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页数:560

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出版时间:2005-8

价格:620.00元

装帧:

isbn号码:9780495019404

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 工程统计
• 数据分析
• 概率论
• 假设检验
• 回归分析
• 实验设计
• 质量控制
• 可靠性工程
• 统计建模

《现代工程师数据分析指南》 内容简介： 在当今高度数据驱动的工程领域，理解和运用统计学原理已不再是可有可无的技能，而是解决复杂问题、优化设计、提升效率、确保可靠性的核心能力。本书《现代工程师数据分析指南》正是为满足这一日益增长的需求而精心编撰。本书并非一本深奥的理论著作，而是致力于为工程师提供一套实用、全面且易于掌握的数据分析工具箱。 本书的内容设计围绕工程师在实际工作中所面临的典型数据分析场景展开，力求用清晰的语言、直观的图示和贴近工程实际的案例，阐释统计学方法的精髓及其应用之道。我们跳出了传统的教科书式编排，更加注重方法的选择、结果的解读以及如何将分析洞察转化为可行的工程决策。 第一部分：基础概念与统计思维 本部分将为读者奠定坚实的统计学基础。我们将从最基本的数据类型、描述性统计量（如均值、中位数、标准差、方差、百分位数等）讲起，深入探讨数据分布的形态及其重要性。理解数据的分布是进行后续统计推断的前提。我们将介绍正态分布、泊 ধরন分布、泊松分布等在工程中常见的概率分布，并讲解如何识别和拟合这些分布。此外，本部分还将强调“统计思维”的重要性，即如何以批判性的眼光审视数据，理解随机性，并避免常见的统计陷阱。 第二部分：数据可视化与探索性数据分析 (EDA) “一图胜千言”。本部分将聚焦于如何通过有效的可视化手段来探索和理解数据。我们将介绍各种常用的图表类型，如直方图、箱线图、散点图、时间序列图、Q-Q图等，并指导读者如何根据数据特征和分析目的选择最合适的图表。探索性数据分析 (EDA) 的核心在于发现数据中的模式、趋势、异常值以及变量之间的潜在关系。我们将引导读者学习如何利用可视化工具和一些初步的统计方法来完成这一过程，为后续的建模和推断打下基础。 第三部分：参数估计与假设检验 参数估计和假设检验是统计推断的两个重要支柱。本部分将详细介绍如何利用样本数据来估计总体参数，并讲解点估计和区间估计的区别与应用。我们将重点讲解置信区间的构建方法，以及如何解释置信区间所传达的信息。 随后，我们将深入讲解假设检验的原理和流程。从零假设与备择假设的设定，到检验统计量的选择，再到P值的计算与解读，本书将提供清晰的步骤指导。我们将涵盖工程师最常用的假设检验方法，包括单样本t检验、双样本t检验（独立样本和配对样本）、方差分析 (ANOVA) 用于比较多个均值，以及卡方检验用于分析分类变量之间的关联性。每种方法都将结合具体的工程案例进行讲解，让读者理解其适用场景和结果的实际意义。 第四部分：回归分析与模型构建 回归分析是研究变量之间定量关系的核心工具。本部分将从最简单的简单线性回归开始，讲解如何建立模型来预测一个响应变量与一个预测变量之间的关系。我们将深入探讨模型的拟合优度（如R平方）、回归系数的解释、以及残差分析的重要性。 在此基础上，我们将扩展到多元线性回归，讲解如何同时考虑多个预测变量对响应变量的影响。我们将讨论变量选择的策略、多重共线性问题及其处理方法，以及如何构建一个既能解释现象又能进行预测的可靠回归模型。此外，本部分还将初步介绍非线性回归的概念，以及在何种情况下需要考虑非线性模型。 第五部分：质量控制与可靠性工程统计 统计学在质量控制和可靠性工程领域扮演着至关重要的角色。本部分将专门介绍与这些领域相关的统计技术。我们将详细讲解控制图 (Control Charts) 的原理和应用，如Xbar-R控制图、p控制图、np控制图、c控制图等，以及如何利用控制图来监控生产过程的稳定性，识别异常波动，并采取纠正措施。 在可靠性方面，我们将介绍寿命分布（如指数分布、威布尔分布）的概念，以及如何利用这些分布来估计产品的可靠性、平均无故障时间 (MTTF) 或平均寿命 (MTBF)。我们还将讲解加速寿命试验 (Accelerated Life Testing) 的基本原理，以及如何从试验数据中推断产品在正常工作条件下的可靠性。 第六部分：实验设计 (DOE) 与优化 实验设计 (DOE) 是一种系统性的方法，用于规划和执行实验，以高效地收集数据并从中提取有价值的信息。本部分将介绍DOE的基本原则，如随机化、重复和分组。我们将重点讲解全因子设计和部分因子设计，以及如何利用这些设计来识别关键因素及其相互作用对响应变量的影响。 我们将详细介绍响应曲面方法 (RSM) ，这是一种强大的DOE技术，用于找到过程的最优条件，以最大化或最小化特定的响应变量。本书将提供如何设计RSM实验、分析试验结果以及如何解释优化结果的实用指南。 第七部分：非常规数据处理与前沿展望 随着数据规模和复杂性的不断增加，工程师可能还会遇到非结构化数据、高维数据或时间序列数据等。本部分将对一些非常规数据处理方法进行初步介绍，例如时间序列分析的基本概念（如自相关、平稳性）和一些常用的模型（如ARIMA模型）。我们还将简要触及一些更高级的主题，如机器学习在工程中的应用，以及如何利用统计学思想来理解和评估机器学习模型的性能。 本书的特色： 工程导向： 所有方法和案例都紧密结合工程实际，从机械、电子、土木、化工到航空航天，覆盖工程师可能遇到的各种场景。 实用优先： 强调方法的选择、实施步骤和结果的解释，而非深奥的数学推导。 案例丰富： 每一个统计概念都配有精心设计的工程案例，帮助读者理解理论如何在实践中应用。 循序渐进： 内容结构清晰，从基础到进阶，适合不同统计学背景的工程师。 可操作性强： 鼓励读者动手实践，并提供了许多思考题和练习，以巩固所学知识。 《现代工程师数据分析指南》的目标是 empower 工程师，使他们能够自信地驾驭数据，将统计学知识转化为解决实际工程问题的强大武器，从而在不断发展的技术浪潮中保持领先地位。本书将成为工程师案头必备的参考书，助您在数据驱动的时代乘风破浪。

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这本书的结构安排堪称教科书级别的典范。它采用了模块化的设计思路，使得读者可以根据自己的学习进度和知识背景，灵活选择学习的侧重点。我发现，即使是那些需要较高数学基础的章节，如多元线性回归的高级主题，作者也提供了清晰的数学推导路径，确保读者不会在某个步骤上卡壳。最让我感到惊喜的是，书中对于R语言和Python等主流统计软件的应用指南虽然不是贯穿全文，但在关键算法介绍后，总会给出相应的代码示例片段，这极大地缩短了理论到实践的转化时间。我用书中的一个关于可靠性工程的小例子，尝试在MATLAB中重现了作者的分析过程，发现结果高度一致，这无疑是对教材严谨性和实用性的最好证明。对于希望通过自学掌握这门学科的人来说，这种理论深度与工具实操结合的模式，简直是量身定制。

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这本书的封面设计简洁大气，黑白灰的配色透露出一种严谨而专业的学术气息。初拿到手时，我最先注意到的是它的装帧质量，纸张厚实，印刷清晰，即便是那些复杂的公式和图表，也能看得一清二楚，这对于需要反复查阅和深入研究的读者来说，无疑是一个加分项。书中内容组织得非常系统，从最基础的概率论概念开始，逐步深入到回归分析、假设检验等核心统计学工具，逻辑链条衔接得天衣无缝。我尤其欣赏作者在每一章节末尾设置的“工程应用案例”，这些案例紧密结合了实际工程问题，比如质量控制、实验设计和数据建模，这让我能直观地理解抽象的数学原理是如何在工程实践中发挥作用的。它不仅仅是一本教科书，更像是一位耐心的导师，引导着我一步步跨越统计学的门槛，真正做到理论与实践并重。对于正在努力提升数据分析能力的工科学生或初入职场的工程师而言，这本书的价值无可替代。

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阅读过程中，我产生了一个强烈的感受：作者不仅仅是想教会我们“如何计算”，更想培养我们一种“统计思维”。这套方法论体现在对实验数据采集的设计哲学上，而非仅仅是事后分析。书中关于实验设计（Design of Experiments, DOE）的部分尤其出色，作者详细阐述了完全随机化、拉丁方格设计等经典方法的原理和优缺点，并着重强调了如何通过合理的实验设计来减少系统误差和随机误差的干扰。我曾在一次产品优化项目中遇到了数据不一致的问题，后来参照书中的“因子效应”分析方法，重新设计了测试流程，结果显著改善了测试结果的可靠性。这种从源头控制数据质量的理念，是许多初学者容易忽略但却极为重要的部分。这本书的价值远超于提供一堆公式的参考手册，它塑造的是一种严谨的、基于证据的决策框架。

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与其他我翻阅过的统计学书籍相比，这本书在处理“非正态分布”和“非参数方法”时展现出了极高的专业水准和实用主义精神。很多入门教材往往在刚接触到不满足正态性假设的数据时就显得力不从心，草草带过。但在这本书中，作者为这类“棘手”的数据提供了详尽的解决方案，包括了秩和检验、符号检验等非参数方法的适用条件、功效分析以及与参数方法的结果对比。这体现了作者深刻理解实际工程数据往往充满“瑕疵”的现实。此外，书中关于过程控制图（Control Charts）的章节，其详细程度也令我印象深刻，它不仅仅停留在Shewhart图的绘制上，更深入探讨了CUSUM和EWMA图在检测微小过程漂移时的优势。总而言之，这是一部覆盖面广、深度够、且极其注重工程实践应用价值的统计学著作，称得上是工科领域必备的工具书。

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说实话，我对统计学的“畏惧”由来已久，总觉得那些公式和理论太过枯燥晦涩，难以消化。然而，这本教材彻底颠覆了我的固有印象。它的叙述风格非常平易近人，不像某些经典教材那样高高在上，充满了教条式的语言。作者似乎深谙工科读者的思维模式，擅长用生动的比喻和生活化的例子来解释复杂的统计概念，比如讲解中心极限定理时，作者引用了河流泥沙沉积的自然现象，瞬间让抽象的概念变得具体可感。更难得的是，书中对各种方法的适用条件和局限性有着极其细致的探讨，这对于我们这些需要做出严谨决策的工程师至关重要——知道“何时使用”比知道“如何计算”更为关键。我花费了大量时间在阅读其关于方差分析（ANOVA）的章节上，作者不仅推导了每一步的数学依据，还详细对比了单因素、双因素模型的差异及实际应用场景，这种深度和广度令人印象深刻，极大地增强了我处理多变量实验数据的信心。

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