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• 质量控制
• 实验设计
• 回归分析
• 假设检验
• 可靠性工程
• 六西格玛

本书的特色是收录的内容甚为丰富，举凡工程上所需的统计方法均有涉猎，譬如像是贝氏统计、机率分配、变异数分析、回归分析、无母数统计等各章的内容，均列入其他书中并未提及但又很常用的方法，俨然可当成统计手册一般，方便查阅使用。
　　
　　另一特色是省略冗长的文字说明，而改以精简的要点方式来掌握，同时各定义、定理之后均有丰富的例题解说，可加强学习效果。
　　
　　书中将所提供的例题按难易度以几颗星来表示，此也可视为本书的特色之一。一颗星是表示一般性问题，必须要理解的，二颗星是表示略难，但动一下脑筋即可迎刃而解，三颗星是表示较难的问题，略去也无妨，但有实力的学生不妨挑战看看。

工程统计学导论：数据驱动的决策与优化 本书简介 《工程统计学导论》旨在为工程技术人员和相关领域的学生提供坚实的统计学基础，重点关注统计方法在工程问题分析、过程控制、质量保证和实验设计中的实际应用。本书内容组织逻辑清晰，从基础概念出发，逐步深入到高级的推断方法和现代统计工具，强调理论与实践的紧密结合。 第一部分：统计学基础与数据描述 本书首先构建了读者对统计学在工程领域中角色的基本认识。我们讨论了数据在现代工程实践中的核心地位，并区分了描述性统计与推断性统计的不同侧重。 1.1 数据的类型与收集 本章详尽阐述了工程数据（如尺寸测量、性能指标、故障率等）的各种类型，包括离散数据与连续数据，以及定性数据与定量数据。重点讨论了工程环境中数据采集的常见挑战，例如测量误差、抽样偏差和数据完整性问题。我们提供了关于如何设计有效的工程调查和实验前期数据收集策略的指导，确保数据的可靠性和代表性。 1.2 数据的可视化与整理 有效的数据展示是洞察力的基础。本章详细介绍了适用于工程数据的各种图形化工具：直方图、茎叶图、箱线图、散点图以及时间序列图。我们不仅教授如何绘制这些图表，更重要的是，如何解读图表所揭示的分布形态、集中趋势、离散程度和潜在的异常值。此外，还涵盖了数据清洗和预处理的基本技术，为后续的定量分析做准备。 1.3 集中趋势与离散程度的度量 本章深入探讨了刻画数据特征的核心指标：均值（算术平均数、几何平均数、调和平均数）、中位数和众数。在离散程度方面，详细分析了方差、标准差、极差（全距）以及四分位距（IQR）的计算及其在评估过程稳定性中的作用。特别强调了在存在极端值影响时，应优先选择稳健的统计量（如中位数和IQR）进行描述。 第二部分：概率论基础与随机变量 统计推断的根基在于概率论。本部分为读者建立了从数据到随机现象的桥梁。 2.1 概率的基本概念 本章复习了事件、样本空间、概率的公理化定义，并详细介绍了条件概率和独立性。通过大量与可靠性分析、故障模式相关的工程实例，阐释了如何应用概率法则解决实际的工程决策问题。贝叶斯定理在工程诊断和系统评估中的应用是本章的重点。 2.2 离散型随机变量与概率分布 本章专注于描述计数和事件发生次数的概率模型。详细分析了伯努利试验、二项分布（适用于有限次独立试验的成功次数）、泊松分布（常用于描述单位时间内或特定空间内罕见事件的发生率，如设备故障或缺陷计数）以及几何分布。每种分布都配有具体的工程案例，例如部件的合格率计算或特定区域的缺陷密度分析。 2.3 连续型随机变量与概率分布 本章探讨了描述连续测量的概率模型。核心内容包括均匀分布和指数分布（在可靠性工程中用于建模组件的寿命时间，特别是无记忆性假设下的寿命）。 2.4 正态分布：工程分析的基石 正态分布（高斯分布）在统计推断和过程控制中占据核心地位。本章详细介绍了其性质、标准化（Z分数）的应用，以及如何利用正态分布表或软件进行概率计算。此外，还探讨了正态分布在误差分析和测量系统评估中的重要性。 2.5 随机变量的数字特征 本章引入了期望值（均值）和方差的性质，特别是对于线性组合的随机变量的均值和方差的计算规则，这对于理解多个随机输入对最终输出的影响至关重要。 第三部分：统计推断的核心原理 本部分将焦点从描述性统计转向利用样本信息对总体进行推断。 3.1 抽样分布与中心极限定理 深入阐述了统计推断的理论基础——抽样分布。重点讲解了中心极限定理 (CLT)，解释了为什么即使总体分布不呈正态，样本均值的分布也会趋于正态，这是许多推断方法成立的关键前提。 3.2 估计的原理 本章区分了点估计（如样本均值、样本方差）和区间估计。详细介绍了估计量的优良性质（无偏性、有效性、一致性）。 3.3 置信区间 置信区间的构建是推断的核心技能。本章系统地讲解了如何基于Z分布和t分布为总体均值、总体比例和总体方差构造置信区间。对于工程中的容差设计和过程能力评估，置信区间的实际解释和应用方法被放在了突出位置。 第四部分：参数假设检验 假设检验是工程中验证设计、评估改进效果和控制过程稳定性的主要工具。 4.1 假设检验的基本框架 本章定义了原假设 ($H_0$) 与备择假设 ($H_a$)，以及第一类错误（$alpha$ 错误）和第二类错误（$eta$ 错误）的含义。解释了检验统计量、P值和显著性水平 ($alpha$) 的作用。 4.2 单样本检验 详细介绍针对单个样本均值、总体比例以及方差的Z检验和t检验。重点分析了在工程实践中，何时使用样本标准差（t检验）而非总体标准差（Z检验）。 4.3 双样本检验 本章关注比较两个独立或配对样本的检验方法。包括比较两个独立总体均值的检验（无论方差是否相等）和比较两个比例的检验。这些方法广泛应用于“改进前”与“改进后”数据的对比分析。 4.4 方差分析（ANOVA）简介 对于涉及三个或更多处理水平的比较问题，ANOVA提供了一种系统性的检验框架。本章引入了单因素方差分析的基本原理，用于比较不同材料、不同工艺参数对产品性能影响的差异。 第五部分：回归分析与相关性 理解变量间的定量关系是建模和预测的基础。 5.1 相关性分析 本章介绍了皮尔逊相关系数，用于度量线性关系的强度和方向。同时讨论了非参数相关系数（如斯皮尔曼等级相关系数），以应对非正态或有序数据。 5.2 简单线性回归 详细讲解了最小二乘法的原理，如何拟合直线方程 $hat{Y} = b_0 + b_1 X$。重点分析了回归系数的解释、拟合优度指标（$R^2$）以及对回归模型的假设检验（截距和斜率的显著性）。 5.3 多元线性回归 扩展到包含多个预测变量的线性模型。讨论了模型的多重共线性问题、变量选择策略以及如何解释偏回归系数。通过实际的工程案例，展示如何构建更具解释力的预测模型。 第六部分：工程过程控制与统计质量管理 本部分将统计方法直接应用于生产和制造过程的实时监控和质量保证。 6.1 统计过程控制 (SPC) 概述 介绍SPC在预防性质量管理中的作用，区分了过程的“可控”状态与“不可控”状态。 6.2 计数型控制图 针对质量特性为计数组（如不合格品数或缺陷数）的情况，详细介绍p图（不合格品率控制图）和c图（缺陷数控制图）的构建、中心线计算和控制限的确定。 6.3 计量型控制图 针对质量特性为连续测量值（如尺寸、温度、压力）的情况，重点讲解 $ar{X}$ - R图（均值-全距控制图）和 $ar{X}$ - s图（均值-标准差控制图）的应用，以及何时应选用后者。 6.4 过程能力分析 本章介绍了如何利用过程数据评估过程满足规格要求的能力。核心概念包括过程能力指数 ($C_p$) 和过程表现指数 ($C_{pk}$)，以及它们在评估制造公差满足度中的实际工程意义。 附录 附录提供了常用的统计分布的概率值表，以及在工程计算中常用的公式汇总。书中穿插了大量的工程实例，覆盖了机械、电子、土木和材料科学等多个工程领域，旨在确保读者能够熟练地将统计思维融入日常的工程实践中。本书强调使用现代统计软件（如R、Python或商业统计包）进行实际计算，提升分析效率。

作者简介

陈耀茂

　　现职：东海大学企管系所教授

　　学历：日本(国立)电气通信大学经营工学博士

　　着作：
　　《医护统计与SPSS》，五南图书出版
　　《医护统计与AMOS》，五南图书出版

第一章　简　介   
第一节　简　介   

第二章　次数分配与统计量数   
第一节　次数分配表   
第二节　统计量数   

第三章　机率论   
第一节　集合论   
第二节　机率论   

第四章　机率分配   
第一节　机率分配   

第五章　常用的机率分配   
第一节　常用的机率分配   

第六章　抽样分配   
第一节　抽样分配   
第二节　其他常用的抽样分配   

第七章　估　计   
第一节　估　计   
第二节　区间估计   

第八章　检　定   
第一节　检　定   

第九章　变异数分析   

第十章　回归与相关分析   

第十一章　无母数统计方法   

附录   

参考文献

统计方法的使用步骤

统计学的定义为：蒐集、整理、陈示、分析、解释统计资料，并可由样本推论母体，使能在不确定情况下作成决策的科学方法。故统计方法的使用步骤如下：

统计学内容

1.叙述统计学：仅就所蒐集之统计资料讨论分析，而不将其意义推广至更大范围。

2.推论统计学

(1)有母数统计学：母体为常态分配之统计推论方法。

(2)无母数统计学：母体之机率分配未知或非常态母体或样本为小样本时的统计推论法。

3.实验设计：利用重覆性及随机性，使特定因素以外之其他已知及未知因素之影响相互抵销，以净化观察特定因素的影响效果，因而提高分析精确度的设计。

统计数字的测量尺度

1.名义尺度（同一性的基准）

又称类别尺度。使用数字代号来分辨事物之性质或类别，此种尺度之变数只说明事物之此一性质与他一性质不同，并未说明性质与性质或类别与类别之间差异的大小和形式，例如以0、1代表男、女，并不意谓1大于0或0小于1。使用同一性的资讯可以计算的统计量是众数，以分析的方法来说有χ2检定等。

2.顺序尺度（同一性的基准+顺位性的基准）

又称等级尺度，就某一事物之某一特质的好坏、多少、大小次序加以排列，例如以1至5代表态度反应之「极不赞成、不赞成、无意见、赞成、极赞成」。此等数值的大小仅表示等级顺序，但数值间之差异无意义，亦不必等距，加减乘除之算术运算并无任何意义。当数据具有顺序的资讯才有计算中央值此统计量的意义。以分析手法来说有Spearman的顺位相关系数、Mann-Whitney检定、符号等级和检定等。

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，但這本書涵蓋了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系。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，它不僅給出了如何進行計算，更重要的是闡述了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☆☆☆☆☆

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，這本書完全顛覆了我原來的想法。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，不僅給出了嚴謹的數學推導，更重要的是解釋了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出決策。例如，在討論假設檢定時，它詳細解釋了什麼是顯著水準，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。這種深入淺出的講解方式，讓我對統計學產生了濃厚的興趣。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《工程統計學》這本書為我提供了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了更深的理解。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表時，不僅給出了如何繪製的指導，更重要的是教我們如何解讀這些圖表所傳達的信息，以及如何根據圖表做出工程決策。例如，在討論散佈圖時，它不僅解釋了如何判斷變數之間的相關性，更重要的是分析了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☆☆☆☆☆

這本《工程統計學》真的讓我對統計學有了全新的認識。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，都選取了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，書中不僅介紹了各種設計方法，更重要的是解釋了為什麼要這樣設計，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，選擇最適合的統計方法。而且，書中的圖表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，書中並沒有回避統計學中的難點，而是以一種非常系統和有條理的方式來闡述，讓人在挑戰中獲得成長。

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扎實的編排深深吸引。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表，但這本書完全顛覆了我的想法。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，像是品質管制、實驗設計、可靠性分析等等，每一項都講得深入淺出，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表，這大大降低了理解的門檻，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》這本書的出現，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面，總感覺欠缺一些系統性的方法。這本書正好彌補了我的不足。它以一種非常貼近工程實務的方式，介紹了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，它不僅詳細闡述了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，設計出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，它清晰地分析了兩者在資源消耗和信息獲取方面的權衡，讓我能夠在實際項目中做出更明智的選擇。書中的案例分析也做得非常出色，能夠讓我快速掌握知識的應用。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《工程統計學》這本書真的為我打開了一扇新的大門。長久以來，我一直覺得統計學離我有點遙遠，只覺得那是數學系或商學院的專業，工程領域好像用不太到。但讀了這本書之後，我才發現我錯得離譜！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，更重要的是它強調了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，它不僅解釋了如何建立模型，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制生產過程。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，它不僅給出了計算公式，更重要的是解釋了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。整本書的編排也很合理，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☆☆☆☆☆

這本《工程統計學》的內容真是太豐富了，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面的內容，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，它不僅介紹了不同的抽樣方法，更重要的是分析了不同抽樣方法在工程質量控制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☆☆☆☆☆

《工程統計學》這本書的出現，真的是解決了我長久以來在工程實務中遇到的不少困惑。過去在處理數據、進行實驗分析時，總覺得缺乏一套系統性的方法論，很多時候是憑經驗在摸索。這本書就像一位及時雨，它提供了非常扎實的統計學基礎，並且將這些理論與工程的應用緊密結合。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，它不僅解釋了如何進行計算，更重要的是解釋了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了實際案例分析，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，而是緊密地結合了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合，讓我能夠深刻理解機率論的重要性。例如，在討論泊松分佈時，它不僅解釋了泊松分佈的原理，更重要的是分析了泊松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了動力。