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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Ryan, Thomas P.

出品人:

頁數:188

译者:

出版時間:2007-3

價格:274.00元

裝幀:Pap

isbn號碼:9780470096079

叢書系列:

圖書標籤:

統計學
工程統計
數據分析
概率論
數理統計
實驗設計
迴歸分析
質量控製
可靠性工程
Python
R

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具體描述

An introductory perspective on statistical applications in the field of engineering Modern Engineering Statistics presents state-of-the-art statistical methodology germane to engineering applications. With a nice blend of methodology and applications, this book provides and carefully explains the concepts necessary for students to fully grasp and appreciate contemporary statistical techniques in the context of engineering. With almost thirty years of teaching experience, many of which were spent teaching engineering statistics courses, the author has successfully developed a book that displays modern statistical techniques and provides effective tools for student use. This book features:* Examples demonstrating the use of statistical thinking and methodology for practicing engineers* A large number of chapter exercises that provide the opportunity for readers to solve engineering-related problems, often using real data sets* Clear illustrations of the relationship between hypothesis tests and confidence intervals* Extensive use of Minitab and JMP to illustrate statistical analyses The book is written in an engaging style that interconnects and builds on discussions, examples, and methods as readers progress from chapter to chapter. The assumptions on which the methodology is based are stated and tested in applications. Each chapter concludes with a summary highlighting the key points that are needed in order to advance in the text, as well as a list of references for further reading. Certain chapters that contain more than a few methods also provide end-of-chapter guidelines on the proper selection and use of those methods. Bridging the gap between statistics education and real-world applications, Modern Engineering Statistics is ideal for either a one- or two-semester course in engineering statistics.

好的，這是一份關於一本名為《現代工程統計學》的圖書的詳細內容介紹，該介紹將專注於其核心主題和結構，而不包含對“現代工程統計學”一書本身的描述。 --- 圖書名稱：先進數據分析與決策優化內容簡介第一部分：基礎理論與概率模型本書旨在為工程師、科學傢以及需要處理復雜不確定性問題的專業人士提供一個堅實的統計學基礎，重點在於現代數據分析方法論和實際應用。全書結構嚴謹，理論深度與實踐應用並重，確保讀者能夠掌握從基礎概率論到高級推斷方法的完整知識體係。第1章：統計學導論與數據驅動思維本章首先確立瞭數據在現代工程決策中的核心地位。我們將探討描述性統計量（均值、中位數、方差、偏度、峰度）的計算及其在數據初步探索中的作用。重點討論瞭數據質量的重要性，包括數據清洗、異常值檢測和變量轉換的基礎技術。此外，本章還引入瞭隨機變量和概率分布的概念，為後續的概率模型打下基礎。第2章：概率分布的深入探討本章詳細解析瞭工程和科學領域中常用的一係列概率分布。內容涵蓋瞭離散型分布（如二項分布、泊鬆分布）和連續型分布（如均勻分布、指數分布、伽馬分布）。我們著重分析瞭正態分布（高斯分布）的特性及其在中心極限定理中的核心作用，以及如何利用這些分布來對係統性能和故障率進行建模。此外，還會涉及多變量隨機變量和聯閤概率分布的分析方法。第3章：抽樣理論與統計推斷的基石有效的統計推斷依賴於閤理的抽樣方法。本章係統地介紹瞭各種抽樣技術，包括簡單隨機抽樣、分層抽樣和係統抽樣，並探討瞭樣本量確定的方法。隨後，我們將重點轉嚮統計推斷的核心——參數估計。內容包括點估計（如矩估計法和最大似然估計法）以及區間估計（置信區間的構建與解釋），強調瞭估計量的有效性、無偏性和一緻性等統計特性。第二部分：假設檢驗與模型擬閤統計推斷的另一重要支柱是假設檢驗。本部分將引導讀者掌握嚴謹的檢驗流程，並介紹多種適用於不同場景的檢驗方法。第4章：參數假設檢驗的原理與應用本章詳細闡述瞭零假設與備擇假設的建立、檢驗統計量的選擇、P值（p-value）的計算與解釋，以及第一類和第二類錯誤（α和β錯誤）的控製。我們將深入講解單樣本t檢驗、雙樣本t檢驗（獨立樣本與配對樣本）以及方差的卡方檢驗。特彆關注瞭非參數檢驗方法，如曼-惠特尼U檢驗和威爾科剋森符號秩檢驗，以應對不滿足正態性假設的數據集。第5章：方差分析（ANOVA）與多組比較當需要比較三個或更多處理組的均值時，方差分析（ANOVA）是關鍵工具。本章從單因素ANOVA開始，逐步深入到雙因素及多因素ANOVA，探討瞭固定效應模型與隨機效應模型的區彆與應用。我們還將介紹事後檢驗方法（如Tukey's HSD）以識彆具體哪些組之間存在顯著差異，並討論協方差分析（ANCOVA）如何控製協變量的影響。第6章：綫性迴歸模型：基礎與拓展綫性迴歸是預測和關係建模的基石。本章首先構建簡單綫性迴歸模型，詳細討論最小二乘法的求解過程、模型的假設檢驗（F檢驗和t檢驗）以及殘差分析的重要性。隨後，內容拓展至多元綫性迴歸，重點討論多重共綫性、變量選擇（逐步迴歸、嶺迴歸）以及異方差性和自相關性問題的診斷與修正方法。第三部分：廣義綫性模型與時間序列分析現代數據分析往往涉及非正態響應變量和時間依賴性數據。本部分將介紹超越標準正態綫性模型的強大工具。第7章：廣義綫性模型（GLMs）對於計數數據、比例數據或具有非正態誤差結構的數據，標準迴歸模型不再適用。本章介紹瞭GLMs的框架，包括連接函數、隨機變量的指數族分布以及擬閤方法。核心內容包括邏輯斯諦迴歸（Logistic Regression）用於二元響應變量的分析，以及泊鬆迴歸（Poisson Regression）在計數數據建模中的應用，例如缺陷率或事件發生頻率的預測。第8章：非參數迴歸與平滑技術在數據結構未知或模型形式不確定的情況下，非參數方法提供瞭靈活的建模選擇。本章介紹瞭局部加權迴歸（LOESS/LOWESS）和樣條迴歸（Splines），用於捕捉數據中復雜的非綫性趨勢，避免過度依賴特定的函數形式假設。第9章：時間序列分析導論工程數據，如傳感器讀數或過程控製變量，往往具有時間依賴性。本章為時間序列分析奠定基礎，包括時間序列的分解（趨勢、季節性、隨機波動）、平穩性的檢驗（如ADF檢驗）以及自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的應用。我們將介紹AR（自迴歸）、MA（移動平均）以及ARMA/ARIMA模型的建立與參數識彆。第四部分：實驗設計與過程控製統計學在優化製造和實驗流程中發揮著不可替代的作用。本部分側重於如何設計高效的實驗來獲取可靠的因果信息。第10章：完全隨機化與分塊設計本章深入探討瞭實驗設計（DOE）的原則，包括隨機化、重復和局部控製。詳細介紹瞭完全隨機化設計（CRD）的分析，並解釋瞭如何通過分塊設計（RCBD）來減少實驗單元間的異質性對結果的乾擾，從而提高檢驗的效率。第11章：因子設計與響應麯麵法對於涉及多個因子（輸入變量）的實驗，因子設計是必需的。本章係統介紹瞭全因子設計（Full Factorial Designs）和分數因子設計（Fractional Factorial Designs），用於篩選關鍵因子和交互作用。隨後，我們將引入響應麯麵法（RSM），特彆是中心復閤設計（CCD）和Box-Behnken設計，用於優化過程的二次近似模型，尋找最佳操作點。第12章：統計過程控製（SPC）在質量管理和過程改進中，SPC是實現穩定生産的關鍵。本章介紹瞭控製圖的基本原理，包括對過程變異來源的區分。重點解析瞭用於監測變量數據的 $ar{X}$ - R 圖和 $ar{X}$ - s 圖，以及用於監測計數值的p圖和c圖。同時，還將探討過程能力指數（$C_p$, $C_{pk}$）的計算及其在評估過程是否滿足規格要求方麵的意義。 --- 目標讀者群本書特彆適閤於研究生階段的學生、從事研發、質量保證、過程優化和可靠性工程的工程師，以及需要基於量化證據進行復雜決策的科研人員。要求讀者具備微積分和基礎綫性代數知識。