Книга "Статистические методы для данных надежности" представляет современные компьютеризированные статистические методы для анализа данных надежности и планирования испытаний промышленных изделий. Она обновляет и улучшает устоявшиеся методы, демонстрируя как применять новые графические, численные или имитационные методы для широкого круга моделей, встречающихся при анализе данных надежности.
Книга включает методы планирования исследований надежности и анализа данных деградации, методы моделирования, дополняющие асимптотическую теорию больших выборок, общие методы обработки произвольно цензурированных и усеченных данных и многое другое.
Инженеры и статистики в промышленности и академических кругах найдут в книге: обилие информации и процедур, разработанных для повышения конкурентоспособности продукции; простые примеры анализа данных, выполненные в системе S-PLUS; упражнения с реальными данными в конце глав; сотни графиков, иллюстрирующих данные, результаты анализа и технические понятия.
Этот фундаментальный ресурс незаменим для специалистов, занимающихся вопросами надежности и проектирования продукции. Он также отлично подходит в качестве учебника для курсов повышения квалификации и университетских курсов прикладного анализа данных надежности на уровне аспирантуры.
Электронная Книга «Statistical Methods for Reliability Data» написана автором William Meeker Q. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780471673279
Описание книги от William Meeker Q.
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. An Instructor's Manual presenting detailed solutions to all the problems in the book is available upon requestfrom the Wiley editorial department.
