可靠性统计分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周源泉，李宝盛，张正平，丁为航，岳文龙 著

图书标签:

• 可靠性
• 统计分析
• 概率统计
• 工程可靠性
• 寿命分析
• 故障分析
• 质量控制
• 数据分析
• 维修工程
• 风险评估

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030530301

版次：1

商品编码：12114627

包装：精装

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：189

字数：255000

正文语种：中文

内容简介

　　《可靠性统计分析》用经典方法、贝叶斯方法、信赖方法，深入地研究，完整地解决双参数指数分布、左截尾双参数指数分布、正态（对数正态）分布、韦布尔分布、位置尺度族分布、对数位置尺度族分布及幂律可靠性增长模型的置信估计问题。
　　《可靠性统计分析》所研究的问题基本都是当今国内外尚未解决的理论和技术难题，《可靠性统计分析》汇集作者近十五年来的新研究成果。这些研究成果对准确把握和提高产品可靠性具有重要作用，并且具有广泛的工程应用价值。
　　《可靠性统计分析》适用于深入学习、研究可靠性工程和理论统计分析的大学本科生、研究生以及科研单位技术人员和管理人员。

内页插图

目录

前言/序言

　　1997年，拙著《质量可靠性增长与评定方法》出版，经陈希孺院士推荐，被评为国防科技工业优秀图书。但陈先生对该书并不太满意，认为它有向工程师妥协的倾向，他希望我们撰写既有助于提高工程师数理统计水平，又有新内容可供应用的书籍。鉴于此，我们多年没有动笔。直到2009年，我们给出了（对数）位置尺度族分布的单双样精确预测区间与Z个未来样本的顺序统计量的精确预测区间，这是国际上30年来未能解决的课题，解决了（对数）位置尺度族分布及其重要成员的可靠性评估问题，加上对幂律模型的检验与贝叶斯区间估计、双参数指数分布可靠性评估等工作内容，就构成了本书。
　　在研究过程中，李宝盛研究员、丁为航先生与本人密切合作，将本书的理论部分给予了计算机编程实现，给本书的各个新模型编制了高精度软件，数值验证了本书的各命题，使本书成果的推广和应用成为可能。
　　本书的出版得到了北京强度环境研究所领导的大力支持。
　　本书在编写过程中得到了北京航天动力研究所有关领导的有力支持。
　　郭建英教授将本书的部分手稿编辑为电子稿，本书的前两章承陈希孺院士、中国科学院系统科学研究所成平研究员审查指正，又得到了谢光选、黄瑞松两位院士的推荐。作者对以上提到的诸位深表敬意。
　　50年前，钱学森同志指出国防科技工业要搞质量控制可靠性，并指定本人为质量控制可靠性的第一个新兵，每忆及此，感慨良多。谨以本书作为向祖国质量可靠性事业50周年的献礼！
　　由于作者水平所限，不足之处在所难免，敬请专家与读者批评指正。

工业革命的遗产：精准测量与系统优化 这本书并非关注枯燥的统计公式或抽象的数学模型，而是深入探讨了人类文明进步的驱动力之一：如何通过精准的测量和系统性的优化，让我们的世界变得更可靠、更高效、更安全。 从蒸汽机的轰鸣到现代计算机的微光，每一次重大的技术飞跃，都离不开对复杂系统行为的深刻理解。本书将带领读者穿越历史的长河，探寻那些塑造了我们现代生活的关键理念和实践。我们将从工业革命的黎明开始，审视工程师们如何在缺乏先进工具的情况下，依靠直觉、经验和最朴素的测量手段，一点点逼近“可靠”的目标。蒸汽锅炉的安全设计、桥梁的承重能力、纺织机的生产效率，这些看似简单的工业产品背后，都蕴含着早期人类对系统稳定性不懈的追求。 接着，我们将进入20世纪，这是一个统计学和概率论蓬勃发展的时代。随着科学研究的深入和工业生产的规模化，工程师们意识到，仅仅依靠经验已经不足以应对日益复杂的挑战。数据开始扮演核心角色。本书将重点介绍如何在实际工程环境中收集、整理和分析数据。你将了解到，何为“测量误差”，以及如何通过科学的方法来量化和控制这些误差，从而让我们的测量结果更具可信度。我们将探讨不同的采样技术，了解为何随机抽样如此重要，以及如何在有限的资源下获取最具代表性的信息。 同时，我们还将深入剖析“变异性”这一概念。无论是原材料的差异、生产过程中的微小波动，还是环境因素的干扰，任何系统都存在固有的变异性。理解并掌握这种变异性，是实现系统可靠性的基石。本书将介绍如何运用统计工具来描述和分析变异的来源和程度，例如如何通过直方图、散点图等可视化手段，直观地揭示数据的分布特征，以及如何计算方差、标准差等指标，量化数据的离散程度。 在数据收集和理解变异性的基础上，本书将着重讲解如何建立模型来预测系统的行为。我们不再仅仅满足于描述现状，而是希望能够预见未来。你将接触到回归分析等强大的预测工具，学习如何找到变量之间的关系，并利用这些关系来预测系统在不同条件下的表现。例如，在制造业中，我们可以通过分析生产参数与产品合格率之间的关系，来优化生产工艺，提高良品率；在服务业，可以通过分析客户行为数据，来预测客户的流失风险，并采取相应的挽留措施。 然而，模型的预测能力并非无限。一个可靠的系统，其设计本身就应该具备一定的“容错性”。本书将探讨如何在系统设计阶段就融入可靠性思想，如何通过冗余设计、故障安全机制等手段，来降低系统发生故障的概率，或者在故障发生时，能够将损失降到最低。我们将以航空航天、核能等高可靠性行业为例，展示这些严谨的设计原则是如何被付诸实践的，以及它们为我们的社会带来了怎样的安全保障。 随着计算机技术的飞速发展，数据分析的能力得到了前所未有的提升。本书也将介绍一些现代化的分析方法，但并非聚焦于最前沿的算法，而是侧重于如何将这些工具应用于实际的工程问题。你将了解到，如何利用统计软件来处理大规模数据集，如何通过模拟实验来验证模型的有效性，以及如何进行假设检验来做出具有统计学意义的决策。本书强调的是“应用”，而不是“理论”，旨在帮助读者将统计学知识转化为解决实际问题的能力。 此外，本书还将关注“持续改进”的理念。一个可靠的系统并非一成不变，而是需要在运行过程中不断地进行监测、评估和优化。我们将探讨如何建立有效的反馈机制，如何利用数据来识别潜在的问题，以及如何根据反馈信息来调整系统设计或运行策略。质量管理体系的演进，如六西格玛（Six Sigma）等，都体现了这种持续改进的哲学，本书将从中汲取精华，为读者提供可操作的改进思路。 本书的叙事方式将力求生动，避免生硬的公式推导。我们将穿插大量的案例研究，从日常生活中随处可见的电子产品，到宏伟的基建工程，再到复杂的医疗诊断设备，都将成为我们分析的对象。通过这些生动的案例，读者可以直观地感受到统计分析在保障我们生活品质方面所扮演的重要角色。例如，我们将探讨为什么我们相信电梯不会突然坠落，为什么飞机在恶劣天气下依然能够安全着陆，以及为什么药物在上市前需要经过严格的临床试验。这些问题的答案，都离不开一套科学的、基于数据的可靠性评估体系。 对于读者而言，本书的目标并非是培养出专业的统计学家，而是希望能够帮助更多领域的从业者，理解并运用统计思维来提升他们的工作质量和效率。无论你是工程师、产品经理、数据分析师，还是任何对如何让事物变得更“靠谱”感兴趣的读者，都能从中获益。你将学会如何更理性地看待数据，如何更审慎地做出决策，以及如何更有效地规避风险。 最终，这本书所倡导的，是一种基于严谨分析和持续优化的科学态度。它提醒我们，即使是最先进的技术，也需要建立在可靠的基础之上。而这种可靠性，并非凭空而来，而是通过精心的测量、深刻的理解和不懈的努力，一点一滴地构建起来的。它关乎着我们对未来的信心，关乎着我们对安全的需求，更关乎着我们共同创造一个更美好、更值得信赖的世界。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待主要集中在它对实际案例的覆盖面上，毕竟理论再好，脱离了实际场景也只是空中楼阁。令我惊喜的是，书中选取了多个跨领域的应用实例，从制造流程的缺陷检测到金融风险模型的构建，每一个案例都设计得极其贴合当前行业痛点。我特别关注了关于时间序列分析的那一章，作者没有满足于传统的ARMA模型，而是深入探讨了非线性和高阶模型的适用性，并且附带了详细的软件操作步骤和结果解读指南。这些内容对于我目前正在处理的一个项目——预测设备故障率——提供了直接的指导。最让我感到兴奋的是，作者在处理异常值和缺失数据时提供的策略，他没有提供“一刀切”的标准答案，而是根据数据分布的特性，提供了多套备选方案及其优劣分析。这种深入骨髓的实用主义，让这本书远超了一般教材的范畴，更像是一本高级工具箱，里面装满了解决疑难杂症的精良器械。读完相关章节，我仿佛完成了一次高强度的专业训练，对自己的数据处理能力有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量是本次阅读体验中一个不容忽视的亮点。在处理如此高密度的信息和公式时，纸张的质感、墨水的清晰度以及图表的绘制水平，直接决定了阅读的舒适度和效率。可以毫不夸张地说，这本书在这方面做得非常出色。那些复杂的概率分布图、回归分析的散点图，线条干净利落，即使用放大镜仔细观察，数据点和拟合线的分界也清晰可辨，这对于需要反复对照图表与文字描述的读者来说，简直是福音。而且，书中的注释系统设计得非常人性化。当涉及到某个高级统计学概念的引用时，作者并非简单地写上一个参考文献编号，而是会用页边空白处的小字体，简要概括该概念的精髓或出处，形成了一个“知识的侧边栏”。这种设计极大地减少了读者在阅读过程中频繁翻阅附录或中断思路去查阅外部资料的需要，确保了阅读体验的连贯性和沉浸感。整体而言，这是一本从内到外都体现出对细节极致追求的作品。

评分☆☆☆☆☆

从阅读的难度曲线来看，这本书的编排逻辑令人印象深刻，它不像某些教科书那样在第一章就抛出最难啃的骨头。作者显然是花了大量精力来规划读者的“学习路径”。开篇部分详略得当，用最少的篇幅铺垫了必要的数学基础，然后迅速切入统计推断的核心——参数估计和假设检验。更妙的是，在介绍完“是什么”之后，紧接着就用大量的“为什么”来解释背后的逻辑，这有效地避免了读者陷入“死记硬背公式”的怪圈。我特别欣赏它对贝叶斯方法的处理，没有将其视为一个孤立的、晦涩的理论分支，而是将其巧妙地融入到传统频率学派的讨论之中，形成对比和补充。这种宏观的视野让读者能够清晰地看到不同统计学流派之间的对话与张力。读完整本书，我感觉自己不仅掌握了操作技能，更重要的是，建立起了一种批判性的思维模式，能够审视不同的统计报告，并对其方法论的合理性做出独立判断，这才是真正有价值的知识迁移。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计颇具匠心，那种沉稳的蓝色调与精细的排版，初看之下就给人一种专业、严谨的印象。我原本以为这会是一本晦涩难懂的学术专著，但翻开目录后，发现它的结构安排非常清晰，逻辑链条清晰可见。作者似乎深谙统计学的精髓，能够将复杂的概念通过循序渐进的方式娓娓道来。我尤其欣赏它在引入基础理论时所采取的那个类比——用建筑工地的质量控制来比拟数据采集和分析的严谨性，一下子就把抽象的统计学原理拉到了我们日常可感的层面。阅读过程中，我能感觉到作者的用心，他不仅仅是在罗列公式，更是在构建一套完整的分析思维框架。比如，在讨论样本量确定那一部分，他没有简单地给出计算公式，而是深入剖析了不同风险偏好对样本选择的影响，这对于一个实际操作者来说，价值是无可估量的。这本书的行文流畅，虽然涉及大量的数学推导，但总能找到恰当的语言进行解释，避免了陷入纯粹的符号堆砌。它像一位经验丰富的老工程师在手把手地教你如何打造一个坚固可靠的系统，让你在每一步操作后都能对结果有更深层次的理解和信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在语言的掌控上展现了一种罕见的平衡感：既有学者应有的精准和严密，又不失教育者的亲切与耐心。我常常被一些精妙的比喻所打动，例如，当解释中心极限定理时，他将大量随机变量的平均值比喻成“信息河流汇入的静谧湖泊”，这个画面感极强，瞬间就能抓住读者的注意力。此外，书中对于“统计显著性”和“实际重要性”之间区别的阐述，更是鞭辟入里，直击许多初级数据分析师常犯的错误。他用了一个生动的例子，描述了一个在巨大样本下能检测到的、但对业务毫无影响的微小效应，清晰地指出，统计结果的“强壮性”不等于决策的“有效性”。这种对灰色地带的深入剖析，体现了作者深厚的实战经验。整本书读下来，与其说是在学习一门技术，不如说是在接受一次关于如何用数据理性思考的系统性洗礼，收获远超于书本字面所能表达的价值。