工程统计学（第5版）（统计学经典译丛） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

道格拉斯·C·蒙哥马利 著，张波 等 译

图书标签:

• 工程统计学
• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 第五版
• 译丛
• 高等教育
• 理工科
• 统计方法
• 实验设计

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300199511

版次：1

商品编码：11580706

包装：平装

丛书名： 统计学经典译丛

开本：16开

出版时间：2014-11-01

页数：492

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知识，本书具有以下特点：　
　?应用性强。书中主要介绍了统计方法在工程中的应用，所选案例和练习都有工程背景，使用了实际问题、已出版的资料或来自作者咨询经历的数据。为便于教学和学生自学，各章后配有练习题。　
　?通俗易懂。本书避免了烦琐的数学理论推导，采用深入浅出、循序渐进的方法系统地介绍了统计学的知识，包括工程中常用的数据汇总、简单随机变量和概率分布、统计分布、单样本决策、双样本决策、统计建模、工程实验设计、统计过程控制等内容，易于读者理解与掌握。　
　?强调计算机和互联网的使用。今天的统计分析已离不开计算机与互联网的使用，本书使用了工程统计中常用的软件，对实际案例进行分析。教师可以在WileyPLUS（www.wileyplus.com）布置作业，本书的网站上给出完整的数据样本。
本书可作为高等院校工业工程类专业、经济管理类本科生的教材，也可供研究生和从事统计分析研究的相关读者参考。

作者简介

主要作者简介
道格拉斯?C?蒙哥马利（Douglas C. Montgomery）亚利桑那州立大学工业工程系和统计学系校董讲席教授，美国质量控制学会院士，美国统计协会院士，工业工程学院院士。主要研究领域为工程统计，实验设计。蒙哥马利博士为企业和政府机构做过众多咨询服务，多次获得国际性学术奖励，包括美国质量学会休哈特奖章（Shewhart Medal）及欧洲商业和工业统计网George Box奖。担任过多部本领域核心杂志的主编
主要译者简介：
张波 中国人民大学统计学院教授、博士生导师，香港科技大学理学博士。主要研究方向为随机分析在金融与保险中的应用、高频金融数据分析等。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, 《数学学报》，《自然科学进展》，《统计研究》，《数理统计与管理》等国内外专业杂志发表论文90余篇。主持完成多项国家自然科学基金项目和国家社会科学基金项目。中国现场统计研究会常务理事，担任多个国内外学术期刊编委。

目录

第1章　统计在工程中的应用　　��
　1．1　工程方法和统计思想　　��
　1．2　收集工程数据　　��
　1．3　机械和经验模型　　
　1．4　按时间顺序观察过程　　��
第2章　数据汇总与表示　　
　2．1　数据汇总与表示　　
　2．2　茎叶图　　
　2．3　直方图　　��
　2．4　箱线图　　��
　2．5　时间序列图　　
　2．6　多变量数据　　�お�
第3章　随机变量和概率分布　　��
　3．1　概述
　3．2　随机变量　　��
　3．3　概率　　��
　3．4　连续随机变量　　
　3．5　重要的连续分布　　��
　3．6　概率图　　
　3．7　离散随机变量　　��
　3．8　二项分布　　��
　3．9　泊松分布　　�お�
　3．10　二项和泊松分布的渐近正态分布　　��
　3．11　多个随机变量和独立性　　��
　3．12　随机变量的函数　　
　3．13　随机抽样、统计量和中心极限定理　　��
第4章　单样本决策　　
　4．1　统计推断　��
　4．2　点估计　　��
　4．3　假设检验　　��
　4．4　总体均值的推断，方差已知　　��
　4．5　总体均值的推断，方差未知　　��
　4．6　正态总体的方差推断　　��
　4．7　总体比例的推断　　
　4．8　单个总体的其他区间估计　　
　4．9　单样本的推断过程汇总表　　
　4．10　拟合优度检验　　��
第5章　双样本决策　　��
　5．1　介绍　　
　5．2　两总体均值的推断，方差已知　　��
　5．3　两总体均值的推断，方差未知　��
　5．4　配对�玹��检验　
　5．5　两正态总体方差比的推断　　�お�
　5．6　两总体比例的统计推断　　��
　5．7　双样本推断程序汇总表　　��
　5．8　如果不止两个样本怎么办　　��
　第6章　建立经验模型　　
　6．1　经验模型介绍　　
　6．2　简单线性回归　
　6．3　多元回归　　��
　6．4　回归的其他方面　　�お�
第7章　工程实验设计　　
　7．1　实验策略　　��
　7．2　因子实验　　��
　7．3　2k��析因设计　　
　7．4　2k��设计中的中心点和区组　　��
　7．5　2k��设计的部分反复　　��
　7．6　应答曲面方法与设计　　�お�
　7．7　多于两个水平的因子实验　　�お�
第8章　统计过程控制　　
　8．1　质量改进与统计过程控制　　��
　8．2　控制图介绍　　��
　8．3 X与R��控制图　　��
　8．4　个体度量的控制图　　��
　8．5　过程能力　　��
　8．6　计数控制图　　��
　8．7　控制图绩效　　��
　8．8　测量系统能力　　�お�

附录A　统计表和图　　
附录B　参考书目��
附录C　假设检验程序汇总

精彩书摘

读者对象


工程师在现代社会里起了重要的作用。他们负责设计研制绝大多数我们生
活中要用的产品和制造这些产品的生产过程。工程师也参与工业企业和商业服务
组织的许多管理工作。对问题阐述、分析和解决中工程研究能力的基本训练在很
大范围内非常有价值。
解决许多类型的工程问题都需要能正确看待变异性和了解一些处理变异性
的描述和分析工具。统计是应用数学的一个分支，它关心的是变异性及其他对
决策制定的影响。本书是一本工程统计学的入门教材。虽然我们介绍的主题是统
计在其他学科的基本应用，但是会把重点放在满足工程师的需求上，让他
们把精力集中于统计在他们学科的应用上。因此，我们的例子和练习都是有工
程背景的，几乎在所有的案例里，都使用了实际问题、已出版的资料或者来自
于我们自己咨询经历里的数据。
各学科里的工程师都应该至少选一门统计课程。确实，美国工程技术鉴定局
（Accreditation Board on Engineering and Technology）要求工程师
把统计当做他们正规的大学学习的一部分，学会如何高效地使用统计方法。
由于其他程序要求，绝大多数工科学生只学习一学期统计课程，本书
旨在作为所有工科学生一学期统计课程的教材。
第5版进行了大规模的修订，增加了一些新的例子和许多新的问题。修订
过程中，我们把重点放在改写那些学生理解起来比较难的主题上，它们是从我
们自己的教学经验或者别人的反馈中了解到的。


本书结构



本书基于一本更全面的书（Montgomery,D�盋.,and Runger,G�盋.,Applied Statistics and Probability for Engineers,Fifth Edition,Hoboken,NJ:John Wiley & Sons,2011），此书被教师在一个或者两个学期的课程中使用。我们把这本书中适合一学期课程的关键主题作为本书的基础。作为浓缩和修正的结果，本书的数学水平更加适当。学习了一学期微积分的工科学生在阅读本书时应当没有什么困难。我们的意图是让学生理解统计方法，知道怎么把它们应用到工程问题的解决上，而不是知道统计的数学原理。
第1章介绍了统计和概率在解决工程问题时所起的作用。说明了统计思想和相关的方法，并和其他工程建模方法相比较。用简单的例子讨论了统计方法的重要价值，也介绍了简单的统计汇总。
第2章举例说明了由简单汇总和图形方法给出的有用信息。给出了大的数据集的分析过程。阐明了像直方图、茎叶图和频数分布图这些数据分析方法。重点在用这些方法来洞察数据特征或者潜在的系统。
第3章介绍了随机变量的概念和描述随机变量特征的概率分布。我们集中介绍了正态分布，因为它在那些经常应用于工程的统计工具中起了根本的作用。我们设法避免采用复杂的数学方法和事件样本空间定位方法这类传统的向工科学生提供资料的方法。进一步理解概率对于理解怎样用统计高效地解决工程问题不是必需的。这一章的其他主题包括期望值、方差、概率图和中心极限定理。
第4章和第5章给出了基本的统计推断工具：点估计、置信水平和假设检验。单样本的方法在第4章，两样本的推断方法在第5章。我们的介绍显然是以应用为导向的，强调了这些过程的简单比较实验性质。我们希望工科学生能对怎样使用这些方法解决实际问题产生兴趣，能了解一些概念背后的东西，这样他们就能明白怎么把它们应用到其他地方。我们合理、有启发地推导了方法，而不是使用严格的数学证明。
第6章介绍了如何构造经验模型，给出了简单和多元线性回归模型，也讨论了把这些模型作为机械模型的近似。我们让学生明白如何求出回归系数的最小二乘估计，进行标准的假设检验和求出置信区间，以及用模型残差评价模型的充分性。纵观全章，强调了计算机在拟合和分析回归模型中的使用。
第7章正式介绍了工程实验设计，尽管第4章和第5章的许多部分都是这个主题的基础。我们强调了因子设计，特别是所有的实验因子都是两个水平的。我们的实践经验指出了，如果工程师知道如何在所有因子都有两个水平的情况下建立析因实验，能正确地做实验和正确地分析得到的数据，他们就能成功地处理在实际中
碰到的大多数工程实验。因此，本章的目的就在于实现这些目标。我们同时也介绍了部分因子设计和对应的浅显方法。
统计质量控制在第8章中介绍。强调了休哈特控制图的重要主题。给出
了和R图，以及个体和计数数据的一些简单的控制图方法。我们也讨论了
估计过程能力的一些方面。
我们鼓励学生通过练习来掌握关键的东西。本书提供了大量的不同难度的练习题。每一节
后面的练习题旨在加强那一节介绍的概念和方法。这些题目比每一章后面的补充练习更加
有结构性，而补充练习一般要求更多的公式或概念思考。
补充练习是用来强化对概念的理解而不是分析方法的整合性问题。
团队互动考查了学生把本章的方法和概念应用到需要收集数据的问题上。
正如下面提到的，统计软件在解决问题时的使用是本课程的一部分。



内容更新


●每章新的引例演示了本章的统计学主题与工程的关系。
●在第3章中，通过新的例子演示了使用Excel计算概率。
●例子中的实践解释更好地将本例中的统计学结论与实际工程决策联系起来。
●修订后的实验设计内容和增加的资料有助于学生更好地理解与ANOVA有关的计算机软件。
●增加了大量新的练习。


使用本书


我们相信，对工科学生开设的统计导论课程，首要的应该是应用性课程。
重点应当放在数据描述、推断（置信区间和检验）、模型建立、工程实
验设计和统计质量控制上，因为这些方法是工程实践必须知道的。
讲授这些课程有一种倾向，即在概率和随机变量上花费大量的时间（事实上，一
些工程师，比如工业和电子工程师，与其他学科的学生相比不需要知道太多）
和强调数学推导，这就把工程统计课程变成了“婴儿数学状态”课程。老师
教授这种类型的课程时会觉得很容易，因为教原理总是比讲应用容易得多，
但这不能为学生准备职业经验。
我们在亚利桑那州立大学讲授的课程里，学生每周上两次课，一次在大教室，一次
在小的计算机实验室。学生要做阅读作业、个人课后作业和小组项目。课堂的小组项目
包括设计实验、产生数据和做分析。本书中的补充练习和团队互动是小组项目较好的材料，
目的在于用有挑战性的问题创造积极的学习环境，以此来培养分析和总结能力。


使用计算机



在实践中，工程师在计算机上应用统计方法来解决问题。因此，我们强烈
推荐将计算机使用结合到课程中。纵观本书，我们给出了Minitab的输出结果
。在讲课过程中，我们也使用了Statgraphics,Minitab,Excel和一些其他的统计软件
包与电子数据表。我们没有在本书中汇集其他不同软件包的例子，因为怎样把软件结合到课
程里要比用哪一个软件包重要得多。
在大课的时候，我们引入计算机软件。当讨论到某一方法，我们就给学生示范怎样用软件实现。
我们推荐这种教学形式。许多受欢迎的软件包都有价格较低的学生版本，在许多学院的局域网上也有统计软件，所以学生找到软件不成问题。

前言/序言

好的，这是一本关于应用统计学的图书简介，涵盖了广泛的统计学基础概念、数据分析方法以及在实际工程和科学领域中的应用，但不包含您提到的《工程统计学（第5版）（统计学经典译丛）》中的具体内容。 --- 应用统计学导论：从原理到实践 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代应用统计学框架。它不仅仅是一本理论教材，更是一本侧重于如何运用统计思维和工具解决现实世界复杂问题的实践指南。无论您是工程技术人员、科研工作者、数据分析师，还是希望提升决策质量的商业专业人士，本书都将为您奠定坚实的统计学基础，并引导您掌握从数据收集到模型构建和结果解释的全过程。 第一部分：统计学基石与描述性分析 本书开篇聚焦于统计学的核心概念和数据的基础处理。我们首先建立对总体与样本、参数与统计量的基本理解，阐明统计推断的逻辑起点。 描述性统计是数据理解的第一步。我们将详细探讨集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的计算及其在数据分布形态描述中的作用。图形化展示是数据洞察的关键，本书将深入介绍直方图、箱线图、散点图和时间序列图的绘制技巧，并重点分析如何通过图形识别异常值、偏度和多峰分布。 此外，我们还会讨论概率论的基础，包括随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、指数分布），并着重介绍在自然科学和工程领域中极为重要的正态分布（高斯分布）的性质及其在近似与建模中的应用。 第二部分：统计推断的理论与实践 统计推断是本书的核心部分，它将统计学的理论与实际应用紧密联系起来。我们从抽样分布的概念出发，详细解析中心极限定理在统计推断中的基石地位。 参数估计是推断的两大支柱之一。本书系统介绍了点估计和区间估计（置信区间）的方法。对于点估计，我们剖析矩估计法和极大似然估计法的原理和局限性。对于置信区间，我们将针对均值、比例和方差等关键参数，展示如何根据样本信息和分布类型（$t$分布、$Z$分布、$chi^2$分布）构建可靠的估计区间，并阐释置信水平的实际含义。 假设检验是验证科学假设的严谨工具。本书采取了一种结构化的方法来处理假设检验流程：明确零假设与备择假设、选择检验统计量、确定P值或临界值、做出决策。我们将涵盖单样本和双样本检验，包括均值、比例和方差的比较。尤其侧重于方差分析（ANOVA），用于比较三个或更多组别的均值差异，并讨论其在实验设计中的重要性。 第三部分：回归分析：建模与预测的艺术 回归分析是现代数据科学中最常用和最有力的工具之一。本书将回归分析的讲解分为几个递进的层次。 简单线性回归被用作引入回归思想的起点，详细解释最小二乘法的原理、回归系数的解释以及模型拟合优度（$R^2$）的评估。我们还将深入探讨回归模型的基本假设（如误差项的独立性、同方差性和正态性），并介绍诊断图（残差图）在检验这些假设中的作用。 随后，本书转向多元线性回归。我们将讨论如何纳入多个预测变量，如何进行变量选择（逐步回归、向前选择等），以及如何处理多重共线性问题。虚拟变量（指示变量）的应用被详细讲解，以处理分类数据对模型的影响。 在线性回归模型之外，本书也触及了更高级的话题，例如非线性回归的初步概念，以及如何通过模型变换（如对数变换）来满足模型假设。 第四部分：进阶主题与非参数方法 为了应对现实数据中更复杂的结构和分布情况，本书引入了多种进阶和替代性分析工具。 分类数据分析：我们将重点介绍卡方检验，包括拟合优度检验和独立性检验，以及逻辑回归（Logistic Regression）。逻辑回归作为一种强大的工具，用于建模二元或多元响应变量的概率，其原理、系数解释（优势比）以及模型评估（如AUC/ROC曲线）被进行了详尽的阐述。 方差分析的延伸：除了基本的单因素ANOVA，本书还包括了双因素方差分析（Factorial ANOVA），用以探究两个或多个因素的独立效应和交互效应。 非参数统计：当数据不满足严格的分布假设，或数据为等级数据时，非参数方法显得尤为重要。我们将介绍Wilcoxon秩和检验（替代$t$检验）和Kruskal-Wallis检验（替代ANOVA），帮助读者在数据条件不理想时仍能进行稳健的推断。 第五部分：时间序列与质量控制的统计应用 本书的最后部分将统计学知识应用于特定的工程和运营场景。 基础时间序列分析：我们介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性和自相关性。初级模型如移动平均法和指数平滑法被用于短期预测。 统计过程控制（SPC）：这是质量管理的核心。我们将详细介绍控制图的设计与应用，包括$ar{X}$和$R$图、P图和$np$图。通过控制图，读者可以学会如何实时监控生产过程的稳定性，区分普通原因变异和特殊原因变异，是工程应用中不可或缺的技能。 --- 本书特点总结： 强调直觉理解：理论推导清晰，但更侧重于统计概念背后的实际意义。 注重计算实现：虽然不依赖特定软件，但提供大量案例展示如何使用主流统计软件包（如R或Python库的基础命令结构）来执行分析。 丰富的应用案例：所有方法均辅以来自不同工程、科学和实验背景的实例进行说明。 结构严谨：从描述性分析到概率论，再到推断、回归和进阶模型，逻辑链条清晰，适合作为大学高年级或研究生入门教材，亦适合在职专业人士自学和查阅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了深刻的印象，封面配色沉稳而不失格调，纸张厚实有质感，拿在手里感觉非常实在。更重要的是，它唤醒了我对知识的渴望，仿佛一本精心打磨的艺术品，让人迫不及待地想要翻开它，探索其中的奥秘。在学习过程中，我发现这本书的逻辑编排非常清晰，从基础概念的引入到复杂模型的构建，层层递进，让人能够循序渐进地理解。特别是书中对统计思想的阐述，不仅仅停留在公式的推导，更注重引导读者去理解这些工具背后的逻辑和应用场景。我常常会在遇到难题时，回到前面的章节重新梳理，每一次都有新的收获。作者在文字表达上也力求准确和生动，避免了枯燥的学术术语堆砌，而是用通俗易懂的语言解释那些看似高深的理论。这种“润物细无声”的教学方式，让我感觉学习的过程是愉悦的，而不是一种负担。而且，我在阅读过程中，还会时不时地在书页的空白处做笔记，写下自己的思考和疑问，这些互动让这本书成为了我学习过程中一个不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我感到惊叹，它不仅仅涵盖了统计学的核心概念，还涉及了许多前沿的应用领域。我发现书中对于一些复杂统计模型的讲解，虽然需要花费一些时间和精力去理解，但一旦掌握，就感觉视野豁かります。作者在介绍这些模型时，并非简单罗列公式，而是深入剖析了模型的构建思路、内在假设以及优缺点，这对于我深入理解统计学的发展脉络和理论基础非常有帮助。我尤其喜欢书中关于“贝叶斯统计”的介绍，这部分内容让我对概率的理解有了全新的认识，也为我打开了解决某些特定问题的思路。此外，书中还提及了一些大数据分析和机器学习的统计学基础，这对于我了解当前数据科学的发展趋势非常有启发。它让我意识到，统计学并非一门孤立的学科，而是与许多新兴技术紧密相连，是理解这些技术不可或缺的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格我非常欣赏，它不像一些传统的教材那样过于学术化和死板，而是带有一种引导性的亲和力。作者在讲解过程中，经常会穿插一些历史典故或者生活中的例子，让原本枯燥的统计概念变得生动有趣。我记得有一个章节在解释“假设检验”时，就用了一个生活化的场景来比喻，让我瞬间就明白了其中的原理。这种“寓教于乐”的方式，极大地降低了学习的门槛，也让我对统计学产生了浓厚的兴趣。而且，书中的排版也非常人性化，重点内容会用加粗或者特殊的字体标注出来，关键公式旁边会有详细的解释，方便我快速抓住核心要点。我在学习的过程中，经常会遇到一些理解上的障碍，但只要翻到书中对应的部分，总能找到清晰的解释，或者作者提供的额外思考方向，帮助我跨越难关。这种细致入微的处理，让我在学习过程中少走了很多弯路。

评分☆☆☆☆☆

这本书在练习题的设计上也下了不少功夫，题目类型丰富多样，从基础的概念验证到复杂的应用分析，能够全面地检验读者的学习成果。我尤其喜欢那些需要结合实际数据进行分析的题目，它们能够让我将书本上的理论知识与实际操作结合起来，加深理解。在做题的过程中，我常常会遇到一些挑战，但每次攻克难题后，都会有一种成就感。而且，我发现书中的一些练习题，其难度和复杂度与我工作中遇到的实际问题非常相似，这让我感觉所学的知识能够直接派上用场。我也会尝试用不同的方法去解决同一个问题，在这个过程中，我更加深刻地体会到了统计学方法的灵活性和多样性。这本书提供的不仅仅是知识，更是一种解决问题的能力。我还会时不时地回顾这些练习题，巩固自己对相关知识点的掌握程度，确保这些宝贵的知识能够真正内化于心。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大价值，在于它帮助我构建了一个扎实的统计思维框架。过去，我对统计学的理解可能停留在一些零散的公式和方法上，缺乏系统性的认识。但通过阅读这本书，我开始能够从更宏观的角度去审视问题，理解不同统计方法之间的联系和区别，以及它们各自的适用范围。书中的案例分析也非常贴近实际，让我能够看到统计学在解决现实问题中的强大力量。我尤其喜欢那些关于数据可视化和解释的章节，它们教会我如何用图表清晰地表达数据信息，以及如何避免误导性的解读。这种能力在我的日常工作中变得越来越重要。而且，这本书不仅仅是教授“怎么做”，更重要的是解释“为什么这么做”，这种深度让我受益匪浅。它让我不再是机械地套用公式，而是能够根据具体问题灵活运用所学的知识。我常常会反思，如果早点接触到这本书，我的学习路径可能会更加顺畅，也能够更早地将所学知识应用到实践中，提升工作效率。

评分☆☆☆☆☆

正品。

评分☆☆☆☆☆

不错，还可以

评分☆☆☆☆☆

书很好用，作为教材使用，书很好用，作为教材使用，

评分☆☆☆☆☆

书很好

评分☆☆☆☆☆

质量好 送货快

评分☆☆☆☆☆

书很好用，作为教材使用，书很好用，作为教材使用，

评分☆☆☆☆☆

书很好用，作为教材使用，书很好用，作为教材使用，

评分☆☆☆☆☆

书很好用，作为教材使用，书很好用，作为教材使用，

评分☆☆☆☆☆

看到就不错