具体描述
《可靠性统计》是一本关于可靠性的入门书，讲述可靠性的基本概念，并对常用的寿命分布下的各种可靠性特征的点估计、区间估计、假设检验和加速寿命试验作出较为详尽的叙述，对最近国际上兴起的退化数据处理和贝叶斯分布两个专题作了较多的介绍。读完《可靠性统计》可转入可靠性专业文献阅读。
《可靠性统计》适用于相关专业的研究生和教师，对于可靠性工作者也有着重要的参考价值，《可靠性统计》前五章部分内容可作为本科生选修课教材。
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目录信息
§1.1 事件与概率
1.1.1 随机现象与随机事件
1.1.2 事件的概率
1.1.3 概率的性质
1.1.4 事件间的独立性
1.1.5 条件概率
§1.2 随机变量及其概率分布
1.2.1 随机变量及其分布函数
1.2.2 离散随机变量及其分布列
1.2.3 连续随机变量及其概率密度函数
1.2.4 随机变量的特征数
§1.3 多维随机变量
1.3.1 多维随机变量及其联合分布
1.3.2 随机变量的独立性
1.3.3 多维随机变量的特征数
1.3.4 条件分布与条件期望
1.3.5 中心极限定理
§1.4 总体、样本与统计量
1.4.1 总体与样本
1.4.2 统计量
1.4.3 抽样分布
1.4.4 次序统计量及其分布
§1.5 参数估计
1.5.1 参数的点估计
1.5.2 点估计优劣的评价标准
1.5.3 置信区间
§1.6 假设检验
1.6.1 假设检验的概念与步骤
1.6.2 参数假设检验
1.6.3 检验的p值
习题一
第二章 可靠性基本概念
§2.1 产品的可靠性
2.1.1 产品的两类质量指标
2.1.2 产品的可靠性
2.1.3 失效、寿命与分布
§2.2 常用的可靠性指标
2.2.1 可靠度函数R（t）
2.2.2 失效率函数λ（t）
2.2.3 平均寿命
2.2.4 可靠寿命
2.2.5 产品的维修性及平均维修时间
习题二
第三章 寿命试验数据的统计分析
§3.1 寿命试验
3.1.1 寿命试验
3.1.2 截尾寿命试验
3.1.3 加速寿命试验
3.1.4 寿命试验注意事项
§3.2 指数分布中的参数估计
3.2.1 定数截尾试验场合
3.2.2 定时截尾试验场合
3.2.3 有替换场合
3.2.4 有替换定时截尾寿命试验场合
3.2.5 有替换定数截尾寿命试验场合
3.2.6 四种截尾寿命试验的小结
3.2.7 分组数据下的参数估计
§3.3 韦布尔分布中的参数估计
3.3.1 韦布尔分布简介
3.3.2 韦布尔概率纸的应用
3.3.3 极大似然估计
3.3.4 线性无偏估计
3.3.5 线性同变估计
3.3.6 其他点估计方法
§3.4 对数正态分布
3.4.1 对数正态分布简介
3.4.2 极大似然估计
3.4.3 线性估计
§3.5 非参数方法
3.5.1 什么叫做非参数方法
3.5.2 可靠度的区间估计
3.5.3 可靠寿命的单侧置信下限
习题三
第四章 可靠性中的假设检验
§4.1 指数分布中的参数检验
4.1.1 一个指数分布场合
4.1.2 两个指数分布场合
§4.2 韦布尔分布中的参数检验
4.2.1 一个韦布尔分布场合
4.2.2 两个韦布尔分布场合
§4.3 正态性检验
4.3.1 正态性的图检验
4.3.2 夏皮洛威尔克（Shapiro-wilk）检验
4.3.3 爱泼斯-普利（Epps-Pully）检验
§4.4 似然比检验
4.4.1 似然比检验的基本思想
4.4.2 多个韦布尔分布的比较
4.4.3 区分两个分布的检验
§4.5 拟合优度检验
4.5.1 总体可分为有限类，且总体分布不含未知参数
4.5.2 总体可分为有限类，但总体分布含有未知参数
4.5.3 总体为连续分布的情况
§4.6 截尾样本下的分布检验
4.6.1 恒定失效率的检验
4.6.2 格涅坚科检验
4.6.3 韦布尔分布的拟合检验
习题四
第五章 可靠性中的抽样检验
§5.1 抽样检验的基本概念
5.1.1 名词术语
5.1.2 常用的抽样检验方案
5.1.3 接收概率与抽样特性曲线（OC曲线）
§5.2 抽检方案的制订
5.2.1 两类风险
5.2.2 计数标准型一次抽样检验
5.2.3 计数调整型抽样检验
5.2.4 孤立批计数抽样检验
5.2.5 计数序贯抽样检验
§5.3 计量型抽样检验
5.3.1 计量一次抽样检验
5.3.2 望大特性下的计量一次抽样检验
5.3.3 以不合格品率p为批质量指标的计量抽样检验
§5.4 指数分布失效率的抽样检验
5.4.1 失效率抽样检验
5.4.2 失效率等级鉴定试验方案
§5.5 指数分布平均寿命的抽样检验
5.5.1 定数截尾寿命试验的抽样检验
5.5.2 定时截尾寿命试验的抽样检验
5.5.3 平均寿命的序贯抽样检验
§5.6 韦布尔分布下的抽样检验
5.6.1 可靠寿命（或平均寿命）的抽样检验
5.6.2 失效率的抽样检验
习题五
第六章 加速寿命试验的统计分析
第七章 退化数据的统计分析
第八章 可靠性中的贝叶斯统计分析
附表
习题答案
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
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用户评价
《可靠性统计》在阐述可靠性建模时，非常注重不同模型之间的比较和选择。它详细介绍了马尔可夫模型在可靠性分析中的应用，特别是如何利用状态转移概率来描述系统的失效和修复过程。书中还深入探讨了泊松过程和更新过程在可靠性分析中的应用，这对于理解系统故障的发生频率和间隔时间非常有帮助。更重要的是，书中并没有仅仅停留在理论的介绍，而是通过大量的实例，展示了如何根据实际问题的特点来选择最合适的统计模型，并如何解释模型的输出结果。例如，在处理系统冗余设计时，书中会介绍如何利用概率理论和统计模型来计算具有冗余系统的可靠性，以及如何评估不同冗余策略的有效性。它还提到了方差分析（ANOVA）和回归分析在可靠性研究中的应用，例如，如何分析不同工艺参数或材料特性对产品可靠性的影响。
评分《可靠性统计》在讲解可靠性试验设计时，给我留下了深刻的印象。它不仅仅是教我们如何进行传统的寿命试验，更强调了如何在有限的资源和时间内，设计出能够最大化信息的试验方案。书中详细介绍了加速寿命试验（ALT）的设计原则和方法，如何通过提高试验条件（如温度、电压、湿度）来缩短产品的寿命，并利用加速模型（如Arrhenius模型、Eyring模型）将加速试验结果外推到正常工作条件下的寿命。这些内容对于那些寿命周期较长、难以在正常条件下进行充分测试的产品来说，具有极其重要的指导意义。书中还讨论了如何设计统计上有效的试验，包括样本量的确定、试验的并行性和串行性安排、以及如何处理试验中的各种不确定性。此外，它还对统计过程控制（SPC）在可靠性管理中的应用进行了阐述，强调了通过监控生产过程中的关键参数，来识别和预防潜在的质量问题，从而提升产品的整体可靠性。
评分刚拿到《可靠性统计》这本书，就被它扎实的理论基础和严谨的数学推导所吸引。这本书并非简单的概念堆砌，而是深入剖析了各种可靠性指标的来源和意义，比如MTBF（平均故障间隔时间）和MTTR（平均修复时间），它们是如何通过数学模型计算出来的，以及在实际工程中如何应用这些指标来评估和提升产品的可靠性。书中对于失效率函数的描述尤为精辟，解释了不同生命周期阶段（如早期失效、随机失效和寿命衰退）下失效率的变化规律，并提供了相应的统计模型来描述这些变化，例如指数分布、韦布尔分布和威布尔分布等。作者在讲解过程中，不仅仅停留在公式的罗列，更注重解释这些公式背后的物理意义和统计学原理，使得读者能够真正理解可靠性数字是如何反映产品实际运行状态的。它提供的案例分析也非常贴近实际，涵盖了电子产品、机械设备、航空航天等多个领域，让我看到了可靠性统计在不同行业中的广泛应用价值。我尤其欣赏作者在处理数据不完整或存在缺失时所提出的各种统计方法，这在实际工作中是经常遇到的挑战，书中给出的解决方案非常实用。阅读这本书的过程，就像是在跟一位经验丰富的工程师对话，他循循善诱地将复杂的统计理论转化为易于理解的语言，并用生动的例子来佐证。
评分《可靠性统计》在讲解如何进行统计推断时，非常注重实际操作和结果解释。它详细介绍了如何进行参数估计，例如最大似然估计（MLE）和矩估计法，并分析了它们的优劣。书中还讨论了如何构建置信区间，并解释了置信区间的含义，这使得读者能够理解我们对可靠性指标的估计是有一定误差范围的。对于那些需要预测产品寿命的读者，书中详细介绍了寿命预测模型，并给出了如何利用这些模型进行预测的步骤。我印象深刻的是，书中还涉及了可靠性指标的度量和评估，如平均失效次数（AFM）、平均修复次数（ARM）等，并解释了它们在不同应用场景下的意义。它还提到了如何进行可靠性测试的计划和执行，包括如何确定试验样本量，如何选择合适的试验方法，以及如何分析试验结果。这些内容对于实际的工程应用非常有价值。
评分这本书对于统计推断在可靠性中的应用，提供了一个非常宏观且深入的视角。它不仅仅局限于点估计，而是非常重视区间估计的建立和解释，尤其是对于小样本情况下的可靠性参数估计。书中详细介绍了各种区间估计的方法，例如正态近似法、似然比区间法、Bootstrap方法等，并分析了它们在不同情况下的优缺点。这使得读者能够理解，我们对可靠性指标的认识并非绝对精确，而是存在一个置信区间。对于那些关注产品寿命分布的读者，书中还详细讲解了非参数方法，如Kaplan-Meier估计方法，来估计生存函数，即使我们对寿命分布没有明确的假设。这在处理大量截尾数据时尤其有用。书中还涉及了可靠性增长模型，讨论了如何量化系统在改进过程中的可靠性提升，以及如何预测未来可靠性水平。这对于产品研发和维护有着直接的指导作用。
评分这本书对于统计学在可靠性工程中的应用，提供了非常系统化的知识体系。它从基础的概率论出发，逐步深入到各种复杂的可靠性模型和分析技术。书中对于可靠性增长和可靠性衰退的讨论，也让我受益匪浅。它详细解释了系统在服役过程中，由于磨损、疲劳等因素可能导致的可靠性下降，以及如何通过定期的维护和修复来延缓这一过程。书中还介绍了如何利用一些先进的统计方法，如贝叶斯网络和模糊逻辑，来处理不确定性信息，并进行更鲁棒的可靠性评估。我特别欣赏书中在风险评估和风险管理方面的论述，它不仅仅是识别风险，更重要的是如何量化风险，并制定相应的风险应对策略。例如，书中会介绍如何根据历史数据和专家判断，对潜在的故障模式进行风险评估，并提出相应的预防和缓解措施，这对于确保产品和系统的安全性具有重要意义。
评分这本书对于概率分布在可靠性工程中的应用做了非常详尽的阐述。它不仅仅介绍了常用的分布，如指数分布、威布尔分布、伽马分布等，还深入探讨了它们在描述不同失效机制时的适用性。例如，指数分布适用于失效率恒定的情况，而威布尔分布则可以描述失效率随时间变化的多种情况，非常适合用于描述机械零件的磨损和疲劳失效。书中还介绍了如何通过参数估计来确定特定分布的参数，并如何利用这些参数来进行可靠性预测和寿命推断。我特别欣赏书中关于混合分布的讨论，在许多实际系统中，失效可能由多种机制引起，这时就需要使用混合分布模型来更准确地描述系统的可靠性行为。书中提供了多种混合分布的构建方法和参数估计技术。此外，它还详细讲解了 Censored Data（截尾数据）的处理方法，包括类型I截尾、类型II截尾以及随机截尾，并给出了相应的统计推断方法。这些都是在实际寿命试验中非常常见的场景，掌握这些方法对于进行准确的可靠性评估至关重要。
评分《可靠性统计》在描述故障模式与影响分析（FMEA）以及故障树分析（FTA）方面，提供了非常系统和全面的指导。书中不仅仅列举了这些方法的步骤，更深入地分析了它们在识别潜在失效模式、评估失效影响以及确定失效原因方面的作用。对于FMEA，它详细阐述了风险优先数（RPN）的计算方法，以及如何利用RPN来确定需要优先改进的失效模式。对于FTA，它则详细讲解了如何构建故障树，如何计算基本事件的发生概率，以及如何通过布尔代数运算来推导出顶事件的发生概率。书中还结合了大量的实例，展示了如何将这些定性分析方法与定量统计方法相结合，以获得更全面的可靠性评估结果。我印象深刻的是，书中提到了如何在FMEA和FTA分析中融入历史故障数据和专家经验，这使得分析过程更加科学和可靠。它也强调了在可靠性工程中，从设计阶段就开始进行失效模式的识别和预防的重要性，这有助于从源头上提升产品的可靠性。书中对于不同类型故障（如瞬态故障、永久性故障）的分类和处理方式，也给了我不少启发，让我对故障的理解更加深入。
评分这本书在阐述统计推断方法时，确实有着独到的见解。它没有仅仅停留在假设检验和区间估计的表面，而是深入探讨了贝叶斯统计在可靠性分析中的应用。对于那些在实际应用中难以获得大量样本数据的情况，贝叶斯方法提供了一种有效的解决方案，通过结合先验知识和观测数据来更新参数估计，从而获得更可靠的推断结果。书中对于模型选择和模型检验的论述也十分细致，提供了多种统计方法来评估模型的拟合优度，并指导读者如何选择最适合特定数据集和分析目标的模型。例如，它详细介绍了卡方检验、Kolmogorov-Smirnov检验等用于拟合优度检验的方法，并解释了如何根据这些检验的结果来判断数据是否符合理论分布。此外，书中对于各种可靠性增长模型，如Goel-Okumoto模型、Littlewood-Verrall模型等，都有深入的讲解。这些模型如何描述系统在修复和改进过程中可靠性水平的提升，以及如何利用这些模型来预测未来可靠性指标，都进行了详细的阐释。我个人特别喜欢书中关于寿命试验设计的部分，它讲解了如何根据试验目标、资源限制和预期结果来设计最优的试验方案，例如截尾试验、加速寿命试验等，这对于节省试验成本和缩短试验周期至关重要。
评分这本书在对可靠性技术进行介绍时，非常注重不同技术之间的融合与应用。它不仅仅是孤立地介绍各种统计方法，而是将它们整合起来，形成一个完整的可靠性分析体系。书中详细阐述了如何将故障模式与影响分析（FMEA）与定量可靠性模型相结合，以实现更全面的风险评估。例如，它可以用来分析FMEA中的失效模式，并利用可靠性模型来量化这些失效模式发生的概率。此外，书中还讨论了如何利用数据挖掘和机器学习技术来提升可靠性分析的准确性和效率。例如，如何从大量的运行数据中发现隐藏的故障模式，或者如何利用机器学习算法来预测设备的剩余寿命。书中还对可靠性管理体系的建立和维护进行了阐述，强调了从设计、生产到使用和维护的整个生命周期都需要进行可靠性管理。这对于提升整体的产品质量和用户满意度至关重要。
评分作为一本工具书，够了啊
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