具体描述
本修订版将各章最末的练习题移至各节内容之后，让内容与练习紧密结合，教师可轻松快速地运用练习题，也让学生清楚章节内容可以解决什么问题。理论证明部分，为了一致性与连贯性，也补足了上一版精简的内容，读者细读之余，将会发现统计证明的简单美感。除了内容外，也在版面上做了富创意的设计，希望帮助读者轻松读，欢喜收。
著者信息
图书目录
第2章 机率法则
第3章 离散分配
第4章 连续分配
第5章 联合分配
第6章 叙述统计学
第7章 估计
第8章 分配平均及变异数的推论
第9章 比例的推论
第10章 比较两平均与两变异数
第11章 简单线性回归与相关
第12章 复线性回归模型
第13章 变异数分析
第14章 因子实验
第15章 分类数据
附录A 统计表
附录B 习题解答
附录C 定理说明
索 引
图书序言
图书试读
用户评价
老實說，我一直對統計學抱有一種既敬畏又有點卻步的態度，總覺得那是一門需要高度數學功底的學科，對於我這種工程背景的學生來說，學習起來總是事倍功半。《工程統計學：原則與應用(修訂版)》這本書，卻意外地讓我對統計學產生了濃厚的興趣。它的內容編排非常有條理，循序漸進，即使是對統計學比較陌生的讀者，也能輕鬆上手。我尤其喜歡書中在講解理論時，總是緊密結合實際的工程案例。例如，在介紹「參數估計」時，它並不是直接丟出公式，而是先從一個實際問題出發，比如如何估計某種材料的平均強度，然後才引導讀者去理解為什麼需要估計，以及有哪些方法可以進行估計，並且詳細說明了每種方法的優缺點。這種「由實入虛」的教學方式，大大降低了學習的門檻，也讓我更容易理解統計學在工程領域的實際價值。我在過去的專案中，經常會遇到需要對實驗數據進行分析，並得出結論的情況，但總是苦於沒有系統性的統計知識，只能憑藉一些基礎的統計概念來處理。這本書中關於「假設檢定」的詳盡講解，對我來說，簡直是福音。它不僅清晰地解釋了 P 值、顯著性水平的含義，更重要的是，它透過大量的工程實例，展示了如何在實際問題中運用假設檢定來判斷不同條件下的差異是否具有統計學意義。例如，在比較兩種不同的製程參數對產品性能的影響時，如何設定虛無假設和對立假設，如何選擇合適的檢定方法，以及如何解讀檢定的結果，這本書都給出了非常清晰的指導。此外，書中對於「時間序列分析」的介紹，也讓我眼前一亮。在許多工程應用中，我們需要分析隨時間變化的數據，例如股價、氣象數據、設備的運行狀態等。這本書能提供處理這類數據的系統性方法，幫助我們識別數據的趨勢、季節性、週期性等特徵，並進行預測。總體而言，這本書的內容豐富，邏輯清晰，且非常注重實踐應用，它不僅是一本教科書，更是一本能夠幫助工程師提升解決問題能力的實用指南。
评分收到這本《工程統計學：原則與應用(修訂版)》，我簡直像發現了寶藏！身為一個在工程領域工作多年的專業人士，我深知統計學在數據分析、決策制定和問題解決中的重要性，但過去的學習經歷總是讓我感覺統計學離實際工程應用有點距離。《工程統計學：原則與應用(修訂版)》最大的優勢在於它「原則與應用」的結合。它並非枯燥的理論講解，而是從工程師實際遇到的問題出發，引導讀者理解統計學的原理，並掌握應用方法。我特別欣賞書中在介紹「機率分佈」時，不僅列舉了各種常見的分佈（如常態分佈、指數分佈、泊松分佈等），更重要的是，它詳細闡述了這些分佈在工程領域的典型應用場景。例如，當我們談論零件的壽命時，很容易聯想到指數分佈或韋伯分佈，這本書就為我們提供了明確的指引，讓我們知道在面對不同類型的隨機現象時，應該選擇哪種分佈模型。這對於我過去在進行可靠度分析時，能夠更精確地選擇合適的數學模型，避免了過去的一些誤區。同時，書中對於「推論統計」的講解，也是我非常看重的部分。特別是「信賴區間」和「假設檢定」，這兩者是從樣本數據推斷總體特性的關鍵工具。這本書不僅清晰地解釋了它們的計算方法，更重要的是，它強調了如何根據工程實際背景來設置假設，以及如何解讀檢定結果，並根據置信水平來判斷結論的可靠性。例如，在驗證某個製程參數的改進是否真的對產品良率產生了提升時，精確的假設檢定能夠提供有力的數據支持。此外，書中對於「變異數分析」（ANOVA）的講解，也讓我受益匪淺。在比較多個獨立變量對因變量影響的研究中，ANOVA 是一個強大的工具。書中透過實際案例，展示了如何進行單因子 ANOVA 和雙因子 ANOVA，以及如何分析交互作用，這對我正在進行的某項材料性能優化研究，將會有非常大的幫助。總的來說，《工程統計學：原則與應用(修訂版)》是一本非常實用的工程統計學教材，它將抽象的理論與生動的案例完美結合，為工程師提供了一個系統、高效的學習路徑，能夠幫助我們在實際工作中更好地應用統計學知識，提升解決問題的能力。
评分在數位時代，數據分析能力已經成為工程師不可或缺的核心技能之一。《工程統計學：原則與應用(修訂版)》這本書，可以說是為我們這些渴望提升數據分析能力、解決工程難題的專業人士，量身打造的教科書。它的內容深度和廣度都相當令人讚賞，更重要的是，它始終圍繞著「應用」這個核心，讓統計學不再是枯燥的理論，而是實實在在的解決方案。我過去在進行產品可靠度測試時，經常會面臨如何分析大量的失效數據，並從中找出可靠度瓶頸的問題。這本書中關於「生存分析」的講解，讓我耳目一新。它詳細介紹了各種生存函數、風險函數的意義，以及如何利用 Kaplan-Meier 曲線、Cox 比例風險模型等工具來分析數據，並進行可靠度預測。這對於我來說，是一個非常及時且實用的知識點。另外，書中對於「多變量統計」的介紹，也引起了我極大的興趣。在許多複雜的工程系統中，往往有許多相互關聯的變量共同影響著最終結果。例如，在分析建築結構的安全性時，可能需要同時考慮材料強度、載荷、環境因素等多個變量。書中關於主成分分析（PCA）、因子分析等技術的講解，將能幫助我更好地理解和處理這些多變量的關係，從而做出更全面、更準確的決策。我特別欣賞書中在介紹每一種統計方法時，都會附帶詳細的步驟說明和結果解讀，這使得讀者能夠清晰地理解如何操作，以及如何從分析結果中提取有用的資訊。對於一些統計軟體的使用，書中也給予了適當的提示，雖然沒有深入到軟體教學的程度，但已經足夠為讀者指明方向。總體而言，這本書不僅在理論上紮實，在實務應用上更是無懈可擊，它將統計學的知識與工程實踐緊密結合，為讀者提供了一條清晰且高效的學習路徑，我強烈推薦給所有對工程統計感興趣的同行。
评分一直以來，我對統計學的理解都停留在比較基礎的層面，總覺得要深入掌握這門學問，需要非常紮實的數學功底。《工程統計學：原則與應用(修訂版)》這本書，徹底顛覆了我之前的看法。它的內容不僅全面，而且編排得非常科學，從基礎概念到進階應用，層層遞進，讓我能夠在不知不覺中掌握越來越深入的知識。最讓我感到驚喜的是，書中大量引用了工程領域的實際案例，使得原本抽象的統計概念變得生動形象。例如，在講解「敘述統計」時，它並沒有僅僅介紹均值、中位數、標準差等基本概念，而是結合了工程數據的整理和可視化，讓我們明白如何用這些工具來初步了解數據的特徵和分佈。這種「理論與實踐並重」的教學方式，讓學習過程更加有趣和有效。我特別看重書中關於「迴歸分析」的講解。在許多工程專案中，我們需要建立數學模型來預測結果或分析變數之間的關係。這本書對線性迴歸、非線性迴歸、多元迴歸等都有非常詳盡的介紹，並且強調了模型診斷和模型選擇的重要性。例如，如何識別和處理多重共線性問題，如何評估模型的擬合優度，以及如何進行模型的預測和推斷，這些都是非常實用的技能。我記得過去在建立一個設備故障預測模型時，就曾經因為對這些細節處理不夠完善，導致模型的準確性不高。相信通過這本書的學習，我能夠大幅提升我的模型建構能力。此外，書中關於「實驗設計」（Design of Experiments, DOE）的介紹，也是讓我眼前一亮。在進行產品開發和製程優化時，DOE 能夠幫助我們在有限的資源下，高效地獲取有價值的資訊。這本書從簡單的全因子設計，到更複雜的部分因子設計，再到響應面方法，都進行了非常系統的講解，並提供了許多實用的技巧和注意事項，這對我未來的工作將有極大的幫助。總而言之，《工程統計學：原則與應用(修訂版)》是一本極具價值的工程統計學參考書，它以其豐富的內容、清晰的邏輯以及貼近工程實務的講解，幫助我系統地掌握了統計學的精髓，並將其應用於解決實際工程問題，我真心推薦這本書給所有在工程領域的學習者和工作者。
评分在如今這個數據爆炸的時代，如何有效地從海量數據中挖掘出有價值的資訊，已成為衡量一個工程師能力的重要標準。這本《工程統計學：原則與應用(修訂版)》的到來，可說是為我打開了一扇新的大門。《工程統計學：原則與應用(修訂版)》的內容極其豐富，從最基礎的機率論到進階的多元統計分析，幾乎涵蓋了工程領域所需的統計知識。它的優點在於，不僅僅是理論的講解，更強調「原則與應用」。書中將抽象的統計概念，通過貼近工程實際的案例，變得具體而易懂。例如，在講解「假設檢定」時，它並非直接給你一堆公式，而是先描繪一個具體的工程場景，比如如何判斷兩種材料的機械性能是否有顯著差異，然後才引導你一步步理解假設檢定的原理和方法。這種「由問題到方法」的講解模式，對於我這種非數學科班出身的工程師來說，非常友好。我特別關注書中關於「迴歸分析」的章節。在實際工作中，我們經常需要建立數學模型來預測產品的性能、壽命，或是分析影響製程良率的關鍵因素。這本書對線性迴歸、非線性迴歸、多元迴歸等都有詳盡的講解，並且強調了模型診斷和優化，這對於我提升模型建構的能力非常有幫助。我記得在過去，我曾經試圖建立一個預測模型，但因為對殘差分析、多重共線性等問題處理不當，導致模型精度不佳，後來就放棄了。相信通過學習這本書，我能掌握更系統的方法來克服這些難題。另外，書中對於「實驗設計」（DOE）的講解，也讓我眼前一亮。在需要進行參數優化或因子篩選的專案中，DOE 能夠極大地提高效率。這本書從簡單的單因子實驗，到複雜的多因子實驗，再到響應面方法，都有詳細的介紹，並給出了許多實用技巧。總之，《工程統計學：原則與應用(修訂版)》是一本集理論與實踐於一身的優秀著作，它能夠幫助工程師系統地掌握統計學知識，並將其應用於解決各種實際工程問題。
评分身為一個在電子產業打滾多年的工程師，對於數據的敏感度自然不在話下，但究竟如何從龐雜的數據中提煉出有價值的資訊，一直是我努力的方向。《工程統計學：原則與應用(修訂版)》這本書，在我看來，正是解決這個痛點的絕佳利器。它的編排方式很不錯，不是那種艱澀難懂的學術論文風格，而是更貼近工程人員的思維模式。我特別欣賞它在每個章節開頭，都會先點出該章節要探討的「問題」或「情境」，然後再導入相關的統計理論與方法，最後再透過實際案例來驗證。這種「問題導向」的學習路徑，非常能引起我的共鳴。我記得在過去的品管工作中，經常需要分析產品的失效模式，試圖找出根本原因，但往往因為缺乏系統性的統計工具，只能靠經驗判斷，效率不高，且容易忽略一些潛在的影響因素。這本書中關於「推論統計」的部分，特別是假設檢定與信賴區間的介紹，我認為對我來說非常有幫助。它能幫助我更有信心地判斷產品的性能是否真的達到了設計要求，或者某個製程參數的改變是否真的對產品品質產生了顯著的影響。而書中對於「迴歸分析」的講解，也讓我看到了如何建立數學模型來預測產品的壽命、良率，甚至是設備的故障時間。我過去在做預測性維護時，就曾經嘗試過一些簡單的線性迴歸，但對於多重共線性、殘差分析等細節處理得不夠到位，導致模型的預測精度不盡理想。這本書提供了更為詳盡的解説，相信能幫助我建立更穩健、更精確的預測模型。總的來說，這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，它用清晰的邏輯和實用的案例，引導讀者一步步掌握工程統計的精髓，並將其應用於解決實際工程問題，這對我來說，價值連城。
评分坦白說，在翻閱《工程統計學：原則與應用(修訂版)》之前，我對統計學的印象就是無止盡的公式推導和符號。我大學時期修過統計學課程，但當時的課程安排更側重於理論的嚴謹性，對於如何在工程領域實際應用，卻是點到為止。這本書的「修訂版」標誌，讓我更加期待它在內容上的更新與實務性上的加強。打開書，最讓我印象深刻的是它的「案例」驅動式教學法。書中從不同的工程領域，如機械、電子、化工、土木等，都挑選了極具代表性的問題，然後引導讀者運用統計學知識來解決。例如，在介紹「抽樣檢驗」時，它並非只講解各種抽樣計畫的公式，而是先描繪了一個工廠如何面對大量生產，需要快速而有效地評估產品批次品質的困境，然後才引入抽樣檢驗的原理和方法，並說明如何根據風險考量來選擇合適的抽樣計畫。這種循序漸進、由淺入深的方式，讓我對統計學不再感到遙不可及。我尤其關注書中關於「品質管制」的章節。在實際工作中，我們經常需要建立管制圖來監控製程的穩定性，但如何正確判讀管制圖、如何區分是「機率性變異」還是「非機率性變異」，一直是讓我比較困惑的地方。這本書的詳細闡述，特別是對於管制圖的各類異常訊號的解讀，相信能幫助我更有效地識別和排除製程中的潛在問題，從而提升產品的良率和一致性。另外，書中對於「可靠度工程」的探討，也是我非常感興趣的部分。在許多高風險、長壽命的產品設計中，可靠度分析至關重要。這本書能提供系統性的方法，幫助我們評估產品的壽命分佈，預測故障率，並進行可靠度設計優化，這對於提升產品的市場競爭力具有極大的意義。
评分哇，拿到這本《工程統計學：原則與應用(修訂版)》真是讓我眼睛一亮！說實話，我一直對統計學有點心生畏懼，覺得那些公式和圖表看起來就像天書一樣，但在大學時期，課堂上的內容往往是為了應付考試，真正深入理解並應用到實際工程問題上，卻感到力不從心。拿到這本書，首先映入眼簾的是它紮實的排版和清晰的結構，這讓我 initial 的好感度就大幅提升。翻開目錄，發現裡面涵蓋了從基本的機率論、敘述統計，到更為進階的假設檢定、迴歸分析、實驗設計等，幾乎涵蓋了工程領域常見的統計應用。尤其讓我感到欣慰的是，它不僅是理論的堆砌，更強調「應用」，這點從書名就能看得出來。我個人在過去的專案中，常常遇到需要數據分析來驗證假設、優化流程，甚至預測未來趨勢的狀況，但苦於缺乏系統性的統計知識，常常只能憑感覺或依賴一些現成的軟體工具，結果卻是事倍功半，有時甚至會做出錯誤的決策。這本書的出現，就像及時雨，它用非常易懂的語言，配合大量的工程實際案例，將抽象的統計概念具象化。例如，在介紹變異數分析（ANOVA）時，書中並非直接丟出公式，而是透過一個機械零件製造良率的例子，循序漸進地解釋為什麼需要ANOVA，它能解決什麼問題，以及如何解讀結果。這種「由情境帶入理論」的方式，對我這樣非統計科班出身的工程師來說，實在是太友善了。我特別期待它在實驗設計（DOE）部分的講解，因為在產品開發和製程優化過程中，DOE 是提升效率、降低成本的關鍵，但過去的學習經驗總是讓我摸不著頭緒，希望這本書能為我撥開迷霧。總體而言，這本書的內容紮實、結構清晰，且非常注重實務應用，我相信它將會是我在工程統計領域學習和實踐的寶貴工具。
评分收到這本《工程統計學：原則與應用(修訂版)》，讓我立刻想起過去在研究所時期，為了完成論文而苦苦鑽研統計軟體和相關理論的經歷。那時候，我總覺得統計學是一門非常抽象的學科，很多時候，即使理解了公式背後的數學邏輯，卻難以將其與實際工程問題的解決聯結起來。這本書的出現，徹底改變了我對統計學的看法。它的內容編排非常用心，每一個章節都像是為工程師量身打造的學習指南。我特別喜歡書中對於「機率與機率分佈」的講解。它並沒有一味地強調各種分佈的數學性質，而是從實際的隨機現象出發，例如零件的壽命、電壓的波動、產品的尺寸變異等等，然後引入相應的機率分佈，並詳細說明這些分佈在工程中的應用場景。這讓我對各種機率分佈有了更直觀、更深刻的理解，也更容易選擇適合的工具來分析實際問題。我在過去的研究專案中，曾經需要分析實驗數據，但對於如何選擇合適的統計模型，以及如何評估模型的優劣，常常感到力不從心。這本書在「參數估計」和「模型選擇」的部分，提供了非常系統性的指導。它不僅介紹了點估計和區間估計的方法，還詳細闡述了最大概似估計、貝氏估計等進階概念，並結合了實際案例，讓我學會如何根據數據的特徵和研究目標來選擇最合適的估計方法。此外，書中對於「變異數分析」的詳盡講解，也讓我茅塞頓開。我以前總覺得ANOVA離我比較遙遠，但在學習了這本書之後，我意識到它在比較多個處理組或多個因素對結果影響的實驗設計中，扮演著至關重要的角色。例如，在比較不同材料對產品強度的影響時，ANOVA就能提供一個強而有力的統計工具來判斷這些差異是否具有顯著意義。總的來說，這本書不僅內容廣泛，涵蓋了工程統計的各個重要面向，更重要的是，它以極其貼近工程實務的方式，將抽象的統計理論轉化為解決問題的有力工具，這對我來說，無疑是一份珍貴的學習資源。
评分收到這本《工程統計學：原則與應用(修訂版)》，真的讓我興奮不已！作為一名長期在工程領域工作的專業人士，我深知數據分析在現代工程決策中的重要性。然而，過去的學習經驗總是讓我感覺統計學與工程實務之間存在一層隔閡，理論學了不少，但真正應用到實際問題時，卻顯得捉襟見肘。《工程統計學：原則與應用(修訂版)》這本書，最大的亮點就在於它完美地彌合了這一差距。書中的每一章節都充滿了工程師能夠理解和應用的內容，它不是簡單的公式堆砌，而是通過生動的案例，引導讀者去理解統計學的原理及其應用。我特別喜歡書中關於「實驗設計」（Design of Experiments, DOE）的介紹。在產品開發和製程優化過程中，DOE 是提高效率、減少試錯成本的關鍵。過去我對 DOE 的理解僅限於一些基礎的概念，但這本書從全因子設計、部分因子設計，到田口方法等，都進行了非常深入且清晰的講解，並配合了實際案例，讓我知道如何在有限的資源下，通過合理的實驗設計，高效地獲取有價值的資訊。這對我正在進行的某個專案，有著極大的啟發。此外，書中關於「統計過程控制」（Statistical Process Control, SPC）的內容，也是我非常看重的。在生產製造過程中，如何建立有效的 SPC 體系，監控製程的穩定性，及時發現和糾正問題，是保證產品質量的重要手段。這本書詳細介紹了各種管制圖的類型，以及如何正確地設置和判讀這些管制圖，我相信這將能極大地提升我在現場的品管能力。總而言之，這本書不僅提供了紮實的統計學理論基礎，更重要的是，它將這些理論與工程實踐緊密結合，通過豐富的案例和清晰的講解，幫助讀者將所學知識轉化為解決實際問題的強大武器，我認為這是一本值得所有工程師擁有的經典之作。
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