Применяемая статистика и вероятность инженеров английского оригинального инженера статистики применения и вероятности.
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Прикладная статистика и вероятность для инженеров, 7-е издание: набор для азиатского издания с учебным пособием
Основная информация
Format:Paperback 479 pages
Publisher:Wiley (WileyPLUS Products)
Edition:7 ed
ISBN:9781119718871
Published:December 27, 2017
Weight:862g
Dimensions:193 x 252 x 25 (mm)
Параметры страницы предназначены только для справки, фактический продукт имеет преимущественную силу.
Введение в книгу
«Прикладная статистика и вероятность для инженеров» предоставляет инженерам практический подход к теории вероятности и статистике.Студенты узнают, какое отношение материал имеет к их карьере, с помощью богатых примеров и наборов задач, отражающих реальные применения и ситуации.Продукт ориентирован на реальные инженерные приложения и реальные инженерные решения, в то же время включает в себя начальный материал, уделяя особое внимание использованию значений p, охвату эквивалентных тестов и комбинациям значений p.Основное содержание этого продукта, примеры, упражнения и ответы были тщательно проверены на точность.
«Прикладная статистика и вероятность для инженеров» предоставляет практический подход к вероятностным и статистическим методам. Студенты узнают, насколько материал будет полезен в их карьере, включая богатую коллекцию примеров и наборов задач, отражающих реалистичные приложения и ситуации. Этот продукт ориентирован на реальные инженерные приложения и реальные инженерные решения, включая материалы по начальной загрузке, повышенное внимание к использованию p-значения, охвату проверки эквивалентности и объединению p-значений.
NEW TO THIS EDITION
Назначаемые преподавателем задачи: несколько сотен назначаемых задач, которые не встречаются в материалах учащихся, сохраняя их целостность.
Практические задачи: Сотни практических задач, названных“Check Your Understanding&рдкво; добавлены и размещены в соответствующих местах электронного текста.
Видео: в настоящее время курс содержит более 100 видеороликов, многие из которых представляют собой пошаговое описание примеров и задач.
FEATURES
Новые и расширенные интерактивные функции доступны как в WileyPLUS, так и в Interactive eText.
Более 100 видеопримеров и решений проблем.
Упражнения «Проверьте свое понимание» размещены в соответствующих местах электронного учебника внутри курса WileyPLUS. Эти простые практические упражнения дают учащимся своевременную самооценку понимания прочитанного, что идеально подходит для выполнения в качестве упражнения перед лекцией.
Видеолекции: Видеолекции содержат объяснения ключевых концепций курса.
Оглавление
1. Роль статистики в инженерном деле 1.
1.1 Инженерный метод и статистическое мышление 2
1.1.1 Variability 3
1.1.2 Populations and Samples 5
1.2 Collecting Engineering Data 5
1.2.1 Basic Principles 5
1.2.2 Retrospective Study 5
1.2.3 Observational Study 6
1.2.4 Designed Experiments 6
1.2.5 Observing Processes Over Time 9
1.3 Mechanistic and Empirical Models 12
1.4 Вероятность и вероятностные модели 15
2 Probability 17
2.1 Sample Spaces and Events 18
2.1.1 Random Experiments 18
2.1.2 Sample Spaces 19
2.1.3 Events 21
2.2 Counting Techniques 23
2.3 Интерпретации и аксиомы вероятности 26
2.4 Объединение событий и правила сложения 29
2.5 Conditional Probability 31
2.6 Пересечения событий и правила умножения и полной вероятности 34
2.7 Independence 36
2.8 Bayes’ Theorem 39
2.9 Random Variables 40
3. Дискретные случайные величины и распределения вероятностей 42
3.1 Распределения вероятностей и функции масс вероятности 43
3.2 Кумулятивные функции распределения 45
3.3 Среднее значение и дисперсия дискретной случайной величины 47
3.4 Discrete Uniform Distribution 49
3.5 Binomial Distribution 51
3.6 Геометрические и отрицательные биномиальные распределения 55
3.7 Hypergeometric Distribution 59
3.8 Poisson Distribution 63
4. Непрерывные случайные величины и распределения вероятностей 66
4.1 Распределения вероятностей и функции плотности вероятности 67
4.2 Кумулятивные функции распределения 70
4.3 Среднее значение и дисперсия непрерывной случайной величины 71
4.4 Continuous Uniform Distribution 72
4.5 Normal Distribution 73
4.6 Нормальная аппроксимация биномиального распределения и распределения Пуассона 79
4.7 Exponential Distribution 83
4.8 Erlang and Gamma Distributions 86
4.9 Weibull Distribution 89
4.10 Lognormal Distribution 90
4.11 Beta Distribution 92
5 Joint Probability Distributions 95
5.1. Совместные распределения вероятностей для двух случайных величин 96
5.2 Условные распределения вероятностей и независимость 102
5.3. Совместные распределения вероятностей для более чем двух случайных величин 107
5.4 Covariance and Correlation 110
5.5 Common Joint Distributions 113
5.5.1 Полиномиальное распределение вероятностей 113
5.5.2 Bivariate Normal Distribution 115
5.6 Линейные функции случайных величин 117
5.7 Общие функции случайных величин 120
5.8 Moment-Generating Functions 121
6 Descriptive Statistics 126
6.1 Numerical Summaries of Data 127
6.2 Stem-and-Leaf Diagrams 131
6.3 Распределение частот и гистограммы 135
6.4 Box Plots 139
6.5 Time Sequence Plots 140
6.6 Scatter Diagrams 142
6.7 Probability Plots 144
7-точечная оценка параметров и выборочные распределения 148
7.1 Point Estimation 149
7.2. Выборочные распределения и центральная предельная теорема 150.
7.3 Общие понятия точечной оценки 156
7.3.1 Unbiased Estimators 156
7.3.2 Variance of a Point Estimator 157
7.3.3 Стандартная ошибка: сообщение точечной оценки 158
7.3.4 Bootstrap Standard Error 159
7.3.5 Среднеквадратическая ошибка средства оценки 160
7.4 Methods of Point Estimation 161
7.4.1 Method of Moments 162
7.4.2 Method of Maximum Likelihood 163
7.4.3 Байесовская оценка параметров 167
8 статистических интервалов для одной выборки 170
8.1 Доверительный интервал среднего нормального распределения, дисперсия известна 172
8.1.1 Разработка доверительного интервала и его основные свойства 172
8.1.2 Choice of Sample Size 175
8.1.3 One-Sided Confidence Bounds 176
8.1.4 Общий метод определения доверительного интервала 176
8.1.5 Доверительный интервал большой выборки дляμ 177
8.2 Доверительный интервал среднего нормального распределения, дисперсия неизвестна 179
8.2.1 t Distribution 180
8.2.2 t Confidence Interval onμ 181
8.3. Доверительный интервал дисперсии и стандартного отклонения нормального распределения 182
8.4. Доверительный интервал большой выборки для доли населения 185
8.5 Рекомендации по построению доверительных интервалов 188
8.6 Bootstrap Confidence Interval 189
8.7 Допуски и интервалы прогнозирования 189
8.7.1 Интервал прогнозирования для будущих наблюдений 189
8.7.2 Интервал допуска для нормального распределения 191
9 проверок гипотез на одной выборке 193
9.1 Hypothesis Testing 194
9.1.1 Statistical Hypotheses 194
9.1.2 Проверка статистических гипотез 196
9.1.3 Односторонние и двусторонние гипотезы 202
9.1.4 P-Values in Hypothesis Tests 203
9.1.5 Связь между проверкой гипотез и доверительными интервалами 206
9.1.6 Общая процедура проверки гипотез 206
9.2 Тесты на среднее нормального распределения, дисперсия известна 208
9.2.1 Hypothesis Tests on the Mean 208
9.2.2 Ошибка второго рода и выбор размера выборки 211
9.2.3 Large-Sample Test 215
9.3 Тесты на среднее нормального распределения, дисперсия неизвестна 215
9.3.1 Hypothesis Tests on the Mean 215
9.3.2 Ошибка второго рода и выбор размера выборки 220
9.4. Тесты на дисперсию и стандартное отклонение нормального распределения 222
9.4.1 Проверка гипотез на дисперсию 222
9.4.2 Ошибка второго рода и выбор размера выборки 224
9.5 Тесты на долю населения 225
9.5.1 Тесты на большой выборке для пропорции 225
9.5.2 Ошибка второго рода и выбор размера выборки 227
9.6 Сводная таблица процедур вывода для одного образца 229
9.7 Testing for Goodness of Fit 229
9.8 Contingency Table Tests 232
9.9 Nonparametric Procedures 234
9.9.1 The Sign Test 235
9.9.2 The Wilcoxon Signed-Rank Test 239
9.9.3 Comparison to the t-Test 240
9.10 Equivalence Testing 240
9.11 Combining P-Values 242
10 Статистический вывод для двух выборок 244
10.1. Вывод о разнице средних двух нормальных распределений, известные дисперсии 245
10.1.1 Проверка гипотез о разнице средних значений, известные отклонения 247
10.1.2 Ошибка второго рода и выбор размера выборки 249
10.1.3 Доверительный интервал для разницы в средних значениях, известные отклонения 251
10.2. Вывод о разнице средних двух нормальных распределений, дисперсии неизвестны 253
10.2.1 Проверка гипотез на разницу в средних значениях, дисперсия неизвестна 253
10.2.2 Ошибка второго рода и выбор размера выборки 259
10.2.3 Доверительный интервал разницы в средних значениях, отклонения неизвестны 260
10.3. Непараметрический тест на разницу двух средних значений 261
10.3.1 Описание критерия суммы рангов Уилкоксона 262
10.3.2 Large-Sample Approximation 263
10.3.3 Comparison to the t-Test 264
10.4 Paired t-Test 264
10.5. Вывод о дисперсиях двух нормальных распределений 268
10.5.1 F Distribution 268
10.5.2 Проверка гипотез о равенстве двух дисперсий 270
10.5.3 Ошибка второго рода и выбор размера выборки 272
10.5.4 Доверительный интервал отношения двух дисперсий 273
10.6. Вывод о двух долях населения 273
10.6.1 Тесты на больших выборках для определения разницы в пропорциях населения 274
10.6.2 Ошибка второго рода и выбор размера выборки 276
10.6.3 Доверительный интервал разницы в пропорциях населения 277
10.7 Сводная таблица и дорожная карта для процедур вывода для двух выборок 278
11 Простая линейная регрессия и корреляция 280
11.1 Empirical Models 281
11.2 Simple Linear Regression 284
11.3. Свойства оценок методом наименьших квадратов 288
11.4 Проверка гипотез в простой линейной регрессии 288
11.4.1 Use of t-Tests 289
11.4.2. Метод дисперсионного анализа для проверки значимости регрессии 291
11.5 Confidence Intervals 292
11.5.1 Доверительные интервалы на наклоне и пересечении 292
11.5.2 Доверительный интервал среднего ответа 293
11.6 Prediction of New Observations 295
11.7 Адекватность регрессионной модели 296
11.7.1 Residual Analysis 296
11.7.2 Коэффициент детерминации (R2) 298
11.8 Correlation 299
11.9 Регрессия по преобразованным переменным 303
11.10 Logistic Regression 305
12 Multiple Linear Regression 310
12.1 Модель множественной линейной регрессии 311
12.1.1 Introduction 311
12.1.2 Оценка параметров методом наименьших квадратов 314
12.1.3 Матричный подход к множественной линейной регрессии 316
12.1.4 Свойства оценок наименьших квадратов 321
12.2 Проверка гипотез в множественной линейной регрессии 322
12.2.1 Тест на значимость регрессии 322
12.2.2 Тесты на отдельные коэффициенты регрессии и подмножества коэффициентов 325
12.3 Доверительные интервалы в множественной линейной регрессии 329
12.3.1 Доверительные интервалы для индивидуальных коэффициентов регрессии 329
12.3.2 Доверительный интервал среднего ответа 330
12.4 Prediction of New Observations 331
12.5 Model Adequacy Checking 333
12.5.1 Residual Analysis 333
12.5.2 Influential Observations 335
12.6 Аспекты моделирования множественной регрессии 337
12.6.1 Polynomial Regression Models 337
12.6.2 Категориальные регрессоры и индикаторные переменные 339
12.6.3 Выбор переменных и построение модели 341
12.6.4 Multicollinearity 349
13 Планирование и анализ однофакторных экспериментов: дисперсионный анализ 351
13.1 Планирование инженерных экспериментов 352
13.2. Полностью рандомизированный однофакторный эксперимент 353
13.2.1 Example: Tensile Strength 353
13.2.2 Analysis of Variance 354
13.2.3 Множественные сравнения после ANOVA 359
13.2.4 Остаточный анализ и проверка модели 361
13.2.5 Determining Sample Size 363
13.3 The Random-Effects Model 365
13.3.1 Fixed Versus Random Factors 365
13.3.2 ANOVA и компоненты дисперсии 365
13.4 Рандомизированный дизайн полного блока 368
13.4.1 Проектирование и статистический анализ 368
13.4.2 Multiple Comparisons 372
13.4.3 Анализ остатков и проверка модели 373
14 Планирование экспериментов с несколькими факторами 375
14.1 Introduction 376
14.2 Factorial Experiments 378
14.3. Двухфакторные факторные эксперименты 382
14.3.1 Statistical Analysis 382
14.3.2 Model Adequacy Checking 386
14.3.3 One Observation per Cell 387
14.4 General Factorial Experiments 388
14.5 2k Factorial Designs 390
14.5.1 22 Design 390
14.5.2 2k Design for k≥ 3 Factors 396
14.6 Одиночная копия дизайна 2k 402
14.7 Добавление центральных точек в 2k-дизайн 405
14.8 Блокирование и смешивание в 2k-дизайне 408
14.9 Половина конструкции 2k 413
14.10 Smaller Fractions: The 2k−p Fractional Factorial 418
14.11. Методы и схемы поверхности реагирования 425
15 Statistical Quality Control 434
15.1 Улучшение качества и статистика 435
15.1.1 Statistical Quality Control 436
15.1.2 Statistical Process Control 436
15.2 Introduction to Control Charts 436
15.2.1 Basic Principles 436
15.2.2 Design of a Control Chart 440
15.2.3 Rational Subgroups 441
15.2.4 Анализ закономерностей на контрольных диаграммах 442
15.3 X and R or S Control Charts 444
15.4 Контрольные карты для отдельных измерений 450
15.5 Process Capability 452
15.6 Attribute Control Charts 456
15.6.1 P-диаграмма (контрольная таблица пропорций) 456
15.6.2 U-диаграмма (контрольная диаграмма дефектов на единицу) 458
15.7 Control Chart Performance 460
15.8 Time-Weighted Charts 462
15.8.1 Контрольная диаграмма экспоненциально взвешенного скользящего среднего 462
15.8.2 Cumulative Sum Control Chart 465
15.9 Другие инструменты SPC для решения проблем 471
15.10 Decision Theory 473
15.10.1 Decision Models 473
15.10.2 Decision Criteria 474
15.11 Implementing SPC 476
Приложение А Статистические таблицы и диаграммы А-3
Таблица I. Сводка общих вероятностных распределений A-4
Таблица II. Кумулятивные биномиальные вероятности P(X)≤ x) A-5
Таблица III. Кумулятивное стандартное нормальное распределение A-8
Table IV Percentage Pointsχ2&альфа;,v распределения хи-квадрат A-10
Table V Percentage Points tα,v of the t Distribution A-11
Table VI Percentage Points fα,v1,v2 of the F Distribution A-12
Таблица VII Кривые рабочих характеристик A-17
Таблица VIII Критические значения для теста на знаки A-26
Таблица IX. Критические значения для критерия знаковых рангов Уилкоксона A-26
Таблица X Критические значения для критерия суммы рангов Уилкоксона A-27
Таблица XI Факторы для построения контрольных диаграмм переменных A-28
Таблица XII Факторы для интервалов допусков A-29
Appendix B Bibliography A-31
Приложение C. Обзор доверительных интервалов и уравнений проверки гипотез для одного и двух примеров приложений A-33
Glossary G-1
Exercises P-1
Index I-1
об авторе
Дуглас&Middot;Монтгомери — профессор инженерных наук в Университете штата Аризона. Область его исследований – промышленная статистика. Он является автором 16 книг и более 200 технических статей. Он является лауреатом медали Шухарта, премии Брамбл, премии Хантера, премии Сьюэлла и премии Эллиса Р. Отта. Монтгомери также Джордж&Middot;Обладатель медали Box.
Монтгомери является членом Американской статистической ассоциации, Американского общества контроля качества, Королевского статистического общества, Института промышленных инженеров и избранным членом Международной статистической ассоциации.
Дуглас Монтгомери — профессор промышленной инженерии и статистики Риджентс. Его научные интересы связаны с промышленной статистикой. Он является автором 16 книг и более 200 технических статей. Он является лауреатом медали Шухарта, премии Брумбо, премии Хантера, премии Шевелла и премии Эллиса Р. Отта. Монтгомери также является лауреатом медали Джорджа Бокса от ENBIS (Европейской сети деловой и промышленной статистики).
Монтгомери является членом Американской статистической ассоциации, Американского общества контроля качества, Королевского статистического общества, Института промышленных инженеров и избранным членом Международного статистического института. Набор дополнений включает в себя учебное пособие.
