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內容簡介

本書主要介紹瞭統計方法在工程中的應用，強調工程實踐中常用的統計技術，在簡明的框架下介紹瞭工程師需要知道的知識，本書具有以下特點：　
　?應用性強。書中主要介紹瞭統計方法在工程中的應用，所選案例和練習都有工程背景，使用瞭實際問題、已齣版的資料或來自作者谘詢經曆的數據。為便於教學和學生自學，各章後配有練習題。　
　?通俗易懂。本書避免瞭煩瑣的數學理論推導，采用深入淺齣、循序漸進的方法係統地介紹瞭統計學的知識，包括工程中常用的數據匯總、簡單隨機變量和概率分布、統計分布、單樣本決策、雙樣本決策、統計建模、工程實驗設計、統計過程控製等內容，易於讀者理解與掌握。　
　?強調計算機和互聯網的使用。今天的統計分析已離不開計算機與互聯網的使用，本書使用瞭工程統計中常用的軟件，對實際案例進行分析。教師可以在WileyPLUS（www.wileyplus.com）布置作業，本書的網站上給齣完整的數據樣本。
本書可作為高等院校工業工程類專業、經濟管理類本科生的教材，也可供研究生和從事統計分析研究的相關讀者參考。

作者簡介

主要作者簡介
道格拉斯?C?濛哥馬利（Douglas C. Montgomery）亞利桑那州立大學工業工程係和統計學係校董講席教授，美國質量控製學會院士，美國統計協會院士，工業工程學院院士。主要研究領域為工程統計，實驗設計。濛哥馬利博士為企業和政府機構做過眾多谘詢服務，多次獲得國際性學術奬勵，包括美國質量學會休哈特奬章（Shewhart Medal）及歐洲商業和工業統計網George Box奬。擔任過多部本領域核心雜誌的主編
主要譯者簡介：
張波 中國人民大學統計學院教授、博士生導師，香港科技大學理學博士。主要研究方嚮為隨機分析在金融與保險中的應用、高頻金融數據分析等。在Stochastic Processes and Their Applications，Stochastic Analysis and Applications，Quantitative Finance，Stochastic Models，Journal of Statistical Planning and Inference，Communication in Statistics – Simulation and Computation，Science in China, 《數學學報》，《自然科學進展》，《統計研究》，《數理統計與管理》等國內外專業雜誌發錶論文90餘篇。主持完成多項國傢自然科學基金項目和國傢社會科學基金項目。中國現場統計研究會常務理事，擔任多個國內外學術期刊編委。

目錄

第1章　統計在工程中的應用　　��
　1．1　工程方法和統計思想　　��
　1．2　收集工程數據　　��
　1．3　機械和經驗模型　　
　1．4　按時間順序觀察過程　　��
第2章　數據匯總與錶示　　
　2．1　數據匯總與錶示　　
　2．2　莖葉圖　　
　2．3　直方圖　　��
　2．4　箱綫圖　　��
　2．5　時間序列圖　　
　2．6　多變量數據　　�お�
第3章　隨機變量和概率分布　　��
　3．1　概述
　3．2　隨機變量　　��
　3．3　概率　　��
　3．4　連續隨機變量　　
　3．5　重要的連續分布　　��
　3．6　概率圖　　
　3．7　離散隨機變量　　��
　3．8　二項分布　　��
　3．9　泊鬆分布　　�お�
　3．10　二項和泊鬆分布的漸近正態分布　　��
　3．11　多個隨機變量和獨立性　　��
　3．12　隨機變量的函數　　
　3．13　隨機抽樣、統計量和中心極限定理　　��
第4章　單樣本決策　　
　4．1　統計推斷　��
　4．2　點估計　　��
　4．3　假設檢驗　　��
　4．4　總體均值的推斷，方差已知　　��
　4．5　總體均值的推斷，方差未知　　��
　4．6　正態總體的方差推斷　　��
　4．7　總體比例的推斷　　
　4．8　單個總體的其他區間估計　　
　4．9　單樣本的推斷過程匯總錶　　
　4．10　擬閤優度檢驗　　��
第5章　雙樣本決策　　��
　5．1　介紹　　
　5．2　兩總體均值的推斷，方差已知　　��
　5．3　兩總體均值的推斷，方差未知　��
　5．4　配對�玹��檢驗　
　5．5　兩正態總體方差比的推斷　　�お�
　5．6　兩總體比例的統計推斷　　��
　5．7　雙樣本推斷程序匯總錶　　��
　5．8　如果不止兩個樣本怎麼辦　　��
　第6章　建立經驗模型　　
　6．1　經驗模型介紹　　
　6．2　簡單綫性迴歸　
　6．3　多元迴歸　　��
　6．4　迴歸的其他方麵　　�お�
第7章　工程實驗設計　　
　7．1　實驗策略　　��
　7．2　因子實驗　　��
　7．3　2k��析因設計　　
　7．4　2k��設計中的中心點和區組　　��
　7．5　2k��設計的部分反復　　��
　7．6　應答麯麵方法與設計　　�お�
　7．7　多於兩個水平的因子實驗　　�お�
第8章　統計過程控製　　
　8．1　質量改進與統計過程控製　　��
　8．2　控製圖介紹　　��
　8．3 X與R��控製圖　　��
　8．4　個體度量的控製圖　　��
　8．5　過程能力　　��
　8．6　計數控製圖　　��
　8．7　控製圖績效　　��
　8．8　測量係統能力　　�お�

附錄A　統計錶和圖　　
附錄B　參考書目��
附錄C　假設檢驗程序匯總

精彩書摘

讀者對象


工程師在現代社會裏起瞭重要的作用。他們負責設計研製絕大多數我們生
活中要用的産品和製造這些産品的生産過程。工程師也參與工業企業和商業服務
組織的許多管理工作。對問題闡述、分析和解決中工程研究能力的基本訓練在很
大範圍內非常有價值。
解決許多類型的工程問題都需要能正確看待變異性和瞭解一些處理變異性
的描述和分析工具。統計是應用數學的一個分支，它關心的是變異性及其他對
決策製定的影響。本書是一本工程統計學的入門教材。雖然我們介紹的主題是統
計在其他學科的基本應用，但是會把重點放在滿足工程師的需求上，讓他
們把精力集中於統計在他們學科的應用上。因此，我們的例子和練習都是有工
程背景的，幾乎在所有的案例裏，都使用瞭實際問題、已齣版的資料或者來自
於我們自己谘詢經曆裏的數據。
各學科裏的工程師都應該至少選一門統計課程。確實，美國工程技術鑒定局
（Accreditation Board on Engineering and Technology）要求工程師
把統計當做他們正規的大學學習的一部分，學會如何高效地使用統計方法。
由於其他程序要求，絕大多數工科學生隻學習一學期統計課程，本書
旨在作為所有工科學生一學期統計課程的教材。
第5版進行瞭大規模的修訂，增加瞭一些新的例子和許多新的問題。修訂
過程中，我們把重點放在改寫那些學生理解起來比較難的主題上，它們是從我
們自己的教學經驗或者彆人的反饋中瞭解到的。


本書結構



本書基於一本更全麵的書（Montgomery,D�盋.,and Runger,G�盋.,Applied Statistics and Probability for Engineers,Fifth Edition,Hoboken,NJ:John Wiley & Sons,2011），此書被教師在一個或者兩個學期的課程中使用。我們把這本書中適閤一學期課程的關鍵主題作為本書的基礎。作為濃縮和修正的結果，本書的數學水平更加適當。學習瞭一學期微積分的工科學生在閱讀本書時應當沒有什麼睏難。我們的意圖是讓學生理解統計方法，知道怎麼把它們應用到工程問題的解決上，而不是知道統計的數學原理。
第1章介紹瞭統計和概率在解決工程問題時所起的作用。說明瞭統計思想和相關的方法，並和其他工程建模方法相比較。用簡單的例子討論瞭統計方法的重要價值，也介紹瞭簡單的統計匯總。
第2章舉例說明瞭由簡單匯總和圖形方法給齣的有用信息。給齣瞭大的數據集的分析過程。闡明瞭像直方圖、莖葉圖和頻數分布圖這些數據分析方法。重點在用這些方法來洞察數據特徵或者潛在的係統。
第3章介紹瞭隨機變量的概念和描述隨機變量特徵的概率分布。我們集中介紹瞭正態分布，因為它在那些經常應用於工程的統計工具中起瞭根本的作用。我們設法避免采用復雜的數學方法和事件樣本空間定位方法這類傳統的嚮工科學生提供資料的方法。進一步理解概率對於理解怎樣用統計高效地解決工程問題不是必需的。這一章的其他主題包括期望值、方差、概率圖和中心極限定理。
第4章和第5章給齣瞭基本的統計推斷工具：點估計、置信水平和假設檢驗。單樣本的方法在第4章，兩樣本的推斷方法在第5章。我們的介紹顯然是以應用為導嚮的，強調瞭這些過程的簡單比較實驗性質。我們希望工科學生能對怎樣使用這些方法解決實際問題産生興趣，能瞭解一些概念背後的東西，這樣他們就能明白怎麼把它們應用到其他地方。我們閤理、有啓發地推導瞭方法，而不是使用嚴格的數學證明。
第6章介紹瞭如何構造經驗模型，給齣瞭簡單和多元綫性迴歸模型，也討論瞭把這些模型作為機械模型的近似。我們讓學生明白如何求齣迴歸係數的最小二乘估計，進行標準的假設檢驗和求齣置信區間，以及用模型殘差評價模型的充分性。縱觀全章，強調瞭計算機在擬閤和分析迴歸模型中的使用。
第7章正式介紹瞭工程實驗設計，盡管第4章和第5章的許多部分都是這個主題的基礎。我們強調瞭因子設計，特彆是所有的實驗因子都是兩個水平的。我們的實踐經驗指齣瞭，如果工程師知道如何在所有因子都有兩個水平的情況下建立析因實驗，能正確地做實驗和正確地分析得到的數據，他們就能成功地處理在實際中
碰到的大多數工程實驗。因此，本章的目的就在於實現這些目標。我們同時也介紹瞭部分因子設計和對應的淺顯方法。
統計質量控製在第8章中介紹。強調瞭休哈特控製圖的重要主題。給齣
瞭和R圖，以及個體和計數數據的一些簡單的控製圖方法。我們也討論瞭
估計過程能力的一些方麵。
我們鼓勵學生通過練習來掌握關鍵的東西。本書提供瞭大量的不同難度的練習題。每一節
後麵的練習題旨在加強那一節介紹的概念和方法。這些題目比每一章後麵的補充練習更加
有結構性，而補充練習一般要求更多的公式或概念思考。
補充練習是用來強化對概念的理解而不是分析方法的整閤性問題。
團隊互動考查瞭學生把本章的方法和概念應用到需要收集數據的問題上。
正如下麵提到的，統計軟件在解決問題時的使用是本課程的一部分。



內容更新


●每章新的引例演示瞭本章的統計學主題與工程的關係。
●在第3章中，通過新的例子演示瞭使用Excel計算概率。
●例子中的實踐解釋更好地將本例中的統計學結論與實際工程決策聯係起來。
●修訂後的實驗設計內容和增加的資料有助於學生更好地理解與ANOVA有關的計算機軟件。
●增加瞭大量新的練習。


使用本書


我們相信，對工科學生開設的統計導論課程，首要的應該是應用性課程。
重點應當放在數據描述、推斷（置信區間和檢驗）、模型建立、工程實
驗設計和統計質量控製上，因為這些方法是工程實踐必須知道的。
講授這些課程有一種傾嚮，即在概率和隨機變量上花費大量的時間（事實上，一
些工程師，比如工業和電子工程師，與其他學科的學生相比不需要知道太多）
和強調數學推導，這就把工程統計課程變成瞭“嬰兒數學狀態”課程。老師
教授這種類型的課程時會覺得很容易，因為教原理總是比講應用容易得多，
但這不能為學生準備職業經驗。
我們在亞利桑那州立大學講授的課程裏，學生每周上兩次課，一次在大教室，一次
在小的計算機實驗室。學生要做閱讀作業、個人課後作業和小組項目。課堂的小組項目
包括設計實驗、産生數據和做分析。本書中的補充練習和團隊互動是小組項目較好的材料，
目的在於用有挑戰性的問題創造積極的學習環境，以此來培養分析和總結能力。


使用計算機



在實踐中，工程師在計算機上應用統計方法來解決問題。因此，我們強烈
推薦將計算機使用結閤到課程中。縱觀本書，我們給齣瞭Minitab的輸齣結果
。在講課過程中，我們也使用瞭Statgraphics,Minitab,Excel和一些其他的統計軟件
包與電子數據錶。我們沒有在本書中匯集其他不同軟件包的例子，因為怎樣把軟件結閤到課
程裏要比用哪一個軟件包重要得多。
在大課的時候，我們引入計算機軟件。當討論到某一方法，我們就給學生示範怎樣用軟件實現。
我們推薦這種教學形式。許多受歡迎的軟件包都有價格較低的學生版本，在許多學院的局域網上也有統計軟件，所以學生找到軟件不成問題。

前言/序言

工程統計學（第5版）（統計學經典譯叢） 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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不錯的一本書

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質量好 送貨快

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不是因為老師要用這本教材真心不會買，真的挺一般的。

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不錯，還可以

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簡單易懂，深入淺齣，是這方麵的經典書籍

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