可靠性統計分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周源泉，李寶盛，張正平，丁為航，嶽文龍 著

圖書標籤:

• 可靠性
• 統計分析
• 概率統計
• 工程可靠性
• 壽命分析
• 故障分析
• 質量控製
• 數據分析
• 維修工程
• 風險評估

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030530301

版次：1

商品編碼：12114627

包裝：精裝

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：189

字數：255000

正文語種：中文

內容簡介

　　《可靠性統計分析》用經典方法、貝葉斯方法、信賴方法，深入地研究，完整地解決雙參數指數分布、左截尾雙參數指數分布、正態（對數正態）分布、韋布爾分布、位置尺度族分布、對數位置尺度族分布及冪律可靠性增長模型的置信估計問題。
　　《可靠性統計分析》所研究的問題基本都是當今國內外尚未解決的理論和技術難題，《可靠性統計分析》匯集作者近十五年來的新研究成果。這些研究成果對準確把握和提高産品可靠性具有重要作用，並且具有廣泛的工程應用價值。
　　《可靠性統計分析》適用於深入學習、研究可靠性工程和理論統計分析的大學本科生、研究生以及科研單位技術人員和管理人員。

內頁插圖

目錄

前言/序言

　　1997年，拙著《質量可靠性增長與評定方法》齣版，經陳希孺院士推薦，被評為國防科技工業優秀圖書。但陳先生對該書並不太滿意，認為它有嚮工程師妥協的傾嚮，他希望我們撰寫既有助於提高工程師數理統計水平，又有新內容可供應用的書籍。鑒於此，我們多年沒有動筆。直到2009年，我們給齣瞭（對數）位置尺度族分布的單雙樣精確預測區間與Z個未來樣本的順序統計量的精確預測區間，這是國際上30年來未能解決的課題，解決瞭（對數）位置尺度族分布及其重要成員的可靠性評估問題，加上對冪律模型的檢驗與貝葉斯區間估計、雙參數指數分布可靠性評估等工作內容，就構成瞭本書。
　　在研究過程中，李寶盛研究員、丁為航先生與本人密切閤作，將本書的理論部分給予瞭計算機編程實現，給本書的各個新模型編製瞭高精度軟件，數值驗證瞭本書的各命題，使本書成果的推廣和應用成為可能。
　　本書的齣版得到瞭北京強度環境研究所領導的大力支持。
　　本書在編寫過程中得到瞭北京航天動力研究所有關領導的有力支持。
　　郭建英教授將本書的部分手稿編輯為電子稿，本書的前兩章承陳希孺院士、中國科學院係統科學研究所成平研究員審查指正，又得到瞭謝光選、黃瑞鬆兩位院士的推薦。作者對以上提到的諸位深錶敬意。
　　50年前，錢學森同誌指齣國防科技工業要搞質量控製可靠性，並指定本人為質量控製可靠性的第一個新兵，每憶及此，感慨良多。謹以本書作為嚮祖國質量可靠性事業50周年的獻禮！
　　由於作者水平所限，不足之處在所難免，敬請專傢與讀者批評指正。

工業革命的遺産：精準測量與係統優化 這本書並非關注枯燥的統計公式或抽象的數學模型，而是深入探討瞭人類文明進步的驅動力之一：如何通過精準的測量和係統性的優化，讓我們的世界變得更可靠、更高效、更安全。 從蒸汽機的轟鳴到現代計算機的微光，每一次重大的技術飛躍，都離不開對復雜係統行為的深刻理解。本書將帶領讀者穿越曆史的長河，探尋那些塑造瞭我們現代生活的關鍵理念和實踐。我們將從工業革命的黎明開始，審視工程師們如何在缺乏先進工具的情況下，依靠直覺、經驗和最樸素的測量手段，一點點逼近“可靠”的目標。蒸汽鍋爐的安全設計、橋梁的承重能力、紡織機的生産效率，這些看似簡單的工業産品背後，都蘊含著早期人類對係統穩定性不懈的追求。 接著，我們將進入20世紀，這是一個統計學和概率論蓬勃發展的時代。隨著科學研究的深入和工業生産的規模化，工程師們意識到，僅僅依靠經驗已經不足以應對日益復雜的挑戰。數據開始扮演核心角色。本書將重點介紹如何在實際工程環境中收集、整理和分析數據。你將瞭解到，何為“測量誤差”，以及如何通過科學的方法來量化和控製這些誤差，從而讓我們的測量結果更具可信度。我們將探討不同的采樣技術，瞭解為何隨機抽樣如此重要，以及如何在有限的資源下獲取最具代錶性的信息。 同時，我們還將深入剖析“變異性”這一概念。無論是原材料的差異、生産過程中的微小波動，還是環境因素的乾擾，任何係統都存在固有的變異性。理解並掌握這種變異性，是實現係統可靠性的基石。本書將介紹如何運用統計工具來描述和分析變異的來源和程度，例如如何通過直方圖、散點圖等可視化手段，直觀地揭示數據的分布特徵，以及如何計算方差、標準差等指標，量化數據的離散程度。 在數據收集和理解變異性的基礎上，本書將著重講解如何建立模型來預測係統的行為。我們不再僅僅滿足於描述現狀，而是希望能夠預見未來。你將接觸到迴歸分析等強大的預測工具，學習如何找到變量之間的關係，並利用這些關係來預測係統在不同條件下的錶現。例如，在製造業中，我們可以通過分析生産參數與産品閤格率之間的關係，來優化生産工藝，提高良品率；在服務業，可以通過分析客戶行為數據，來預測客戶的流失風險，並采取相應的挽留措施。 然而，模型的預測能力並非無限。一個可靠的係統，其設計本身就應該具備一定的“容錯性”。本書將探討如何在係統設計階段就融入可靠性思想，如何通過冗餘設計、故障安全機製等手段，來降低係統發生故障的概率，或者在故障發生時，能夠將損失降到最低。我們將以航空航天、核能等高可靠性行業為例，展示這些嚴謹的設計原則是如何被付諸實踐的，以及它們為我們的社會帶來瞭怎樣的安全保障。 隨著計算機技術的飛速發展，數據分析的能力得到瞭前所未有的提升。本書也將介紹一些現代化的分析方法，但並非聚焦於最前沿的算法，而是側重於如何將這些工具應用於實際的工程問題。你將瞭解到，如何利用統計軟件來處理大規模數據集，如何通過模擬實驗來驗證模型的有效性，以及如何進行假設檢驗來做齣具有統計學意義的決策。本書強調的是“應用”，而不是“理論”，旨在幫助讀者將統計學知識轉化為解決實際問題的能力。 此外，本書還將關注“持續改進”的理念。一個可靠的係統並非一成不變，而是需要在運行過程中不斷地進行監測、評估和優化。我們將探討如何建立有效的反饋機製，如何利用數據來識彆潛在的問題，以及如何根據反饋信息來調整係統設計或運行策略。質量管理體係的演進，如六西格瑪（Six Sigma）等，都體現瞭這種持續改進的哲學，本書將從中汲取精華，為讀者提供可操作的改進思路。 本書的敘事方式將力求生動，避免生硬的公式推導。我們將穿插大量的案例研究，從日常生活中隨處可見的電子産品，到宏偉的基建工程，再到復雜的醫療診斷設備，都將成為我們分析的對象。通過這些生動的案例，讀者可以直觀地感受到統計分析在保障我們生活品質方麵所扮演的重要角色。例如，我們將探討為什麼我們相信電梯不會突然墜落，為什麼飛機在惡劣天氣下依然能夠安全著陸，以及為什麼藥物在上市前需要經過嚴格的臨床試驗。這些問題的答案，都離不開一套科學的、基於數據的可靠性評估體係。 對於讀者而言，本書的目標並非是培養齣專業的統計學傢，而是希望能夠幫助更多領域的從業者，理解並運用統計思維來提升他們的工作質量和效率。無論你是工程師、産品經理、數據分析師，還是任何對如何讓事物變得更“靠譜”感興趣的讀者，都能從中獲益。你將學會如何更理性地看待數據，如何更審慎地做齣決策，以及如何更有效地規避風險。 最終，這本書所倡導的，是一種基於嚴謹分析和持續優化的科學態度。它提醒我們，即使是最先進的技術，也需要建立在可靠的基礎之上。而這種可靠性，並非憑空而來，而是通過精心的測量、深刻的理解和不懈的努力，一點一滴地構建起來的。它關乎著我們對未來的信心，關乎著我們對安全的需求，更關乎著我們共同創造一個更美好、更值得信賴的世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計頗具匠心，那種沉穩的藍色調與精細的排版，初看之下就給人一種專業、嚴謹的印象。我原本以為這會是一本晦澀難懂的學術專著，但翻開目錄後，發現它的結構安排非常清晰，邏輯鏈條清晰可見。作者似乎深諳統計學的精髓，能夠將復雜的概念通過循序漸進的方式娓娓道來。我尤其欣賞它在引入基礎理論時所采取的那個類比——用建築工地的質量控製來比擬數據采集和分析的嚴謹性，一下子就把抽象的統計學原理拉到瞭我們日常可感的層麵。閱讀過程中，我能感覺到作者的用心，他不僅僅是在羅列公式，更是在構建一套完整的分析思維框架。比如，在討論樣本量確定那一部分，他沒有簡單地給齣計算公式，而是深入剖析瞭不同風險偏好對樣本選擇的影響，這對於一個實際操作者來說，價值是無可估量的。這本書的行文流暢，雖然涉及大量的數學推導，但總能找到恰當的語言進行解釋，避免瞭陷入純粹的符號堆砌。它像一位經驗豐富的老工程師在手把手地教你如何打造一個堅固可靠的係統，讓你在每一步操作後都能對結果有更深層次的理解和信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量是本次閱讀體驗中一個不容忽視的亮點。在處理如此高密度的信息和公式時，紙張的質感、墨水的清晰度以及圖錶的繪製水平，直接決定瞭閱讀的舒適度和效率。可以毫不誇張地說，這本書在這方麵做得非常齣色。那些復雜的概率分布圖、迴歸分析的散點圖，綫條乾淨利落，即使用放大鏡仔細觀察，數據點和擬閤綫的分界也清晰可辨，這對於需要反復對照圖錶與文字描述的讀者來說，簡直是福音。而且，書中的注釋係統設計得非常人性化。當涉及到某個高級統計學概念的引用時，作者並非簡單地寫上一個參考文獻編號，而是會用頁邊空白處的小字體，簡要概括該概念的精髓或齣處，形成瞭一個“知識的側邊欄”。這種設計極大地減少瞭讀者在閱讀過程中頻繁翻閱附錄或中斷思路去查閱外部資料的需要，確保瞭閱讀體驗的連貫性和沉浸感。整體而言，這是一本從內到外都體現齣對細節極緻追求的作品。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待主要集中在它對實際案例的覆蓋麵上，畢竟理論再好，脫離瞭實際場景也隻是空中樓閣。令我驚喜的是，書中選取瞭多個跨領域的應用實例，從製造流程的缺陷檢測到金融風險模型的構建，每一個案例都設計得極其貼閤當前行業痛點。我特彆關注瞭關於時間序列分析的那一章，作者沒有滿足於傳統的ARMA模型，而是深入探討瞭非綫性和高階模型的適用性，並且附帶瞭詳細的軟件操作步驟和結果解讀指南。這些內容對於我目前正在處理的一個項目——預測設備故障率——提供瞭直接的指導。最讓我感到興奮的是，作者在處理異常值和缺失數據時提供的策略，他沒有提供“一刀切”的標準答案，而是根據數據分布的特性，提供瞭多套備選方案及其優劣分析。這種深入骨髓的實用主義，讓這本書遠超瞭一般教材的範疇，更像是一本高級工具箱，裏麵裝滿瞭解決疑難雜癥的精良器械。讀完相關章節，我仿佛完成瞭一次高強度的專業訓練，對自己的數據處理能力有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者在語言的掌控上展現瞭一種罕見的平衡感：既有學者應有的精準和嚴密，又不失教育者的親切與耐心。我常常被一些精妙的比喻所打動，例如，當解釋中心極限定理時，他將大量隨機變量的平均值比喻成“信息河流匯入的靜謐湖泊”，這個畫麵感極強，瞬間就能抓住讀者的注意力。此外，書中對於“統計顯著性”和“實際重要性”之間區彆的闡述，更是鞭闢入裏，直擊許多初級數據分析師常犯的錯誤。他用瞭一個生動的例子，描述瞭一個在巨大樣本下能檢測到的、但對業務毫無影響的微小效應，清晰地指齣，統計結果的“強壯性”不等於決策的“有效性”。這種對灰色地帶的深入剖析，體現瞭作者深厚的實戰經驗。整本書讀下來，與其說是在學習一門技術，不如說是在接受一次關於如何用數據理性思考的係統性洗禮，收獲遠超於書本字麵所能錶達的價值。

評分☆☆☆☆☆

從閱讀的難度麯綫來看，這本書的編排邏輯令人印象深刻，它不像某些教科書那樣在第一章就拋齣最難啃的骨頭。作者顯然是花瞭大量精力來規劃讀者的“學習路徑”。開篇部分詳略得當，用最少的篇幅鋪墊瞭必要的數學基礎，然後迅速切入統計推斷的核心——參數估計和假設檢驗。更妙的是，在介紹完“是什麼”之後，緊接著就用大量的“為什麼”來解釋背後的邏輯，這有效地避免瞭讀者陷入“死記硬背公式”的怪圈。我特彆欣賞它對貝葉斯方法的處理，沒有將其視為一個孤立的、晦澀的理論分支，而是將其巧妙地融入到傳統頻率學派的討論之中，形成對比和補充。這種宏觀的視野讓讀者能夠清晰地看到不同統計學流派之間的對話與張力。讀完整本書，我感覺自己不僅掌握瞭操作技能，更重要的是，建立起瞭一種批判性的思維模式，能夠審視不同的統計報告，並對其方法論的閤理性做齣獨立判斷，這纔是真正有價值的知識遷移。