Statistical Methods for Reliability Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Meeker, William Q./ Escobar, Luis A.

出品人:

页数:712

译者:

出版时间:1998-7

价格:1282.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780471143284

丛书系列:

图书标签:

经典
工具书
Reliability
Statistics
Data Analysis
Engineering
Probability
Weibull
Lifetime Data
Failure Analysis
Maintenance
Quality Control

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具体描述

Amstat News asked three review editors to rate their top five favorite books in the September 2003 issue. Statistical Methods for Reliability Data was among those chosen. Bringing statistical methods for reliability testing in line with the computer age This volume presents state-of-the-art, computer-based statistical methods for reliability data analysis and test planning for industrial products. Statistical Methods for Reliability Data updates and improves established techniques as it demonstrates how to apply the new graphical, numerical, or simulation-based methods to a broad range of models encountered in reliability data analysis. It includes methods for planning reliability studies and analyzing degradation data, simulation methods used to complement large-sample asymptotic theory, general likelihood-based methods of handling arbitrarily censored data and truncated data, and more. In this book, engineers and statisticians in industry and academia will find: A wealth of information and procedures developed to give products a competitive edge Simple examples of data analysis computed with the S-PLUS system-for which a suite of functions and commands is available over the Internet End-of-chapter, real-data exercise sets Hundreds of computer graphics illustrating data, results of analyses, and technical concepts An essential resource for practitioners involved in product reliability and design decisions, Statistical Methods for Reliability Data is also an excellent textbook for on-the-job training courses, and for university courses on applied reliability data analysis at the graduate level.

好的，这是一本名为《Statistical Methods for Reliability Data》的图书的详细内容简介。《Statistical Methods for Reliability Data》图书简介著者： [此处应为作者姓名，此处省略] 出版日期： [此处应为出版日期，此处省略] ISBN： [此处应为ISBN号，此处省略] 本书概述《Statistical Methods for Reliability Data》是一本深入探讨工程、制造、运营及可靠性工程领域统计学原理和实际应用的专著。本书旨在为工程师、研究人员、质量控制专家以及对产品寿命预测、故障分析和系统可靠性评估感兴趣的专业人士，提供一个全面且实用的统计学工具箱。本书的核心在于弥合理论统计学与现实世界中可靠性数据分析之间的鸿沟。可靠性数据，往往呈现出非正态分布、截尾、删失等复杂特性，传统的参数估计方法和假设检验往往难以奏效。因此，本书聚焦于专门为处理此类数据而设计的统计模型、推断技术和预测方法。全书结构严谨，从可靠性分析的基础概念和数据类型入手，逐步深入到高级的生存分析、加速寿命试验（ALT）以及贝叶斯方法等前沿领域。本书不仅阐述了理论框架，更强调了在实际工程问题中的应用，通过大量的案例研究和实例演示，确保读者能够将所学知识有效地转化为解决实际可靠性挑战的能力。核心内容与章节结构本书内容组织逻辑清晰，共分为[此处应为章节总数，此处省略]个章节，覆盖了可靠性统计分析的各个关键方面：第一部分：可靠性分析基础与数据特性本部分为后续深入分析奠定了坚实的数学和统计学基础。第1章：可靠性概述与数据类型本章首先界定了可靠性的基本概念，如失效率、平均寿命（MTBF）、寿命分布等。重点介绍了可靠性工程中常见的数据类型，包括完全数据、截尾数据（Type I、II、III）、以及删失数据。理解这些数据的特性是进行有效统计建模的前提。第2章：可靠性中的概率分布详细介绍了最常用于描述产品寿命的分布族。这包括指数分布（最简单的恒定失效率模型）、威布尔分布（W_eibull distribution，作为最灵活和广泛应用的寿命模型）、伽马分布、对数正态分布以及相关的可靠性函数（可靠性函数 $R(t)$、密度函数 $f(t)$ 和失效率函数 $lambda(t)$）的推导和相互转换。第3章：描述性统计与数据可视化关注于如何有效地对可靠性数据进行初步探索。内容包括寿命数据的直方图绘制、经验累积分布函数的估计（Kaplan-Meier估计器的初步介绍），以及使用QQ图和概率图对数据拟合特定分布进行初步判断的方法。第二部分：参数估计与假设检验本部分详细介绍了从样本数据推断总体可靠性特征的统计推断技术。第4章：参数估计方法重点介绍了极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）在寿命分布参数估计中的应用。详细推导了威布尔分布和指数分布的参数MLE估计量，并讨论了其渐近性质。此外，还探讨了贝叶斯方法在小样本或先验信息已知情况下的参数估计优势。第5章：置信区间与可靠性预测在估计参数后，本章着重于量化估计的不确定性。详细讲解了如何为MTBF、特定时间点可靠度 $R(t)$ 以及可靠度函数本身构建置信区间。内容涵盖基于Fisher信息矩阵的正态近似法和更精确的基于似然轮廓的方法。第6章：可靠性假设检验针对工程实践中常见的假设检验问题，如比较两个或多个批次产品的寿命差异、检验产品是否符合预期的寿命分布（如指数性），本章提供了相应的统计检验方法，包括对数秩检验（Log-Rank Test）和似然比检验（Likelihood Ratio Tests）。第三部分：处理复杂数据结构与模型随着工程复杂性的增加，数据结构也日益复杂，本部分提供了处理这些复杂性的高级工具。第7章：生存分析基础将可靠性分析提升到更一般的生存分析框架。引入了风险函数（Hazard Function）的深入探讨，并详细介绍了半参数模型——Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）。该模型允许研究协变量（如温度、应力水平、材料类型）如何影响产品的寿命，而无需明确指定基准寿命分布。第8章：加速寿命试验（Accelerated Life Testing, ALT）分析 ALT是现代可靠性工程中的关键技术。本章全面覆盖了ALT的设计、数据收集和统计分析。详细介绍了物理加速模型（如逆幂律模型、指数模型）和统计加速模型（如Log-Linear模型）。重点在于如何利用高应力下的数据外推预测正常应力下的寿命和可靠度。第9章：截尾与删失数据的处理进阶本章是对基础数据处理的深化。详细介绍了如何处理复杂的删失数据，特别是涉及不同测试组和时间点的混合删失数据。讨论了非参数和半参数方法在处理不完全数据时的鲁棒性。第四部分：高阶建模与系统可靠性本部分将统计方法应用于更宏观的系统层面，并引入了强大的贝叶斯方法。第10章：可靠性系统建模将统计推断扩展到复杂系统。介绍了系统可靠性建模的基本原理，包括串联系统、并联系统和混合系统的可靠性计算。讨论了在组件寿命分布已知的情况下，如何利用联合分布和边缘分布来计算系统整体可靠性。第11章：贝叶斯可靠性推断针对先验知识丰富或样本量较小的情况，贝叶斯方法提供了有力的替代方案。本章详细介绍了如何选择合适的共轭先验分布（如Gamma、Inverse-Gamma）来与寿命数据（如威布尔似然）结合，形成后验分布。展示了如何通过MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法进行后验推断和预测。第12章：回归分析在可靠性中的应用将经典的回归思想应用于寿命数据。详细阐述了加速寿命试验中的AFT（Accelerated Failure Time）模型，该模型直接关注协变量对寿命时间本身的影响（如寿命被某个因子乘上一个常数比例因子），并将其与第7章的Cox模型进行对比和选择。本书的特色与目标读者独到之处：本书的一大特色是其数据驱动的视角。它不仅仅停留在理论公式的罗列，而是通过大量的真实工程数据集进行实例分析，展示了如何从原始数据中提取有意义的可靠性指标。书中对于威布尔分布的深入探讨，以及对ALT模型（AFT vs. PH）的清晰辨析，是工程实践者急需的知识点。此外，对贝叶斯方法的引入，使得本书能够适应当前工业界对不确定性量化日益增长的需求。目标读者：本书尤其适合以下人群： 1. 可靠性工程师和寿命分析师：需要系统地掌握处理各种复杂寿命数据的统计工具。 2. 质量和安全专业人员：负责产品设计验证、寿命预测和保修成本分析的专业人士。 3. 研究生和高年级本科生：攻读工业工程、机械工程、电子工程或应用统计学专业的学生，作为高级可靠性分析课程的教材。 4. 研发人员：需要通过加速测试和统计推断来优化产品设计和材料选择的工程师。通过本书的学习，读者将能够自信地处理从简单寿命测试到复杂加速寿命实验的所有统计分析任务，从而显著提升产品的可靠性和寿命预测的准确性。