
复习题
Key Terms 424
重点术语

Chapter 13 Factorial Experimentation 425
第13章 析因实验
13．1 Two-Factor Experiments 425
13．1 两因素实验
13．2 Multifactor Experiments 432
13．2 多因素实验
13．3 The Graphic Presentation of 22 and 23 Experiments 441
13．3 22和23个实验的图形表示
13．4 Response Surface Analysis 456
13．4 响应面分析
Review Exercises 459
复习题
Key Terms 463
重点术语

Chapter 14 Nonparametric Tests 464
第14章 非参数检验
14．1 Introduction 464
14．1 简介
14．2 The Sign Test 464
14．2 符号检验
14．3 Rank-Sum Tests 466
14．3 秩和检验
14．4 Correlation Based on Ranks 469
14．4 基于秩的相关
14．5 Tests of Randomness 472
14．5 随机性检验
14．6 The Kolmogorov-Smirnov and Anderson-Darling Tests 475
14．6 柯尔莫可洛夫-斯米洛夫检验和安德森-达林检验
Review Exercises 478
复习题
Key Terms 479
重点术语

Chapter 15 The Statistical Content of Quality-Improvement Programs 480
第15章 质量改进计划的统计内容
15．1 Quality-Improvement Programs 480
15．1 质量改进计划
15．2 Starting a Quality-Improvement Program 482
15．2 启动质量改进计划
15．3 Experimental Designs for Quality 484
15．3 质量的实验设计
15．4 Quality Control 486
15．4 质量控制
15．5 Control Charts for Measurements 488
15．5 测量控制图
15．6 Control Charts for Attributes 493
15．6 属性控制图
15．7 Tolerance Limits 499
15．7 容差极限
Review Exercises 501
复习题
Key Terms 503
重点术语

Chapter 16 Application to Reliability and Life Testing 504
第16章 可靠性和寿命试验的应用
16．1 Reliability 504
16．1 可靠性
16．2 Failure-Time Distribution 506
16．2 失效时间分布
16．3 The Exponential Model in Life Testing 510
16．3 寿命试验中的指数模型
16．4 TheWeibull Model in Life Testing 513
16．4 寿命试验中的威布尔模型
Review Exercises 518
复习题
Key Terms 519
重点术语

精彩书摘

　　《概率论与数理统计（第九版）（英文版）》：
　　4.14 Rework the decision problem in Example 7， supposing that only 3 of the 20 hard drives required repairs within the first year.
　　4.15 Voltage fluctuaUon is given as the reason for 80% of all defaults in nonstabilized equipment in a plant.Use the formula for the binomial distrihution to find the probability that voltage fluctuation will be given as the rcason for three of the next eight defaults.
　　4.16 If the probabiliiy is 0.40 that steam will condense in a thin—walled aluminum Lube at 10 alm pressure.use the formula for the binomial disrribution to find the probabiliiy that， under （he stated condkions， steam will condensein 4 of 12 such tubes.
　　……

前言/序言

前 言

本书的目的是为工程和物理科学等专业的学生介绍概率论和数理统计的知识。书中，每章以简介开始，以一组统计指南结束，统计指南中给出了正确应用统计过程和应避免的错误。章末给出了重点术语。书中还以加框的方式给出了重要公式、定理和规则。

书中的概念和统计方法明朗且清晰。详细介绍了概率论及一些基本分布，重点在于让学生理解置信区间的意义及统计假设检验的逻辑思想。置信区间是进行推理的主要步骤。各个示例中详细描述了置信区间的属性及其解释。每个应用中，假设检验的步骤清晰且一致。同时，许多示例中给出了P值的解释和计算过程。

与前几版相比，新版中添加了多个数据集和示例，给出了科学研究中统计的应用。新数据集和原有数据集，都是作者在咨询活动结束后，或与科研人员和工程技术人员探讨统计问题后，根据需要加入的。来自某些企业的数据已做了简化，但仍然保留了演示统计方法和归纳推理的所有特性。

今天，百分位数和概率的计算，以及统计分析的计算，已由此前的查表方式转为软件计算方式。统计软件包的广泛采用，要求学生至少会使用一种统计软件。这里建议学生使用软件来分析较大的样本，并进行回归分析。除了使用MINITAB软件进行描述的几个已有习题外，书中还在许多示例中使用了R语言。这些新内容要求学生掌握免费软件R的基础知识，详见附录C。

第九版的新特点

? 给出了大量的新示例。书中包含了许多新示例。多数示例均基于最新的工程或科学数据，因此强化了根据应用来介绍统计学的内容。

? 更为强调P值。在几个新示例和解释中，给出了示例P值的新图形。

? 给出了使用R软件的详细内容。全书的许多示例中均包含了R命令。因此，学生在阅读示例时，很容易在自己的计算机上检验计算结果。

? 强调了重要公式，弱化了计算公式。书中，计算公式通常仅出现在易被忽略的各节末尾。应用中通常仅给出所需要的重要公式。学生可用自己的软件检验结果。

? 22和23设计的可视化表示。二级析因设计在威斯康星大学的工程统计教学中，已有50年的传统。工程专业的学生必须了解：⑴如何一次系统地改变几个输入变量，⑵如何解释交互作用。做了主要修订的13.3节现在已自成体系，教师可在课程末尾的两次或三次授课时，讲授这些内容。

? 基于新数据的练习。许多练习的数据已做更新。这些内容可帮助学生提升和强化统计学在工程中的应用。

? 示例已进行编号。每章中的示例，都已编号。

本书得到了大学学生和企业员工的检验。全书适用于两学期或三学季的课程教学，每周授课三次。本书也可作为一学期的教材，这时教师可选择一些主题进行讲授，重点在于强调理论或应用。作者在一学期的教学中，主要介绍前7章、直线回归和析因设计的图形表示等内容。

为了让学生大致了解统计学，第2章介绍了描述统计；第3章至第6章简要介绍了概率基本知识、总体变化建模的流行分布、统计推理的基本方法等；第11章至第13章介绍了试验设计和回归的一些基本或高级主题；第14章介绍了非参数检验和拟合度检验；第15章介绍了质量改进的主要统计思想；第16章介绍了可靠性和寿命模型拟合。

阅读本书时，要求学生掌握积分学的基本知识，尤其是第5章的基本分布理论章节和第6章的某些小节。

在一学期的课程中，学习重点是最小二乘法和直线拟合。时间充裕时，还要掌握两个预测变量和二级析因设计的内容。13.3节自成体系，可在两学时或三学时内讲完。

对于数学基础不牢固的读者，或两学期才能学完本书的读者，这里建议要仔细阅读关于期望（5.10节）、正态理论分布（6.5节）、矩量母函数（5.11节）及它们在分布理论中的作用（6.6节）等内容。

不论读者的层次或课时的长短，这里都建议授课人员要以讲授概率和数理统计的基础知识和应用为主。

一学期课程介绍概率论和数理统计的内容，重点是数理统计的基本应用 第一学期课程介绍概率论的开发工具和一些统计推论

第1章，尤其是1.6节 第1章，尤其是1.6节

第2章 第2章

第3章 第3章

第4章，4.4～4.7节 第4章，4.4～4.7节，4.8节（几何负二项式）

第5章，5.1～5.4节，5.6节，5.12节

5.10节，选讲关于联合分布、独立、线性组合的均值和方差的例子 第5章，5.1～5.4节，5.6节，5.12节

5.5节，5.7节，5.8节（伽马，贝塔）

5.10节，联合分布、独立期望和线性组合矩

第6章，6.1～6.4节 第6章，6.1～6.4节

6.5～6.7节（表示、矩量母函数、转换）

第7章，7.1节至7.7节 第7章，7.1～7.7节

第8章 第8章

第9章（可跳过） 第9章（可跳过）

第10章，10.1～10.4节 第10章，10.1～10.4节

第11章，11.1～11.2节

11.3节和11.4节的示例

第13章，13.3节，22和23设计

时间充裕时可讲授13.1节

书中编号以W结束的任何表格，可从如下网址下载：

http://www.pearsonglobaleditions.com/Johnson

感谢MINITAB公司、SAS公司允许我们使用其软件包中的命令和输出，关于R软件的详细介绍见附录C。

特别感谢为本书提供数据集的人员，这些数据集对学生了解具体的工程问题非常重要。

感谢如下人员对本书的评阅：

Kamran Iqbal，阿肯色大学小石城校区

Young Bal Moon，雪城大学

Nabin Sapkota，中佛罗里达大学

Kiran Bhutani，美国天主教大学

Xianggui Qu，奥克兰大学

Christopher Chung，休斯顿大学

Richard A. Johnson

概率与统计在科学与工程领域的关键应用 概率论与数理统计是现代科学与工程领域不可或缺的基石。它们为我们理解和量化不确定性提供了强大的数学工具，并使我们能够从数据中提取有价值的信息，做出明智的决策。本书深入探讨了概率论与数理统计的核心概念及其在广泛工程和科学问题中的实际应用，旨在为读者构建扎实的理论基础，并培养解决复杂现实问题的能力。 核心概念的深度解析 本书首先系统地介绍了概率论的基本概念。从样本空间、事件及其运算开始，逐步深入到概率的公理化定义，以及条件概率和独立性等重要概念。读者将学习如何使用贝叶斯定理来更新信念，以及如何理解和处理随机变量的概率分布。全部分布、离散分布（如二项分布、泊松分布）和连续分布（如均匀分布、指数分布、正态分布）的特性、应用场景以及它们之间的关系都将得到详尽阐述。随机变量的期望、方差、矩等统计量将帮助读者量化随机现象的中心趋势和离散程度。 多维随机变量的概念是本书的另一重要组成部分。读者将学习如何描述两个或多个随机变量之间的关系，包括联合分布、边缘分布、条件分布以及协方差和相关性。这些概念对于分析具有相互影响的多个因素的系统至关重要。 数理统计的严谨构建 在牢固掌握了概率论的基础后，本书将自然过渡到数理统计的领域。数理统计的核心在于从样本数据推断总体特征。本书将详细介绍统计推断的两种主要方法：参数估计和假设检验。 在参数估计方面，读者将学习点估计和区间估计。点估计旨在用样本统计量来估计未知的总体参数，如均值、方差等。本书将探讨各种点估计方法，如矩估计法和最大似然估计法，并分析它们的优缺点。区间估计则提供一个包含总体参数的数值区间，并伴随一个置信水平，这更能反映估计的不确定性。本书将详细讲解如何构建不同参数的置信区间。 假设检验是数理统计的另一核心。它提供了一种系统性的方法来检验关于总体参数的断言。读者将学习如何设定原假设和备择假设，如何选择合适的检验统计量，以及如何根据样本数据做出拒绝或不拒绝原假设的决策。本书将涵盖各种常见的假设检验，包括关于均值、方差以及比例的检验，并详细介绍检验的步骤、p值以及第一类和第二类错误的概念。 回归分析与方差分析的强大工具 本书还将深入探讨回归分析，这是一种用于研究变量之间关系的重要统计技术。简单线性回归将帮助读者理解一个自变量如何影响一个因变量，而多元线性回归则扩展到多个自变量的影响。读者将学习如何拟合回归模型，如何解释回归系数，以及如何评估模型的拟合优度。通过回归分析，我们可以预测和解释变量间的线性关系。 方差分析（ANOVA）是另一种强大的统计工具，用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。本书将介绍单因素方差分析和双因素方差分析，帮助读者理解如何设计实验并分析数据以得出关于组间均值差异的结论。 模拟与数值方法的引入 在现代统计应用中，模拟和数值方法扮演着越来越重要的角色。本书将介绍蒙特卡罗模拟等技术，展示如何利用随机数生成来近似计算复杂的概率问题，以及如何进行统计模型的参数估计和假设检验。这些方法在理论分析难以处理的复杂问题时尤为有用。 实际应用与案例研究 贯穿全书的是对概率论与数理统计在各个工程和科学领域实际应用的强调。本书将包含丰富的实例，涵盖但不限于： 工程可靠性分析： 利用概率模型来预测设备失效时间和系统寿命。 质量控制： 应用统计方法来监控生产过程，确保产品质量。 信号处理： 使用随机过程理论来分析和理解噪声信号。 机器学习与数据科学： 概率模型是许多机器学习算法的基础，用于分类、回归和聚类。 金融工程： 风险评估、投资组合优化等都依赖于概率统计方法。 生物统计学： 实验设计、临床试验分析以及遗传学研究。 环境科学： 分析气候变化数据、预测自然灾害。 这些案例研究将帮助读者理解抽象的统计概念如何转化为解决现实世界问题的强大工具，并激发读者将所学知识应用于自身研究和实践的兴趣。 学习目标与读者受益 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解概率的基本原理，包括随机变量、概率分布及其性质。 熟练掌握数理统计的核心推断方法，包括参数估计和假设检验。 能够应用回归分析和方差分析来研究变量间的关系。 理解并初步运用统计模拟技术。 认识到概率论与数理统计在各个科学和工程领域的广泛应用。 培养运用统计思维解决复杂问题的能力。 本书适合作为高等院校理工科专业本科生和研究生的教材，也为从事相关领域工作的专业人士提供了一本宝贵的参考书。它将为读者在科学探索和工程实践的道路上提供坚实的数学支撑。

评分☆☆☆☆☆

从结构上看，这本书的编排设计非常有条理，易于查找和回顾。每一个章节都以清晰的标题和副标题来组织内容，方便读者定位自己需要的信息。章节之间的过渡也很自然，使得整个学习过程更加连贯。我经常会根据自己的学习进度和遇到的问题，有选择性地阅读某些章节，这本书都能很好地满足我的需求。而且，书中还会适当地引用一些前置知识，提醒读者回顾相关概念，这对于构建一个完整的知识体系非常有帮助。总的来说，这本书在内容组织和结构设计上都做得非常用心，体现了作者的专业素养和教学经验。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏书中在介绍统计推断时，那种严谨而清晰的逻辑。从参数估计到假设检验，每一个步骤都讲解得非常细致，并且解释了这样做的原因和背后的统计学原理。例如，在讲到置信区间时，作者不仅给出了计算公式，还详细解释了置信水平的含义，以及如何解读置信区间。这种细致的讲解，能够帮助读者真正理解统计推断的意义，而不是仅仅停留在“套公式”的层面。而且，书中还讨论了一些在实际应用中可能遇到的问题，比如样本量选择、数据预处理等，这些内容对于刚接触统计推断的读者来说，非常有指导意义。我感觉这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，在循循善诱地引导我学习。

评分☆☆☆☆☆

我对于这本书的版式设计也十分满意。纸张的质量很好，阅读起来非常舒适，不会有刺眼的感觉。文字的排版清晰，重点内容通常会加粗或者使用不同的字体，方便我快速捕捉关键信息。公式的格式统一规范，没有出现错乱或者难以辨认的情况。而且，书的装订也非常牢固，即使经常翻阅，也不会轻易散架。我喜欢把它放在书桌上，随时翻阅查阅。这种精美的装帧也从侧面反映了出版社对这本书的重视程度，以及作者在编写过程中的严谨态度。在学习过程中，清晰的排版和舒适的阅读体验能够极大地减少学习的疲劳感，让我能够更专注地投入到知识的学习中，这一点对于一本需要大量阅读和思考的教材来说，是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论的严谨性和工程的实用性之间找到了一个很好的平衡点。我能感受到作者在编写这本书时，既有深厚的理论功底，又对工程实践有着深刻的理解。它不像某些纯理论的书籍那样晦涩难懂，也不像某些应用手册那样流于表面。作者在讲解数学定理和公式时，会提供清晰的推导过程，但不会让读者迷失在复杂的数学证明中，而是会及时将其与实际应用联系起来。例如，在讲解贝叶斯定理时，书中就提供了一个实际的例子，说明如何根据新的观测数据来更新先验概率，这在很多工程问题中都非常常见。这种“先理论，后应用”或者“理论与应用并行”的讲解方式，使得我对概率论和数理统计的理解更加透彻，也更能感受到其在工程领域的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格我非常喜欢，它流畅自然，而且用词精准。虽然是英文原版，但对于有一定英语基础的读者来说，阅读起来并不会感到特别吃力。作者在遣词造句上，努力做到清晰明了，避免使用容易引起歧义的表达。对于一些专业术语，书中通常会给出明确的定义，并且在后续的章节中会反复出现，加深读者的印象。我经常会把这本书放在手边，遇到不确定的地方，翻开来查阅，总能找到满意的答案。这本书的翻译质量我也关注过，据我了解，市面上也有不错的中文翻译版本，但这本原版书本身的书写风格就已经非常出色，能够让人在阅读中获得良好的体验。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《概率论与数理统计（第九版）（英文版）》[Probability and Statistics for Engineers, Ninth Ed] 已经有一段时间了，一直想找个机会好好写写我的读后感。这本书给我的整体印象是扎实、全面，而且极具工程应用导向。初拿到手，它的厚度就足以让人感受到内容的丰富。封面设计简洁而专业，没有过多的花哨，直接点明了书籍的核心主题。翻开目录，我就被严谨的章节划分所吸引，从基础的概率概念，到概率分布，再到统计推断的各个方面，逻辑清晰，循序渐进。我特别喜欢作者在引入每一个概念时，都会结合实际的工程案例来解释，这使得抽象的数学理论变得生动易懂。比如，在讲到期望和方差时，书中列举了不同生产线上产品合格率的计算，以及机器故障率的分析，这些都极大地激发了我学习的兴趣，让我觉得概率论和数理统计不再是枯燥的公式堆砌，而是解决实际工程问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

第九版相比之前的版本，在内容的更新和补充上也做得相当不错。虽然我没有直接对比过往的版本，但从内容上看，它似乎涵盖了许多现代工程领域中常用的统计方法。比如，书中对于回归分析的讲解非常详尽，不仅包含了简单的线性回归，还涉及了多元回归和非线性回归，并且还讨论了模型诊断和选择的问题。这对于我目前在进行的数据分析工作非常有帮助。作者在解释这些高级概念时，仍然保持了通俗易懂的风格，并辅以大量的实例，让我能够快速上手。我尤其欣赏的是，书中对于统计软件的应用也给予了适当的介绍，虽然没有深入到某个具体软件的编程教程，但它点明了利用计算机工具进行统计分析的重要性，并提供了相应的思路和方法，这在当下数据科学日益重要的时代显得尤为可贵。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常适合工程领域的读者。它避免了过于艰深的数学术语，而是用清晰、精确的语言来阐述概念。作者似乎非常理解工程师在实际工作中可能遇到的问题，因此在内容的编排上，非常注重实用性。我印象深刻的是，在讲述假设检验的部分，书中不仅详细介绍了各种检验方法，还对每种方法的适用条件、检验的步骤以及结果的解读进行了深入的分析。而且，每讲完一个大的章节，都会有一系列的习题，这些习题的难度设置也很有层次，从基础的概念理解题，到需要综合运用多个知识点才能解决的应用题，应有尽有。我花了很多时间来做这些习题，感觉受益匪浅。特别是那些需要我独立思考、分析数据并做出判断的题目，它们有效地检验了我对书中知识的掌握程度，也让我对如何将理论知识转化为实际应用有了更深的体会。

评分☆☆☆☆☆

最后，我想说的是，这本书的价值远不止于学习书本上的知识。它更重要的是培养了一种严谨的科学思维方式和解决问题的能力。通过对书中案例的分析和习题的练习，我学会了如何用概率论和数理统计的视角来审视和分析工程问题，如何利用数据来支持决策，以及如何评估不确定性。这种能力的提升，对于我未来的职业发展是非常宝贵的。我真心推荐这本书给所有正在学习或需要学习概率论与数理统计的工程师和科学工作者。它是一本值得反复阅读和珍藏的书籍，在我看来，它已经超越了一本普通教材的范畴，成为我学习道路上的一位良师益友。

评分☆☆☆☆☆

在阅读这本书的过程中，我发现它最大的亮点之一在于其丰富的例题和图表。作者并没有仅仅停留在理论的阐述，而是通过大量的图例，如概率密度函数曲线、散点图、直方图等，将抽象的概率分布和统计模型直观地展现出来。这对于我这样视觉型学习者来说，简直是福音。例如，在讲解中心极限定理时，书中通过模拟不同分布的样本均值的分布，一步步展示了当样本量增大时，样本均值的分布趋近于正态分布的过程，这种可视化展示比单纯的文字描述要深刻得多。此外，书中对于各种统计方法的应用场景也描述得非常到位，让我能够清晰地分辨出在什么情况下应该使用何种统计工具。这种“授人以渔”的教学方式，使得我对概率论与数理统计的理解更加深入和灵活。