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☆☆☆☆☆

吴超 编

图书标签:

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• 算法

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111454502

版次：1

商品编码：11431028

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高等教育安全科学与工程类系列规划教材

开本：16开

出版时间：2014-03-01

内容简介

本书共十四章，主要内容包括：绪论——统计学与安全统计学概述、安全统计调查与分析、安全统计指标体系、安全统计数据的分布特征与安全统计指数、安全统计的抽样推断与估计、安全数据的回归分析与预测、安全数据动态序列分析与预测、安全数据的聚类分析和判别分析、安全信息灰色预测法、安全统计决策、自然灾害统计、生产事故统计、职业健康统计、安全经济统计。本书从多视角形成了安全统计学的各个分支，并注重培养学生的安全科学思想，使学生通过学习和掌握安全统计学的基本概念、理论、方法之后，能够去分析、解决安全领域的各种统计实务问题并发现安全统计规律；本书每个章节都配置了适当的思考与练习题。本书可作为安全科学与工程类、管理类和统计类专业的本科生或研究生教材，也可供安全领域科技工作者或相关领域行政管理人员参阅。

作者简介

吴超，1957—，男，汉族，广东揭阳人，工学博士。现任中南大学资源与安全工程学院教授、博士生导师。国务院政府津贴获得者。教育部高等学校安全科学与工程类专业教学指导委员会委员。1991年12月任原中南工业大学教授，曾在瑞典、美国的3所大学做访问学者，一直从事安全和环保领域的教学与科研工作。曾获国家科技进步二等奖1项，省部级教学与科研成果一等奖4项、二等奖7项、三等奖7项，获国家发明专利7项；在国内外发表论文300多篇，其中80多篇被EISCI收录；出版《安全科学方法学》等专著和教材20余种，其中《化学抑尘》获第14届中国图书奖，《大学生安全文化》和《矿井通风与空气调节》获国家级精品课程。近十年热衷于安全科学基础理论的研究。

王婷，1988—，女，四川南充人。安全技术及工程专业硕士，助理安全工程师。本科毕业于沈阳航空航天大学，研究生毕业于中南大学，已发表学术论文5篇。研究生阶段在吴超教授的指导下从事安全统计学的研究。现主要从事企业安全管理工作。

目录

序
前言
第1章绪论——统计学与安全统计
学概述1
1��1统计与统计学1
1��2统计学与安全统计学的内涵5
1��3安全统计学的学科基础分类及其
分支研究9
1��4安全统计学的应用14
1��5安全统计学的展望16
1��6本章小结16
思考与练习17
第2章安全统计调查与分析18
2��1安全统计的研究对象18
2��2安全统计的研究分析方法与流程19
2��3安全统计的基本流程23
2��4安全统计工作的主要环节24
2��5本章小结30
思考与练习31
第3章安全统计指标及安全统计指
标体系32
3��1概述32
3��2安全统计指标体系37
3��3安全特征统计指标体系46
3��4本章小结54
思考与练习54
第4章安全统计数据的分布特征与
安全统计指数55
4��1安全统计数据分布的集中趋势55
4��2安全统计数据分布的离散程度66
4��3安全统计数据分布的偏度和峰度73
4��4安全统计指数75
4��5本章小结79
思考与练习80
第5章安全统计的抽样推断与估计81
5��1抽样概述81
5��2抽样误差与抽样设计86
5��3安全数据的抽样推断93
5��4安全数据的抽样估计98
5��5本章小结105
思考与练习105
第6章安全数据的回归分析与预测107
6��1回归分析概述107
6��2安全数据的简单线性回归分析与
预测112
6��3安全数据的多元线性回归分析与
预测120
6��4安全数据非线性回归分析与预测127
6��5本章小结130
思考与练习131
第7章安全数据动态序列分析与
预测133
7��1动态数列的概述133
7��2安全数据的水平分析136
7��3安全数据的速度分析144
7��4安全数据的趋势预测150
7��5本章小结159
思考与练习160
第8章安全数据的聚类分析和判别
分析162
8��1聚类分析和判别分析概述162
8��2安全数据系统的聚类分析165
8��3安全数据的判别分析171
8��4本章小结176
思考与练习177
第9章安全信息灰色预测法179
9��1灰色预测理论概述179
9��2安全信息的灰色预测185
9��3安全信息的灰色决策193
9��4本章小结200
思考与练习200
第10章安全统计决策202
10��1安全统计决策概述202
10��2风险型决策方法205
10��3多目标决策法211
10��4本章小结222
思考与练习222
第11章自然灾害统计223
11��1灾害统计概述223
11��2灾因统计225
11��3灾情统计230
11��4灾害损失统计236
11��5减灾统计243
11��6本章小结249
思考与练习250
第12章生产事故统计251
12��1行业生产事故概述251
12��2交通事故统计252
12��3矿业生产事故统计256
12��4危险化学品和化工事故统计259
12��5建筑事故统计267
12��6本章小结272
思考与练习272
第13章职业健康统计273
13��1职业健康危害因素识别与调查
方法273
13��2职业健康危害因素的分类275
13��3职业病统计279
13��4本章小结284
思考与练习284
第14章安全经济统计285
14��1安全经济指标体系285
14��2安全经济损失核算292
14��3事故经济损失统计估算方法294
14��4安全投入统计298
14��5安全效益统计301
14��6本章小结303
思考与练习303
附表304
附表A正态分布概率表304
附表Bt分布分位数表306
参考文献308

前言/序言

好的，这是一份关于一本名为《安全统计学》的图书的简介，这份简介将侧重于介绍该书不包含的内容，力求详细且自然流畅。 --- 图书简介：一部聚焦现代安全管理的跨学科著作 书名：安全统计学 （以下内容为本书不包含的范畴描述） 本书《安全统计学》旨在为读者提供一个关于如何运用统计学原理和方法来理解、量化和预测安全现象的全面框架。在探讨这一核心主题的过程中，我们必须明确界定本书不包含的领域，以确保读者对本书的范围和深度有一个清晰的认识。 一、关于纯粹的统计学理论基础的深入探讨： 本书的定位是应用导向的，而非纯理论的数学统计学专著。因此，我们不包含以下内容： 高等概率论的纯数学推导： 书中虽然会引入概率分布（如泊松分布、二项分布）在安全事件建模中的应用，但我们不深入探讨这些分布的复杂测度论基础、概率空间的高阶拓扑结构或测度论证明。读者无需具备高等数学中关于极限、积分和测度的专业知识。 非参数统计学的底层算法详述： 虽然我们可能会在特定案例中提及非参数检验（如卡方检验）作为一种描述性工具，但本书不会详述如曼-惠特尼 U 检验、Kruskal-Wallis 检验等非参数检验的底层算法推导、渐近性质的数学证明，或其在各种样本规模下的精确性能分析。 时间序列分析的深度计量经济学模型： 尽管安全事件具有时间依赖性，本书的重点在于描述性统计和基础的回归分析。我们不涉及复杂的金融时间序列模型，如 GARCH、ARCH 族模型的详细构建与应用，也不会探讨向量自回归（VAR）模型或协整分析在安全领域的复杂应用。 二、关于传统安全工程和物理防护的实操指南： 《安全统计学》的核心在于数据分析，而非工程实施或物理措施的标准化。因此，以下内容被明确排除在本书讨论范围之外： 具体的工程设计规范与图纸： 本书不提供任何关于防火墙结构设计标准、个人防护装备（PPE）的材料强度计算、或工业机械安全联锁装置的接线图。它不会引用 OSHA、ISO 标准或国家安全生产法规的具体条文作为操作指南。 应急响应（ER）的现场指挥流程： 书中可能会使用应急响应数据进行建模，但我们不教授如何设立指挥中心、如何执行疏散路线规划、或灾难发生时现场人员的等级划分与职责分配。这些属于应急管理专业领域。 风险的定性评估方法细则： 我们不详细介绍诸如 HAZOP（危险与可操作性研究）、FMEA（故障模式与影响分析）等定性风险评估方法的具体步骤、会议组织方式或专家访谈技巧。本书关注的是基于历史数据的定量风险评估。 三、关于特定行业或专业领域的应用案例的详尽解析： 本书力求提供跨学科的统计学工具，因此，我们不会将篇幅集中于某一单一行业或特定安全子领域的深度挖掘： 航空航天和核工业的特殊安全案例研究： 尽管这些行业的数据极具价值，但本书不收录针对特定型号飞机失事原因的统计归因分析，或核反应堆退役风险的贝叶斯网络建模。这些案例的特殊性需要更专业的背景知识。 信息安全（Cybersecurity）中的渗透测试与威胁情报： 尽管信息安全中的事件发生率可以用统计学来分析，但本书不包含关于加密算法分析、网络协议漏洞挖掘、或特定恶意软件传播模型的专门讨论。 职业健康与毒理学的前沿研究： 我们不会深入探讨特定化学物质的长期低剂量暴露对人体健康影响的生物统计学研究方法（如队列研究或病例对照研究的详细设计），这些内容属于公共卫生和毒理学范畴。 四、关于数据处理的通用计算机科学技术： 虽然统计分析离不开计算工具，但本书的重点是统计思想，而非编程语言或数据库管理： R 语言或 Python 编程的语法教程： 本书会提及使用统计软件进行计算，但不会提供详细的 R 语言 `ggplot2` 包或 Python `pandas` 库的语法手册，或关于如何编写高效的脚本来清洗原始数据的步骤指南。 大数据（Big Data）处理架构： 我们不讨论Hadoop、Spark 等分布式计算框架在处理海量安全日志数据时的架构设计和性能优化问题。本书假设数据量在传统统计软件可处理的范围内。 机器学习的复杂算法实现： 尽管回归是本书的一部分，但我们不深入讲解支持向量机（SVM）、深度神经网络（DNN）在安全分类任务中的具体反向传播算法、激活函数选择或超参数调优过程。 总结： 《安全统计学》是一本关于如何将统计思维转化为安全决策洞察的实用手册。它专注于描述性统计、基础推断性统计以及在安全管理中应用回归和分类模型的核心技能。它旨在弥合安全专业人员与统计学原理之间的鸿沟，但绝不会替代专业统计学家、工程设计师或特定行业专家的深度技术手册。读者应将其视为一个强大的分析工具箱，而非包含所有安全领域知识的百科全书。

评分☆☆☆☆☆

我抱着学习如何运用统计学来提升各种安全水平的愿望，捧起了《安全的统计学》。我之前设想书中应该会涵盖很多具体内容，比如如何使用统计模型来评估工程结构的安全系数，或者在网络安全领域，如何通过统计分析来识别异常流量和潜在的攻击模式。我希望这本书能提供一套系统的统计学方法论，并辅以实际案例，让我能够学以致用，在我的工作中能有更科学的安全决策。然而，读完之后，我发现这本书的内容方向与我最初的设想有着巨大的差异。它并没有深入探讨统计学在具体安全领域的应用技巧，反而更多地是在哲学层面解读“安全”的意义，以及人类如何理解和感知风险。书中的讨论相当宏观，涉及了安全与不确定性、个体认知与集体风险等话题，虽然引人深思，但与我期待的“统计学应用”相去甚远。它更像是一次关于“安全”概念的深度哲学探讨，统计学在这里更多的是作为一种论证的工具，而不是解决问题的核心。这让我感觉到，书名虽然带“统计学”，但实际内容更偏向于对“安全”概念的哲学思辨，对于想要学习具体统计工具来解决实际安全问题的读者，这本书提供的帮助可能非常有限，甚至会让人感到有些失望。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会购买《安全的统计学》这本书，是因为我对统计学在提升社会、生产、乃至个人安全方面应用的潜力非常感兴趣。我原以为书中会详细介绍如何运用统计学方法来分析和预测各种风险，比如如何通过统计模型来评估建筑物在地震下的安全稳定性，或者如何分析历史数据来优化城市应急响应系统的效率。我期待的是能够学到切实可用的统计学工具和案例，能够指导我在实际工作中进行科学的安全评估和决策。然而，打开这本书后，我发现它的内容与我的初衷大相径庭。书中更多的是对“安全”这一概念本身的哲学探讨，它深入挖掘了“安全”的定义、人类对安全的追求，以及我们如何理解和应对不确定性。统计学在书中虽然有提及，但更多的是作为一种辅助性的工具，用来论证作者关于风险认知、概率和认知的观点，而不是作为解决实际安全问题的核心方法。这本书更像是一篇关于安全哲学的大文章，它提供了很多关于“为什么我们会觉得不安全”以及“安全在人类社会中的位置”的思考，但对于“如何使用统计学来具体实现和提升安全”方面，几乎没有提供任何实质性的内容。这使得这本书给我的感觉，虽然标题带有“统计学”，但其核心内容更偏向于人文社科的哲学思辨，与我期望的实用型统计学指南有着很大的差距。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《安全的统计学》这本书给我的感觉有些出乎意料，甚至可以说有点“跑偏”了。我之所以选择这本书，是因为我对如何利用统计学来提高各方面的安全性有着浓厚的兴趣，例如如何在产品设计中运用统计学分析来减少潜在的缺陷，从而提升产品的安全性；或者在交通管理中，如何通过对事故数据的统计分析来找出风险点，并采取相应的预防措施。我期望这本书能够提供一些具体的方法论和案例分析，帮助我理解统计学在现实世界安全保障中的实际应用。然而，当我深入阅读后，我发现这本书的重心似乎并不在于“如何用统计学做安全”，而更像是在探讨“安全的本质是什么”以及“我们对安全的认知是如何形成的”。它更多地是在进行一种概念上的梳理和哲学上的辨析，比如关于“相对安全”与“绝对安全”的界限，以及统计学在量化风险时所存在的局限性。书中确实引用了一些统计学概念，但往往是作为论证的背景，而不是核心内容。这让我感觉，这本书虽然有“统计学”这个名字，但其内核更像是一本关于“风险哲学”或者“安全认知学”的著作，对于那些希望掌握具体统计技能以解决实际安全问题的读者来说，可能需要调整阅读的预期。

评分☆☆☆☆☆

我买《安全的统计学》这本书，是冲着“统计学”三个字去的，我原本期待的是它能系统地介绍统计学在各个安全领域的应用，比如在金融风险控制中，如何运用时间序列分析来预测市场波动；在医疗健康领域，如何通过流行病学统计来评估新药物的有效性，或者在环境保护方面，如何分析环境监测数据来评估污染风险。毕竟，统计学是量化分析的利器，在很多需要科学决策的安全场景下，都扮演着至关重要的角色。然而，读了之后才发现，这本书的内容与我的预期大相径庭。它更多的是在探讨“安全”这个概念本身，触及了伦理学、社会学甚至心理学的一些范畴，试图从更抽象的层面去理解“安全”的含义，以及人类对“不安全”的感知。书中涉及的统计学知识，更多的是一些基础的理论概念，用来支撑它关于“风险”、“不确定性”以及“认知偏差”的论述，而非作为解决实际问题的工具。我感觉这本书像是站在了“安全”这个大概念的顶端，进行了一番宏观的哲学思考，但对于如何在具体领域应用统计学来提升安全水平，却几乎没有提供任何可操作的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《安全的统计学》，但我拿到这本书的时候，我以为里面会讲到统计学在保障公共安全、生产安全、网络安全等方面的具体应用，例如如何用统计模型来预测犯罪高发区域，或者如何分析工业事故数据来改进安全措施。结果翻开来，发现完全不是那么回事。书里更多的是从哲学层面探讨“安全”这个概念本身，讲了一些非常宏观的、关于风险认知、不确定性以及人类如何理解和应对未知的事物。虽然也引用了一些统计学原理，但更多的是作为论证的辅助工具，而不是核心内容。读的时候，我感觉像是被拉到一个很高很高的地方，俯瞰大地，却找不到具体的路标。它在探讨“安全”的本质，比如我们为什么会感到不安全，以及这种感觉背后有多少是真实的风险，又有多少是心理上的放大。书中对“已知”与“未知”的界定，以及“可控”与“不可控”的讨论，都很有意思，但如果你是想学习如何运用统计学来解决实际的安全问题，这本书可能需要让你调整一下期望值。它更像是一篇关于“安全”的哲学随笔，用学术的语言包装起来，探讨的是“什么是安全”，而不是“如何实现安全”。