具体描述
《工程统计学》主要介绍了统计方法在工程中的应用，包括工程中常用的统计分布、单样本决策、双样本决策、方差分析、回归分析、统计过程控制、试验设计、稳健性设计、测量系统分析及可靠性等内容。书中着重体现了统计学在工程实践中的应用，提供了工程性较强的应用案例，并用Minitab软件进行了数据处理。为便于教学和学生自学，各章后配有练习题。
《工程统计学》可作为高等院校管璎类专业、工业工程类专业本科生教材，也可以供研究生和从事统计分析研究的相关读者参考。
《工程统计学》 一、 理论基础与方法论 《工程统计学》深入剖析了工程领域中概率论和数理统计学的核心概念与应用。本书的理论基础构建在扎实的概率论之上，详细阐述了随机变量、概率分布（包括离散型和连续型）、期望、方差、矩母函数、特征函数等关键概念。这些基础知识是理解和构建统计模型的基础，为后续的学习和实践奠定了坚实的地基。 在数理统计部分，本书系统介绍了统计推断的两种主要方法：参数估计与假设检验。在参数估计方面，涵盖了矩估计法和最大似然估计法，并对估计量的优良性（无偏性、有效性、一致性）进行了深入讨论。在假设检验方面，则详细介绍了各种检验方法，如Z检验、t检验、卡方检验、F检验等，并对检验的功效、第一类错误和第二类错误进行了细致的分析。这些理论方法不仅帮助读者理解数据背后的随机性，更能指导他们如何从有限的样本数据中提取有用的信息。 此外，本书还强调了统计模型构建的重要性。它介绍了回归分析（包括简单线性回归和多元线性回归）、方差分析（ANOVA）等常用统计模型，并讨论了模型选择、模型诊断和残差分析等关键步骤，确保所构建的模型能够准确地描述工程现象并具有预测能力。 二、 应用领域与实践指导 《工程统计学》并非仅仅停留在理论层面，而是高度关注其在工程实践中的应用。本书通过大量的工程实例，生动地展示了统计学工具如何解决实际工程问题。 质量控制与可靠性工程： 书中详细介绍了统计过程控制（SPC）的技术，如控制图（X-bar控制图、R控制图、p控制图、np控制图、c控制图、u控制图等）的应用，以监测生产过程的稳定性，识别异常波动，并采取纠正措施，从而提高产品质量，降低废品率。在可靠性工程方面，本书介绍了失效率模型、寿命分布（如指数分布、威布尔分布）以及可靠性数据的分析方法，为设计更可靠的工程产品和系统提供了科学依据。 实验设计与数据分析： 本书强调了科学设计实验的重要性，介绍了全因子设计、部分因子设计、响应面方法等实验设计技术，以高效地研究多个因素对工程结果的影响，并确定最优的工艺参数。读者将学会如何通过科学的实验设计，用最少的资源获得最有价值的数据，并利用方差分析、回归分析等工具来解释实验结果。 风险评估与决策支持： 在工程项目管理和决策过程中，不确定性和风险是普遍存在的。《工程统计学》介绍了风险分析的基本方法，如蒙特卡洛模拟，通过模拟大量随机事件来评估项目成功的概率、预测潜在的损失，从而为管理者提供更科学的决策支持。 数据驱动的优化与创新： 随着大数据时代的到来，工程领域的数据量呈爆炸式增长。本书指导读者如何利用统计学方法从海量数据中挖掘有价值的信息，发现隐藏的模式和趋势，为产品设计、工艺改进和新技术的研发提供数据支持。例如，在机器学习和人工智能的应用场景中，统计学是其底层的基础。 三、 学习方法与学习目标 本书旨在培养读者成为一名能够独立运用统计学知识解决工程问题的工程师。为达到这一目标，本书提供了一套清晰的学习路径： 1. 理解核心概念： 深入掌握概率论和数理统计学的基本概念和原理，理解数据背后的随机性。 2. 掌握常用方法： 熟练运用参数估计、假设检验、回归分析、方差分析等统计方法。 3. 学会应用实践： 通过大量的工程案例，理解统计学在质量控制、实验设计、可靠性工程等领域的具体应用。 4. 培养批判性思维： 能够识别数据中的潜在偏差，审慎评估统计分析结果的可靠性，避免过度解读。 5. 提升建模能力： 能够根据实际工程问题，选择和构建合适的统计模型，并进行有效的模型诊断和优化。 《工程统计学》是一本集理论深度、实践指导和创新思维于一体的教材，是广大工程技术人员、科研工作者以及相关专业学生的必备参考书。通过系统学习本书内容，读者将能够显著提升解决工程问题的能力，在日益复杂和数据驱动的工程环境中取得更大的成就。
作者简介
目录信息
前言第1章 常用统计分布 1.1 统计数据基本特征 1.1.1 数据集中程度 1.1.2 数据离散程度 1.2 随机变量分布 1.2.1 离散型随机变量的分布 1.2.2 连续型随机变量的分布 1.2.3 随机变量的特征 1.3 正态分布及对数正态分布 1.3.1 正态分布 1.3.2 对数正态分布 1.4 贝塔分布 1.5 均匀分布 1.6 应用于抽样检验的分布 1.6.1 二项分布 1.6.2 泊松分布 1.6.3 超几何分布 1.7 常用的寿命分布 1.7.1 指数分布 1.7.2 伽马分布 1.7.3 威布尔分布 1.8 卡方分布 1.9 t分布 1.10 F分布 练习题第2章 单样本决策 2.1 统计推断 2.2 点估计 2.2.1 矩估计法 2.2.2 极大似然估计法 2.3 点估计的优良性准则 2.3.1 无偏性 2.3.2 有效性 2.3.3 一致性 2.3.4 均方误差 2.4 假设检验 2.4.1 统计假设 2.4.2 假设检验的基本原理和基本步骤 2.5 方差已知的正态总体均值的推断 2.5.1 总体均值的假设检验 2.5.2 检验的P.值 2.5.3 总体均值的置信区间 2.6 方差未知的正态总体均值的推断 2.6.1 总体均值的假设检验 2.6.2 总体均值的置信区间 2.7 正态总体方差的推断 2.7.1 总体方差的假设检验 2.7.2 总体方差的置信区间 2.8 非正态总体参数的推断 2.8.1 方差已知的大样本均值的推断 2.8.2 方差未知的大样本均值的推断 2.9 样本容量的确定 2.10 总体分布的推断 练习题第3章 双样本决策 3.1 方差已知的两正态总体均值的推断 3.1.1 均值差的假设检验 3.1.2 均值差的置信区间 3.2 方差未知的两正态总体均值的推断 3.2.1 均值差的假设检验 3.2.2 均值差的置信区间 3.3 两正态总体方差比的推断 3.3.1 两正态总体方差比的假设检验 3.3.2 两正态总体方差比的置信区间 练习题……第4章 方差分析第5章 回归分析第6章 统计过程控制第7章 试验设计第8章 稳健性设计第9章 测量系统分析第10章 可靠性附录参考文献
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读后感
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这种充其量就是手册程度的教材，居然还是以替代概统课的初衷出现的，真是不知哪来的自信……即使作为手册也不够实用。
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