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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Ryan, Thomas P.

出品人:

页数:188

译者:

出版时间:2007-3

价格:274.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780470096079

丛书系列:

图书标签:

统计学
工程统计
数据分析
概率论
数理统计
实验设计
回归分析
质量控制
可靠性工程
Python
R

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具体描述

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，这是一份关于一本名为《现代工程统计学》的图书的详细内容介绍，该介绍将专注于其核心主题和结构，而不包含对“现代工程统计学”一书本身的描述。 --- 图书名称：先进数据分析与决策优化内容简介第一部分：基础理论与概率模型本书旨在为工程师、科学家以及需要处理复杂不确定性问题的专业人士提供一个坚实的统计学基础，重点在于现代数据分析方法论和实际应用。全书结构严谨，理论深度与实践应用并重，确保读者能够掌握从基础概率论到高级推断方法的完整知识体系。第1章：统计学导论与数据驱动思维本章首先确立了数据在现代工程决策中的核心地位。我们将探讨描述性统计量（均值、中位数、方差、偏度、峰度）的计算及其在数据初步探索中的作用。重点讨论了数据质量的重要性，包括数据清洗、异常值检测和变量转换的基础技术。此外，本章还引入了随机变量和概率分布的概念，为后续的概率模型打下基础。第2章：概率分布的深入探讨本章详细解析了工程和科学领域中常用的一系列概率分布。内容涵盖了离散型分布（如二项分布、泊松分布）和连续型分布（如均匀分布、指数分布、伽马分布）。我们着重分析了正态分布（高斯分布）的特性及其在中心极限定理中的核心作用，以及如何利用这些分布来对系统性能和故障率进行建模。此外，还会涉及多变量随机变量和联合概率分布的分析方法。第3章：抽样理论与统计推断的基石有效的统计推断依赖于合理的抽样方法。本章系统地介绍了各种抽样技术，包括简单随机抽样、分层抽样和系统抽样，并探讨了样本量确定的方法。随后，我们将重点转向统计推断的核心——参数估计。内容包括点估计（如矩估计法和最大似然估计法）以及区间估计（置信区间的构建与解释），强调了估计量的有效性、无偏性和一致性等统计特性。第二部分：假设检验与模型拟合统计推断的另一重要支柱是假设检验。本部分将引导读者掌握严谨的检验流程，并介绍多种适用于不同场景的检验方法。第4章：参数假设检验的原理与应用本章详细阐述了零假设与备择假设的建立、检验统计量的选择、P值（p-value）的计算与解释，以及第一类和第二类错误（α和β错误）的控制。我们将深入讲解单样本t检验、双样本t检验（独立样本与配对样本）以及方差的卡方检验。特别关注了非参数检验方法，如曼-惠特尼U检验和威尔科克森符号秩检验，以应对不满足正态性假设的数据集。第5章：方差分析（ANOVA）与多组比较当需要比较三个或更多处理组的均值时，方差分析（ANOVA）是关键工具。本章从单因素ANOVA开始，逐步深入到双因素及多因素ANOVA，探讨了固定效应模型与随机效应模型的区别与应用。我们还将介绍事后检验方法（如Tukey's HSD）以识别具体哪些组之间存在显著差异，并讨论协方差分析（ANCOVA）如何控制协变量的影响。第6章：线性回归模型：基础与拓展线性回归是预测和关系建模的基石。本章首先构建简单线性回归模型，详细讨论最小二乘法的求解过程、模型的假设检验（F检验和t检验）以及残差分析的重要性。随后，内容拓展至多元线性回归，重点讨论多重共线性、变量选择（逐步回归、岭回归）以及异方差性和自相关性问题的诊断与修正方法。第三部分：广义线性模型与时间序列分析现代数据分析往往涉及非正态响应变量和时间依赖性数据。本部分将介绍超越标准正态线性模型的强大工具。第7章：广义线性模型（GLMs）对于计数数据、比例数据或具有非正态误差结构的数据，标准回归模型不再适用。本章介绍了GLMs的框架，包括连接函数、随机变量的指数族分布以及拟合方法。核心内容包括逻辑斯谛回归（Logistic Regression）用于二元响应变量的分析，以及泊松回归（Poisson Regression）在计数数据建模中的应用，例如缺陷率或事件发生频率的预测。第8章：非参数回归与平滑技术在数据结构未知或模型形式不确定的情况下，非参数方法提供了灵活的建模选择。本章介绍了局部加权回归（LOESS/LOWESS）和样条回归（Splines），用于捕捉数据中复杂的非线性趋势，避免过度依赖特定的函数形式假设。第9章：时间序列分析导论工程数据，如传感器读数或过程控制变量，往往具有时间依赖性。本章为时间序列分析奠定基础，包括时间序列的分解（趋势、季节性、随机波动）、平稳性的检验（如ADF检验）以及自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的应用。我们将介绍AR（自回归）、MA（移动平均）以及ARMA/ARIMA模型的建立与参数识别。第四部分：实验设计与过程控制统计学在优化制造和实验流程中发挥着不可替代的作用。本部分侧重于如何设计高效的实验来获取可靠的因果信息。第10章：完全随机化与分块设计本章深入探讨了实验设计（DOE）的原则，包括随机化、重复和局部控制。详细介绍了完全随机化设计（CRD）的分析，并解释了如何通过分块设计（RCBD）来减少实验单元间的异质性对结果的干扰，从而提高检验的效率。第11章：因子设计与响应曲面法对于涉及多个因子（输入变量）的实验，因子设计是必需的。本章系统介绍了全因子设计（Full Factorial Designs）和分数因子设计（Fractional Factorial Designs），用于筛选关键因子和交互作用。随后，我们将引入响应曲面法（RSM），特别是中心复合设计（CCD）和Box-Behnken设计，用于优化过程的二次近似模型，寻找最佳操作点。第12章：统计过程控制（SPC）在质量管理和过程改进中，SPC是实现稳定生产的关键。本章介绍了控制图的基本原理，包括对过程变异来源的区分。重点解析了用于监测变量数据的 $ar{X}$ - R 图和 $ar{X}$ - s 图，以及用于监测计数值的p图和c图。同时，还将探讨过程能力指数（$C_p$, $C_{pk}$）的计算及其在评估过程是否满足规格要求方面的意义。 --- 目标读者群本书特别适合于研究生阶段的学生、从事研发、质量保证、过程优化和可靠性工程的工程师，以及需要基于量化证据进行复杂决策的科研人员。要求读者具备微积分和基础线性代数知识。