具体描述
This practical text is an essential source of information for those wanting to know how to deal with the variability that exists in every engineering situation. Using typical engineering data, it presents the basic statistical methods that are relevant, in simple numerical terms. In addition, statistical terminology is translated into basic English. In the past, a lack of communication between engineers and statisticians, coupled with poor practical skills in quality management and statistical engineering, was damaging to products and to the economy. The disastrous consequence of setting tight tolerances without regard to the statistical aspect of process data is demonstrated. This book offers a solution, bridging the gap between statistical science and engineering technology to ensure that the engineers of today are better equipped to serve the manufacturing industry. Inside, you will find coverage on: the nature of variability, describing the use of formulae to pin down sources of variation; engineering design, research and development, demonstrating the methods that help prevent costly mistakes in the early stages of a new product; production, discussing the use of control charts, and; management and training, including directing and controlling the quality function. The Engineering section of the index identifies the role of engineering technology in the service of industrial quality management. The Statistics section identifies points in the text where statistical terminology is used in an explanatory context. Engineers working on the design and manufacturing of new products find this book invaluable as it develops a statistical method by which they can anticipate and resolve quality problems before launching into production. This book appeals to students in all areas of engineering and also managers concerned with the quality of manufactured products. Academic engineers can use this text to teach their students basic practical skills in quality management and statistical engineering, without getting involved in the complex mathematical theory of probability on which statistical science is dependent.
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用户评价
我一直认为，一个好的工程统计学书籍，必须能够跨越理论与实际之间的鸿沟，而这本书在这方面做得非常出色，尤其是在它介绍**时间序列分析**的章节。这对于我目前从事的设备预测性维护工作至关重要。它没有直接跳入复杂的ARIMA模型，而是从最基础的**平稳性检验**和**自相关函数（ACF/PACF）**的图形化解读开始。作者巧妙地将ACF图解释为数据中“记忆”的衰减过程，这种生动的比喻让我立刻抓住了核心——即如何识别数据的内在周期性和趋势性。当涉及到更高级的**时间序列分解**时，书中对季节性、趋势和随机波动项的解耦处理，配上了实际的电力负荷数据图表，直观到令人难以置信。我记得它还非常清晰地区分了“单变量”和“多变量”预测模型的适用场景，这对于我们同时监测多个设备运行参数时，避免模型过度拟合提供了重要的指导。这本书的深度恰到好处，它让你理解了为什么要做这些步骤，而不是仅仅教你输入参数让软件跑结果。它强调了“领域知识”与“统计模型”相结合的重要性，真正体现了“为工程师而写”的宗旨。
评分这本书最让我感到惊喜的，是它对**统计过程控制（SPC）**的阐述，这部分内容简直是工程质量管理人员的必备手册。它不像其他教材那样将SPC仅仅视为几个图表的堆砌，而是将其置于整个质量管理系统的核心地位。作者对**控制图**的讲解深入且富有条理，从最经典的休哈特（Shewhart）图开始，详细剖析了其背后的统计原理——即过程变异的“普通原因”与“特殊原因”的区分。更让我受益匪浅的是，它对**CUSUM（累积和）图和EWMA（指数加权移动平均）图**的对比分析。书中用一个极小的信号变化案例，清晰地展示了CUSUM图在早期检测微小但持续的过程偏移方面，是如何比传统X-bar图展现出压倒性的优势。这直接促使我们团队重新评估了我们现有的在线监控系统。此外，本书还穿插了关于**过程能力指数（Cp, Cpk）**的深入讨论，它不仅计算了这些指标，更重要的是，它解释了如何根据这些指数来制定合理的生产目标和公差范围，真正实现了从“统计监测”到“工程改进”的闭环管理。这本书的论述逻辑严密，案例贴近一线，阅读体验极佳，是一本值得反复研读的经典之作。
评分坦白说，我最初对这本厚厚的书有点望而却步，担心它会像我大学时读过的那些统计教材一样，堆满了公式和复杂的证明。然而，这本书在处理**非参数统计方法**时的处理方式，完全打消了我的疑虑。对于我们这些处理传感器数据的工程师来说，数据的分布往往不尽如人意，很多时候我们根本无法假设数据服从特定分布，这时候，非参数方法就显得尤为重要。这本书没有把它们当作次要章节草草带过，而是给予了足够的重视。比如，它对**秩和检验（如Mann-Whitney U检验）**的介绍，不仅给出了计算步骤，还非常精炼地阐述了它在何时替代T检验的优势——即在处理顺序数据或存在严重异常值时，它的鲁棒性有多么强大。我特别欣赏它在比较不同传感器精度时，是如何运用**卡方检验**来分析分类数据的。书中那个关于生产线合格/不合格的计数表格分析，让我立刻理解了如何用这种看似基础的统计工具来量化不同供应商组件的差异。这本书的结构设计非常人性化，它似乎在引导你：“如果你有完美的数据，用这个方法；如果数据一团糟，别担心，我们有更好的备用方案。” 这种“工具箱”式的编写思路，对于解决实际工程中的“脏数据”问题，价值无可估量。
评分我购买这本书纯粹是出于对“工程师统计”这个交叉学科的好奇心，没想到它竟成了我职业生涯中一个意想不到的知识补充剂。这本书最让我眼前一亮的地方在于它对**回归分析**的探讨，那种细致入微的程度远超我预期的“入门级”读物。作者对**多元线性回归**的讲解，完全避开了那些晦涩的矩阵代数，转而用非常形象的几何解释来阐述“最小二乘法”的内在逻辑，这让我这个对高维空间有点恐惧的人茅塞顿开。更妙的是，它没有止步于线性模型，而是大篇幅地讨论了**模型诊断**——如何识别多重共线性、如何处理异方差性，以及残差分析的真正意义。我记得书中用了一个关于桥梁结构载荷的案例，清晰地展示了如果忽视残差的正态性假设，最终的预测会产生多么危险的偏差。这种强调“验证”多于“计算”的理念，彻底颠覆了我过去对统计建模的肤浅理解。此外，它对**方差分析（ANOVA）**的介绍，特别是涉及到多因素实验设计时，其逻辑链条的构建简直是艺术品。它清晰地划分了主效应、交互作用项的概念，并通过一个实际的材料强度测试流程，完美地展示了如何用最少的实验次数获得最丰富的信息。这本书的行文风格非常老练，如同一个经验丰富的老教授在为你私下辅导，充满洞察力。
评分这本书简直是为我量身定做的，我最近在进行一个大型的质量控制项目，需要深入理解如何运用统计学原理来优化生产流程。这本书的开篇部分，对基础概率论的讲解就异常清晰，完全没有那种枯燥的教科书味道。作者似乎非常理解工程师在实际工作中遇到的痛点，所以他们没有过多纠缠于复杂的数学推导，而是聚焦于**如何将这些概念转化为可操作的工具**。我特别欣赏它在描述**随机变量与分布**时所采用的案例，那些例子直接来源于化工和机械制造领域，让我能立刻联想到我正在处理的数据集。举例来说，它对正态分布在测量误差分析中的应用讲解得极为透彻，不仅给出了公式，还配有大量的图示，解释了为什么在特定工况下，偏态分布比正态分布更能准确地描述实际情况，这对我调整我们的验收标准起到了决定性的作用。更不用说，它对**假设检验**部分的论述，简直是工程决策的圣经。它不是简单地教你如何计算P值，而是深入剖析了I类错误和II类错误的实际后果，这对于我们这种“宁可错放一万，不可错杀一个”的严格标准行业来说，至关重要。我感觉这本书不是在教我理论，而是在手把手地教我如何用统计学的“语言”去和我的数据“对话”，非常实用，极大地提升了我解决实际问题的信心。
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