【2023新书】工业统计:基于Python的计算机方法， 486页pdf

这本创新的教科书为一门包含Python作为教学和实践资源的工业统计课程提供了材料。作者在各种应用和工业环境中进行了多年的教学和研究，精心制定了这本教材，以提供理论和实际应用的理想平衡。全书贯穿了大量的例子和案例研究，详细地展示了全面的Python应用。学生可以下载一个定制的Python包，以复现这些例子并探索其他内容。教材的前几章侧重于过程控制的基本工具和原则，统计过程控制（SPC）的方法，以及多元SPC。接下来，作者探讨了实验的设计和分析，质量控制以及以质量为导向的设计方法，计算机实验，以及网络制造和数字孪生。教材接着涵盖了可靠性分析，加速寿命测试，以及贝叶斯可靠性估计和预测。最后一章考虑了采样技术和检查效果的衡量方法。每一章都包含了练习、数据集和应用，以补充学习。《工业统计：基于Python的计算机方法》旨在为一门一学期或两学期的高级本科生或研究生课程提供教材。此外，它也可以在将理论、应用和Python实现结合起来的专门研讨会中使用。研究者、实践者和数据科学家也会发现这是一份有用的资源，其中包含了众多的应用和案例研究。另一本与之密切相关的教科书名为《现代统计：基于Python的计算机方法》。它涵盖了如概率模型和分布函数、统计推断和自举法、时间序列分析和预测、以及有监督和无监督学习等主题。这两本教科书可以独立使用，也可以用于连续的课程。“这本书是一项令人印象深刻且广泛的撰写企业（大约1000页！）的一部分，该企业已经导致Birkhäuser出版了两本书。这本书是关于工业统计的，这是一个作者被公认为主要专家的领域。本书结合了传统方法（永远不要忘记！）和“热门话题”如网络制造、数字孪生、A/B测试和贝叶斯可靠性。它的写作风格非常易于理解，不仅关注方法的使用方式，而且还关注为什么要使用这些方法。特别是，全书对Python的使用给予了高度赞赏。Python可能是现代分析中使用最重要的编程语言。作者提供了如此先进的书籍，为此表示热烈的感谢。这本书基于作者的长期经验，提供了方法和例子的全面描绘，并为在课堂和现场应用中的学习和重复使用提供了易于访问的代码。”