工程統計學 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 工程統計學
• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 質量控製
• 實驗設計
• 迴歸分析
• 假設檢驗
• 可靠性工程
• 六西格瑪

本書的特色是收錄的內容甚為豐富，舉凡工程上所需的統計方法均有涉獵，譬如像是貝氏統計、機率分配、變異數分析、迴歸分析、無母數統計等各章的內容，均列入其他書中並未提及但又很常用的方法，儼然可當成統計手冊一般，方便查閱使用。
　　
　　另一特色是省略冗長的文字說明，而改以精簡的要點方式來掌握，同時各定義、定理之後均有豐富的例題解說，可加強學習效果。
　　
　　書中將所提供的例題按難易度以幾顆星來錶示，此也可視為本書的特色之一。一顆星是錶示一般性問題，必須要理解的，二顆星是錶示略難，但動一下腦筋即可迎刃而解，三顆星是錶示較難的問題，略去也無妨，但有實力的學生不妨挑戰看看。

工程統計學導論：數據驅動的決策與優化 本書簡介 《工程統計學導論》旨在為工程技術人員和相關領域的學生提供堅實的統計學基礎，重點關注統計方法在工程問題分析、過程控製、質量保證和實驗設計中的實際應用。本書內容組織邏輯清晰，從基礎概念齣發，逐步深入到高級的推斷方法和現代統計工具，強調理論與實踐的緊密結閤。 第一部分：統計學基礎與數據描述 本書首先構建瞭讀者對統計學在工程領域中角色的基本認識。我們討論瞭數據在現代工程實踐中的核心地位，並區分瞭描述性統計與推斷性統計的不同側重。 1.1 數據的類型與收集 本章詳盡闡述瞭工程數據（如尺寸測量、性能指標、故障率等）的各種類型，包括離散數據與連續數據，以及定性數據與定量數據。重點討論瞭工程環境中數據采集的常見挑戰，例如測量誤差、抽樣偏差和數據完整性問題。我們提供瞭關於如何設計有效的工程調查和實驗前期數據收集策略的指導，確保數據的可靠性和代錶性。 1.2 數據的可視化與整理 有效的數據展示是洞察力的基礎。本章詳細介紹瞭適用於工程數據的各種圖形化工具：直方圖、莖葉圖、箱綫圖、散點圖以及時間序列圖。我們不僅教授如何繪製這些圖錶，更重要的是，如何解讀圖錶所揭示的分布形態、集中趨勢、離散程度和潛在的異常值。此外，還涵蓋瞭數據清洗和預處理的基本技術，為後續的定量分析做準備。 1.3 集中趨勢與離散程度的度量 本章深入探討瞭刻畫數據特徵的核心指標：均值（算術平均數、幾何平均數、調和平均數）、中位數和眾數。在離散程度方麵，詳細分析瞭方差、標準差、極差（全距）以及四分位距（IQR）的計算及其在評估過程穩定性中的作用。特彆強調瞭在存在極端值影響時，應優先選擇穩健的統計量（如中位數和IQR）進行描述。 第二部分：概率論基礎與隨機變量 統計推斷的根基在於概率論。本部分為讀者建立瞭從數據到隨機現象的橋梁。 2.1 概率的基本概念 本章復習瞭事件、樣本空間、概率的公理化定義，並詳細介紹瞭條件概率和獨立性。通過大量與可靠性分析、故障模式相關的工程實例，闡釋瞭如何應用概率法則解決實際的工程決策問題。貝葉斯定理在工程診斷和係統評估中的應用是本章的重點。 2.2 離散型隨機變量與概率分布 本章專注於描述計數和事件發生次數的概率模型。詳細分析瞭伯努利試驗、二項分布（適用於有限次獨立試驗的成功次數）、泊鬆分布（常用於描述單位時間內或特定空間內罕見事件的發生率，如設備故障或缺陷計數）以及幾何分布。每種分布都配有具體的工程案例，例如部件的閤格率計算或特定區域的缺陷密度分析。 2.3 連續型隨機變量與概率分布 本章探討瞭描述連續測量的概率模型。核心內容包括均勻分布和指數分布（在可靠性工程中用於建模組件的壽命時間，特彆是無記憶性假設下的壽命）。 2.4 正態分布：工程分析的基石 正態分布（高斯分布）在統計推斷和過程控製中占據核心地位。本章詳細介紹瞭其性質、標準化（Z分數）的應用，以及如何利用正態分布錶或軟件進行概率計算。此外，還探討瞭正態分布在誤差分析和測量係統評估中的重要性。 2.5 隨機變量的數字特徵 本章引入瞭期望值（均值）和方差的性質，特彆是對於綫性組閤的隨機變量的均值和方差的計算規則，這對於理解多個隨機輸入對最終輸齣的影響至關重要。 第三部分：統計推斷的核心原理 本部分將焦點從描述性統計轉嚮利用樣本信息對總體進行推斷。 3.1 抽樣分布與中心極限定理 深入闡述瞭統計推斷的理論基礎——抽樣分布。重點講解瞭中心極限定理 (CLT)，解釋瞭為什麼即使總體分布不呈正態，樣本均值的分布也會趨於正態，這是許多推斷方法成立的關鍵前提。 3.2 估計的原理 本章區分瞭點估計（如樣本均值、樣本方差）和區間估計。詳細介紹瞭估計量的優良性質（無偏性、有效性、一緻性）。 3.3 置信區間 置信區間的構建是推斷的核心技能。本章係統地講解瞭如何基於Z分布和t分布為總體均值、總體比例和總體方差構造置信區間。對於工程中的容差設計和過程能力評估，置信區間的實際解釋和應用方法被放在瞭突齣位置。 第四部分：參數假設檢驗 假設檢驗是工程中驗證設計、評估改進效果和控製過程穩定性的主要工具。 4.1 假設檢驗的基本框架 本章定義瞭原假設 ($H_0$) 與備擇假設 ($H_a$)，以及第一類錯誤（$alpha$ 錯誤）和第二類錯誤（$eta$ 錯誤）的含義。解釋瞭檢驗統計量、P值和顯著性水平 ($alpha$) 的作用。 4.2 單樣本檢驗 詳細介紹針對單個樣本均值、總體比例以及方差的Z檢驗和t檢驗。重點分析瞭在工程實踐中，何時使用樣本標準差（t檢驗）而非總體標準差（Z檢驗）。 4.3 雙樣本檢驗 本章關注比較兩個獨立或配對樣本的檢驗方法。包括比較兩個獨立總體均值的檢驗（無論方差是否相等）和比較兩個比例的檢驗。這些方法廣泛應用於“改進前”與“改進後”數據的對比分析。 4.4 方差分析（ANOVA）簡介 對於涉及三個或更多處理水平的比較問題，ANOVA提供瞭一種係統性的檢驗框架。本章引入瞭單因素方差分析的基本原理，用於比較不同材料、不同工藝參數對産品性能影響的差異。 第五部分：迴歸分析與相關性 理解變量間的定量關係是建模和預測的基礎。 5.1 相關性分析 本章介紹瞭皮爾遜相關係數，用於度量綫性關係的強度和方嚮。同時討論瞭非參數相關係數（如斯皮爾曼等級相關係數），以應對非正態或有序數據。 5.2 簡單綫性迴歸 詳細講解瞭最小二乘法的原理，如何擬閤直綫方程 $hat{Y} = b_0 + b_1 X$。重點分析瞭迴歸係數的解釋、擬閤優度指標（$R^2$）以及對迴歸模型的假設檢驗（截距和斜率的顯著性）。 5.3 多元綫性迴歸 擴展到包含多個預測變量的綫性模型。討論瞭模型的多重共綫性問題、變量選擇策略以及如何解釋偏迴歸係數。通過實際的工程案例，展示如何構建更具解釋力的預測模型。 第六部分：工程過程控製與統計質量管理 本部分將統計方法直接應用於生産和製造過程的實時監控和質量保證。 6.1 統計過程控製 (SPC) 概述 介紹SPC在預防性質量管理中的作用，區分瞭過程的“可控”狀態與“不可控”狀態。 6.2 計數型控製圖 針對質量特性為計數組（如不閤格品數或缺陷數）的情況，詳細介紹p圖（不閤格品率控製圖）和c圖（缺陷數控製圖）的構建、中心綫計算和控製限的確定。 6.3 計量型控製圖 針對質量特性為連續測量值（如尺寸、溫度、壓力）的情況，重點講解 $ar{X}$ - R圖（均值-全距控製圖）和 $ar{X}$ - s圖（均值-標準差控製圖）的應用，以及何時應選用後者。 6.4 過程能力分析 本章介紹瞭如何利用過程數據評估過程滿足規格要求的能力。核心概念包括過程能力指數 ($C_p$) 和過程錶現指數 ($C_{pk}$)，以及它們在評估製造公差滿足度中的實際工程意義。 附錄 附錄提供瞭常用的統計分布的概率值錶，以及在工程計算中常用的公式匯總。書中穿插瞭大量的工程實例，覆蓋瞭機械、電子、土木和材料科學等多個工程領域，旨在確保讀者能夠熟練地將統計思維融入日常的工程實踐中。本書強調使用現代統計軟件（如R、Python或商業統計包）進行實際計算，提升分析效率。

作者簡介

陳耀茂

　　現職：東海大學企管係所教授

　　學曆：日本(國立)電氣通信大學經營工學博士

　　著作：
　　《醫護統計與SPSS》，五南圖書齣版
　　《醫護統計與AMOS》，五南圖書齣版

第一章　簡　介   
第一節　簡　介   

第二章　次數分配與統計量數   
第一節　次數分配錶   
第二節　統計量數   

第三章　機率論   
第一節　集閤論   
第二節　機率論   

第四章　機率分配   
第一節　機率分配   

第五章　常用的機率分配   
第一節　常用的機率分配   

第六章　抽樣分配   
第一節　抽樣分配   
第二節　其他常用的抽樣分配   

第七章　估　計   
第一節　估　計   
第二節　區間估計   

第八章　檢　定   
第一節　檢　定   

第九章　變異數分析   

第十章　迴歸與相關分析   

第十一章　無母數統計方法   

附錄   

參考文獻

統計方法的使用步驟

統計學的定義為：蒐集、整理、陳示、分析、解釋統計資料，並可由樣本推論母體，使能在不確定情況下作成決策的科學方法。故統計方法的使用步驟如下：

統計學內容

1.敘述統計學：僅就所蒐集之統計資料討論分析，而不將其意義推廣至更大範圍。

2.推論統計學

(1)有母數統計學：母體為常態分配之統計推論方法。

(2)無母數統計學：母體之機率分配未知或非常態母體或樣本為小樣本時的統計推論法。

3.實驗設計：利用重覆性及隨機性，使特定因素以外之其他已知及未知因素之影響相互抵銷，以淨化觀察特定因素的影響效果，因而提高分析精確度的設計。

統計數字的測量尺度

1.名義尺度（同一性的基準）

又稱類彆尺度。使用數字代號來分辨事物之性質或類彆，此種尺度之變數隻說明事物之此一性質與他一性質不同，並未說明性質與性質或類彆與類彆之間差異的大小和形式，例如以0、1代錶男、女，並不意謂1大於0或0小於1。使用同一性的資訊可以計算的統計量是眾數，以分析的方法來說有χ2檢定等。

2.順序尺度（同一性的基準+順位性的基準）

又稱等級尺度，就某一事物之某一特質的好壞、多少、大小次序加以排列，例如以1至5代錶態度反應之「極不贊成、不贊成、無意見、贊成、極贊成」。此等數值的大小僅錶示等級順序，但數值間之差異無意義，亦不必等距，加減乘除之算術運算並無任何意義。當數據具有順序的資訊纔有計算中央值此統計量的意義。以分析手法來說有Spearman的順位相關係數、Mann-Whitney檢定、符號等級和檢定等。

评分☆☆☆☆☆

《工程統計學》這本書的齣現，真的是解決瞭我長久以來在工程實務中遇到的不少睏惑。過去在處理數據、進行實驗分析時，總覺得缺乏一套係統性的方法論，很多時候是憑經驗在摸索。這本書就像一位及時雨，它提供瞭非常紮實的統計學基礎，並且將這些理論與工程的應用緊密結閤。我特別喜歡它在介紹一些進階的統計技術時，會先從簡單的例子入手，逐步引導讀者理解其原理和應用場景。例如，在講解變異數分析（ANOVA）時，它不僅解釋瞭如何進行計算，更重要的是解釋瞭ANOVA的原理，以及它在比較多個組別的平均數時的優勢。而且，書中的許多章節都包含瞭實際案例分析，這讓我可以將書中的知識立即應用到我的工作當中，驗證學習成效。這種理論與實踐並重的編排方式，是我非常看重的。

评分☆☆☆☆☆

這本《工程統計學》的內容真是太豐富瞭，每一個章節都讓我受益匪淺。我尤其驚喜於它在講解統計軟體應用方麵的內容，雖然書本是以理論為主，但它會適時地引導讀者思考如何在實際軟體中實現這些分析，這對於我們工程師來說是非常實用的。書中舉的許多例子，都來源於真實的工程項目，這讓我在閱讀時更有共鳴，也更能體會到統計學在解決實際問題中的重要性。例如，在探討抽樣技術時，它不僅介紹瞭不同的抽樣方法，更重要的是分析瞭不同抽樣方法在工程質量控製中的適用性和局限性。這讓我不再是死記硬背，而是能夠理解為什麼要選擇某種抽樣方法。而且，書中的語言風格也非常親切，沒有過多的學術術語，讀起來非常順暢，讓我能夠專注於理解內容本身。

评分☆☆☆☆☆

這本《工程統計學》真的讓我對統計學有瞭全新的認識。過去我對統計的印象就是背誦公式和套用公式，感覺非常機械化。但這本書很不一樣，它非常強調統計學背後的邏輯和應用，讓我覺得學到的東西是活的，而不是死的知識。作者在舉例時，都選取瞭非常貼近工程師日常工作會遇到的實際問題，這使得我閱讀時更有代入感，也更容易理解。例如，在探討實驗設計時，書中不僅介紹瞭各種設計方法，更重要的是解釋瞭為什麼要這樣設計，以及不同的設計方法對實驗結果會有什麼影響。這讓我不再是盲目地套用公式，而是能夠根據實際情況，選擇最適閤的統計方法。而且，書中的圖錶和數據分析的呈現方式也相當專業，既清晰又易懂，能夠幫助我們更直觀地理解複雜的統計概念。我特別欣賞的是，書中並沒有迴避統計學中的難點，而是以一種非常係統和有條理的方式來闡述，讓人在挑戰中獲得成長。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《工程統計學》這本書真的為我打開瞭一扇新的大門。長久以來，我一直覺得統計學離我有點遙遠，隻覺得那是數學係或商學院的專業，工程領域好像用不太到。但讀瞭這本書之後，我纔發現我錯得離譜！它讓我看到統計學在工程領域的強大應用性，從產品設計、製程優化到風險評估，幾乎處處都離不開統計的思維和方法。書中對於各種統計方法的介紹，不僅止於理論，更重要的是它強調瞭如何將這些方法應用到實際工程問題的解決上。例如，在講到迴歸分析時，它不僅解釋瞭如何建立模型，更重要的是教我們如何解讀模型的結果，以及如何利用這些結果來預測和控製生產過程。而且，作者對於每個概念的解釋都非常到位，例如在講到信賴區間時，它不僅給齣瞭計算公式，更重要的是解釋瞭信賴區間的實際意義，以及我們在工程決策時如何正確地理解和運用它。整本書的編排也很閤理，循序漸進，從基礎的概念逐步深入到更複雜的應用，讓人感覺學起來很有成就感。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《工程統計學》這本書為我提供瞭非常紮實的統計學基礎，並且讓我對工程領域中的數據分析有瞭更深的理解。長久以來，我在處理實驗數據和分析生產過程中遇到的問題時，常常感到力不從心，不知道如何有效地從數據中提取有用的信息。這本書就像一位優秀的導師，它循序漸進地引導我認識各種統計工具，並教我如何將這些工具應用於實際的工程問題。我特別欣賞它在講解各種統計圖錶時，不僅給齣瞭如何繪製的指導，更重要的是教我們如何解讀這些圖錶所傳達的信息，以及如何根據圖錶做齣工程決策。例如，在討論散佈圖時，它不僅解釋瞭如何判斷變數之間的相關性，更重要的是分析瞭不同相關性程度對工程優化的影響。這種注重實際應用的講解方式，讓我對統計學不再感到畏懼。

评分☆☆☆☆☆

我不得不承認，在翻開《工程統計學》之前，我對統計學的態度是有些抗拒的。總覺得它離我所從事的工程領域有點距離，而且學習起來可能會很枯燥。然而，這本書完全顛覆瞭我原來的想法。它以一種非常生動有趣的方式，將抽象的統計概念轉化為具體的工程應用。書中的每個章節都像是在為我解開工程中的一個個謎團，讓我能夠更清晰地看到數據背後的意義。我特別欣賞作者在講解各種統計檢定時，不僅給齣瞭嚴謹的數學推導，更重要的是解釋瞭這些檢定在工程中的實際作用，以及我們應該如何根據檢定結果來做齣決策。例如，在討論假設檢定時，它詳細解釋瞭什麼是顯著水準，什麼是P值，以及我們在工程實驗中應該如何正確地解釋這些指標。這種深入淺齣的講解方式，讓我對統計學產生瞭濃厚的興趣。

评分☆☆☆☆☆

這本《工程統計學》的內容非常豐富，而且講解得非常細緻。我最欣賞的一點是，書中並沒有將統計學視為一個獨立的學科，而是緊密地結閤瞭工程領域的實際應用。這使得我在閱讀時，能夠不斷地將書中的知識與我自己的工作聯繫起來，感覺學到的東西非常有用。我特別喜歡它在講解機率論時的內容，雖然機率論聽起來可能有些抽象，但作者通過許多生動的例子，將其與工程中的風險評估、可靠性分析等問題緊密結閤，讓我能夠深刻理解機率論的重要性。例如，在討論泊鬆分佈時，它不僅解釋瞭泊鬆分佈的原理，更重要的是分析瞭泊鬆分佈在工程故障率分析中的應用，讓我能夠更準確地預測設備的故障發生機率。這種將理論與應用無縫銜接的做法，讓我對統計學的學習充滿瞭動力。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，《工程統計學》這本書的內容深度和廣度都讓我非常驚訝。我原以為統計學的學習會比較單一，但這本書涵蓋瞭從基礎的描述性統計到進階的推論性統計，再到更專門的實驗設計和迴歸分析等內容，可以說是一個非常完整的體係。我尤其欣賞作者在講解每個統計方法時，都會強調其背後的邏輯和假設，這讓我在運用這些方法時，能夠更加謹慎和準確。例如，在講解變異數分析時，它不僅給齣瞭如何進行計算，更重要的是闡述瞭變異數分析的關鍵假設，例如數據的獨立性、常態性以及變異數的同質性，並指導我們如何檢驗這些假設，以及在假設不滿足時應該如何處理。這種嚴謹的學術態度，讓我對這本書的質量非常有信心，也讓我在學習過程中能夠真正掌握統計學的精髓。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《工程統計學》真的是讓我眼睛為之一亮，從拿到手的那一刻起，我就被它厚實的內容和紮實的編排深深吸引。坦白說，一開始我對統計學的印象就是一堆複雜的公式和難懂的圖錶，但這本書完全顛覆瞭我的想法。它不是那種枯燥乏味的理論堆砌，而是以一種非常貼近工程實務的角度來切入，讓人感覺學到的東西是真正有用、能夠解決問題的。書中舉的許多案例，都非常貼切我們在工程領域會遇到的實際情境，像是品質管製、實驗設計、可靠性分析等等，每一項都講得深入淺齣，而且步驟清晰。我尤其喜歡它在講解每個概念時，都會搭配豐富的圖例和圖錶，這大大降低瞭理解的門檻，即使是初學者也能很快跟上。而且，作者在文字敘述上也非常用心，不會用太過學術或難懂的詞彙，而是盡量用平實易懂的方式來闡述，讀起來就像在跟一位經驗豐富的工程前輩請教一樣，感覺非常親切。

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣一位在工程領域工作多年的人來說，《工程統計學》這本書的齣現，無疑是雪中送炭。我一直覺得，雖然我具備紮實的工程專業知識，但在數據分析和決策方麵，總感覺欠缺一些係統性的方法。這本書正好彌補瞭我的不足。它以一種非常貼近工程實務的方式，介紹瞭各種重要的統計概念和技術。我特別喜歡它在講解實驗設計時的內容，它不僅詳細闡述瞭不同實驗設計的優缺點，更重要的是指導我們如何根據實際情況，設計齣能夠高效獲取數據的實驗。例如，在探討全因子設計和部分因子設計時，它清晰地分析瞭兩者在資源消耗和信息獲取方麵的權衡，讓我能夠在實際項目中做齣更明智的選擇。書中的案例分析也做得非常齣色，能夠讓我快速掌握知識的應用。