Introduction to probability and statistics for engineers and scientists

مقدمه‌ای بر احتمالات و آمار برای مهندسان و دانشمندان مقدمه‌ای برتر برای احتمالات کاربردی و آمار برای رشته‌های مهندسی یا علوم فراهم می‌کند. راس بر روشی تأکید می کند که احتمال بینش را در مورد مسائل آماری به دست می دهد. در نهایت منجر به درک شهودی روش های آماری می شود که اغلب توسط مهندسان و دانشمندان متخصص استفاده می شود. مجموعه داده‌های واقعی در طیف گسترده‌ای از تمرین‌ها و مثال‌ها در سراسر کتاب گنجانده شده‌اند، و این تأکید بر داده‌ها باعث ایجاد انگیزه در پوشش احتمال می‌شود. مانند نسخه‌های قبلی، متن راس دارای توضیحات فوق‌العاده واضح، به‌علاوه مثال‌ها و تمرین‌های داده واقعی در سراسر متن است. تمرین‌ها، مثال‌ها و کاربردهای متعدد نظریه احتمال را به مسائل و موقعیت‌های آماری روزمره مرتبط می‌کند.

• نمایش واضح توسط نویسنده متخصص مشهور
• نمونه‌های داده واقعی که از داده‌های واقعی قابل توجهی از مطالعات واقعی در سراسر علوم زیستی، مهندسی، محاسبات و تجارت استفاده می‌کند.
• مطالب مروری پایان فصل که بر ایده‌های کلیدی و همچنین خطرات مرتبط با کاربرد عملی مطالب تاکید دارد
• 25% مجموعه‌ها و برنامه‌های مشکل به‌روز شده جدید، که کاربردهای به‌روز شده در مهندسی را نشان می‌دهد. و همچنین علوم زیستی، فیزیکی و کامپیوتر
• اضافه‌های جدید به اثبات‌ها در بخش تخمین
• پوشش جدید توزیع‌های پارتو و لگ نرمال، فواصل پیش‌بینی، استفاده از متغیرهای ساختگی در مدل‌های رگرسیون چندگانه ، و آزمایش برابری توزیع های چندگانه جمعیت.

Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists provides a superior introduction to applied probability and statistics for engineering or science majors. Ross emphasizes the manner in which probability yields insight into statistical problems; ultimately resulting in an intuitive understanding of the statistical procedures most often used by practicing engineers and scientists. Real data sets are incorporated in a wide variety of exercises and examples throughout the book, and this emphasis on data motivates the probability coverage. As with the previous editions, Ross text has tremendously clear exposition, plus real-data examples and exercises throughout the text. Numerous exercises, examples, and applications connect probability theory to everyday statistical problems and situations.

• Clear exposition by a renowned expert author
• Real data examples that use significant real data from actual studies across life science, engineering, computing and business
• End of Chapter review material that emphasizes key ideas as well as the risks associated with practical application of the material
• 25% New Updated problem sets and applications, that demonstrate updated applications to engineering as well as biological, physical and computer science
• New additions to proofs in the estimation section
• New coverage of Pareto and lognormal distributions, prediction intervals, use of dummy variables in multiple regression models, and testing equality of multiple population distributions.