工程统计学：第3版

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《工程统计学：第3版》

作者：道格拉斯·C·蒙哥马利等
译者：
开本：
ISBN：730006366

出版社：中国人民大学出版社
出版日期：2005-04-01 0
装帧：
书夫曼编号：380972

原价： 59 元
普通会员：55.17元	一星会员：53.51元
二星会员：52.41元	三星会员：51.31元

内容简介
本书主要介绍了统计方法在工程中的应用，强调工程实践中常用的统计技术，在简明的框架下介绍了工程师需要知道的，本书第3版：
　　●应用性强。书中主要介绍了统计方法在工程中的应用，所选取案例和有工程背景，结合了实际问题，已经出版的资料或作者咨询工作中所经历的数据。
　　●通俗易懂。本书避免了烦琐的数学理论热传导，彩用深入浅出，循序渐进的方法系统地介绍了统计学的知识，易于读者理解与掌握。
　　●强调计算机的使用。今天的统计分析已离不开计算机的使用，本书使用了工程统计中常用的软件，对实际案例进行分析。

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目录

第1章　统计在工程中的应用　　1　1．1　工程方法和统计思想　　1　1．2　收集工程数据　　4　　1．2．1　回顾研究　　6　　1．2．2　观察研究　　7　　1．2．3　设计实验　　7　1．3　机械和经验模型　　10　1．4　按时间顺序观察过程　　13第2章　数据汇总与表示　　18　2．1　数据汇总与表示　　18　2．2　茎叶图　　23　2．3　直方图　　28　2．4　箱线图　　34　2．5　时间序列图　　37　2．6　多变量数据　　41第3章　随机变量和概率分布　　52　3．1　介绍　　52　3．2　随机变量　　54　3．3　概率　　55　3．4　连续随机变量　　59　　3．4．1　概率密度函数　　59　　3．4．2　累积分布函数　　62　　3．4．3　均值和方差　　64　3．5　重要的连续分布　　68　　3．5．1　正态分布　　68　　3．5．2　对数正态分布　　77　　3．5．3　伽玛分布　　78　　3．5．4　威布尔分布　　80　3．6　概率图　　86　　3．6．1　正态概率图　　86　　3．6．2　其他概率图　　87　3．7　离散随机变量　　91　　3．7．1　概率密度函数　　92　　3．7．2　累积分布函数　　93　　3．7．3　均值和方差　　94　3．8　贝努里分布　　97　3．9　泊松分布　　104　　3．9．1　泊松分布　　104　　3．9．2　指数分布　　109　3．10　贝努里和泊松分布的渐近正态分布　　114　3．11　多个随机变量和独立性　　117　　3．11．1　联合分布　　117　　3．11．2　独立性　　119　3．12　随机变量的函数　　124　　3．12．1　独立随机变量的线性组合　　125　　3．12．2　当随机变量不独立时的情况　　126　　3．12．3　函数为非线性时的情况　　128　3．13　随机抽样、统计量和中心极限定理　　132第4章　单样本决策　　147　4．1　统计推断　　147　4．2　点估计　　148　4．3　假设检验　　154　　4．3．1　统计假设　　154　　4．3．2　检验统计假设　　155　　4．3．3　单边和双边假设　　161　　4．3．4　假设检验的一般步骤　　163　4．4　总体均值的推断，方差已知　　165　　4．4．1　均值的假设检验　　165　　4．4．2　P值的假设检验　　168　　4．4．3　第Ⅱ类错误和样本量的选择　　169　　4．4．4　大样本检验　　172　　4．4．5　假设检验的一些实际解释　　172　　4．4．6　均值的置信区间　　174　　4．4．7　求出置信区间的一般方法　　179　4．5　总体均值的推断，方差未知　　181　　4．5．1　均值的假设检验　　181　　4．5．2　t检验的P值　　186　　4．5．3　第Ⅱ类错误和样本量的选择　　187　　4．5．4　均值的置信区间　　188　4．6　正态总体的方差推断　　192　　4．6．1　正态总体方差的假设检验　　192 　　4．6．2　正态总体方差的置信区间　　195　4．7　总体比例的推断　　197　　4．7．1　二项比例的假设检验　　197　　4．7．2　第Ⅱ类错误和样本量的选择　　199　　4．7．3　二项比例的置信区间　　200　4．8　单个总体的其他区间估计　　205　　4．8．1　预测区间　　205 　　4．8．2　正态分布的容许区间　　207　4．9　单样本的推断过程汇总表　　209　4．10　拟合优度检验　　209第5章　双样本决策　　223　5．1　介绍　　223　5．2　两总体均值的推断，方差已知　　223　　5．2．1　均值差的假设检验，方差已知　　224　　5．2．2　第Ⅱ类错误与样本量的选择　　226　　5．2．3　均值差的置信区间，方差已知　　227　5．3　两总体均值的推断，方差未知　　231　　5．3．1　均值差的假设检验　　231　　5．3．2　第Ⅱ类错误与样本量的选取　　237　　5．3．3　均值差的置信区间　　238　5．4　配对t检验　　243　5．5　两正态总体方差比的推断　　250　　5．5．1　两方差比的假设检验　　250　　5．5．2　两方差比的置信区间　　254　5．6　两总体比例的统计推断　　256　　5．6．1　两二项式比例相等的假设检验　　256　　5．6．2　第Ⅱ类错误与样本量的选择　　258　　5．6．3　二项式比例差的置信区间　　259　5．7　双样本推断程序汇总表　　261　5．8　如果不止两个样本怎么办　　261　　5．8．1　完全随机化实验和方差分析　　262　　5．8．2　随机化完全区组设计　　270第6章　建立经验模型　　290　6．1　经验模型介绍　　290　6．2　简单线性回归　　296　　6．2．1　最小二乘估计　　296　　6．2．2　简单线性回归假设检验　　302　　6．2．3　简单线性回归中的置信区间　　305　　6．2．4　新观察值的预测　　308　　6．2．5　模型充分性检查　　309　　6．2．6　相关系数与回归　　313　6．3　多元回归　　316　　6．3．1　多元回归中的参数估计　　316　　6．3．2　多元回归中的统计推断　　321　　6．3．3　检验模型的充分性　　326　6．4　回归的其他方面　　333　　6．4．1　多项式模型　　333　　6．4．2　类别回归量　　335　　6．4．3　变量选择技巧　　337第7章　工程实验设计　　350　7．1　实验策略　　350　7．2　因子实验　　351　7．3　2k析因设计　　355　　7．3．1　22例子　　355　　7．3．2　统计分析　　359　　7．3．3　残差分析与模型检查　　361　7．4　k≥3个因子的2k设计　　366　7．5　2k设计的单一反复　　372　7．6　2k设计中的中心点和区组　　376　　7．6．1　中心点的加入　　376　　7．6．2　分组与混合　　379　7．7　2k设计的部分反复　　387　　7．7．1　2k设计的二分之一部分析因设计　　387　　7．7．2　更小的部分：2k-p部分析因设计　　393　7．8　应答曲面方法与设计　　403　　7．8．1　最速上升法　　405　　7．8．2　二阶应答曲面分析　　407　7．9　多于两个水平的因子实验　　414第8章　统计过程控制　　428　8．1　质量改进与统计　　428　8．2　统计过程控制　　429　8．3　控制图介绍　　430　　8．3．1　基本原则　　430　　8．3．2　控制图设计　　433　　8．3．3　合理子集　　435　　8．3．4　控制图图样分析　　436　8．4　与R控制图　　438　8．5　个体度量的控制图　　446　8．6　过程能力　　450　8．7　计数控制图　　454　　8．7．1　P图（比例控制图）和nP图　　454　　8．7．2　U图（每单位平均缺陷数量的控制图）和C图　　457　8．8　控制图绩效　　460　8．9　测量系统能力　　463附录　　474附录A　统计表和图　　474附录B　参考文献　　488附录C　部分练习答案　　490附录D　假设检验程序汇总

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