"Statistical Tolerance Regions" - это современный и всесторонний подход к теме интервалов и регионов допустимости. За последние годы эта тема претерпела значительное развитие благодаря появлению приложений в различных областях, таких как контроль качества, промышленность и экологический мониторинг. Книга представляет собой первое своего рода изложение, которое успешно балансирует между теорией и практикой, предоставляя современный подход к интервалам и регионам допустимости. В книге описываются ключевые определения, концепции и технические результаты, необходимые для получения интервалов и регионов допустимости. Последующие главы предоставляют подробное описание ключевых тем, включая распределение одной нормальной переменной, ненормальные распределения, модели линейной регрессии, непараметрические интервалы допустимости, многомерное нормальное распределение, общие смешанные модели и т.д. Книга также содержит упражнения для закрепления полученных знаний и дополнительные данные и таблицы. "Statistical Tolerance Regions" является идеальной книгой для курсов по интервалам допустимости на уровне аспирантуры. Она также является ценным источником для прикладных статистиков, исследователей и практиков в промышленности и фармацевтических компаниях.
Эта книга представляет собой современное и всестороннее руководство по зонам и регонам допустимости. Тема зон и регонов допустимости приобрела значительный рост в последние годы с применением в различных областях, таких как контроль качества, промышленность и мониторинг окружающей среды. Статистические зоны и регионы допустимости предоставляют теоретическое развитие зон и регионов допустимости через вычислительные алгоритмы и иллюстрацию многочисленных практических применений и примеров. Это первая книга в своем роде, сочетающая теорию и практику, предоствавляя новое понимание зон и регионов допустимости. Книга начинается с основных определений, концепций и технических результатов, которые необходимы для построения зон и регионов допустимости, а затем углубленно охватывает ключевые темы, такие как: нормальное распределение в одном измерении, не-нормальные распределения, линейные модели регрессии в одномерном измерении, непараметрические зоны допустимости, модель случайным образом с балансой в данных, нормальное распределение многомерного измерения, модель случайным ранодомно с несбалансированными данными, модель регрессии многомерной измерения, общих смешанных моделей, зон допустимости на основе байесовских вычислений. Завершающий главу, содержится охват разнообразных тем, включая предел допустимости для отношения нормальных переменных, определение размера выборки, контрольные пределы и интервалы допустимости, зоны допустимости для биномивльного и Пуасового распределений, зоны допустимости основанные на цензурированных выборках. Теоретические объяснения сопровождаются вычислительными алгоритмами, которые могут быть легко повторены читателями, и каждая глава содержит разделы для укрепляющих представленный материал. Подробные таблицы приложений предоставляют дополниетльные данные и обширные таблицы коэффициентов зоны допустимости в одинмерии и многомерныезии. Статистическая надежность регионов - идеальная книга для курсов по зонам допустимости на уровне докторантуры. Она также является весомым справным рэсурсом для применивших статистиков, научных исследователей и практиков в промышленности и фармацевтических компаниях.
Электронная Книга «Statistical Tolerance Regions» написана автором Kalimuthu Krishnamoorthy в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470473894
Описание книги от Kalimuthu Krishnamoorthy
A modern and comprehensive treatment of tolerance intervals and regions The topic of tolerance intervals and tolerance regions has undergone significant growth during recent years, with applications arising in various areas such as quality control, industry, and environmental monitoring. Statistical Tolerance Regions presents the theoretical development of tolerance intervals and tolerance regions through computational algorithms and the illustration of numerous practical uses and examples. This is the first book of its kind to successfully balance theory and practice, providing a state-of-the-art treatment on tolerance intervals and tolerance regions. The book begins with the key definitions, concepts, and technical results that are essential for deriving tolerance intervals and tolerance regions. Subsequent chapters provide in-depth coverage of key topics including: Univariate normal distribution Non-normal distributions Univariate linear regression models Nonparametric tolerance intervals The one-way random model with balanced data The multivariate normal distribution The one-way random model with unbalanced data The multivariate linear regression model General mixed models Bayesian tolerance intervals A final chapter contains coverage of miscellaneous topics including tolerance limits for a ratio of normal random variables, sample size determination, reference limits and coverage intervals, tolerance intervals for binomial and Poisson distributions, and tolerance intervals based on censored samples. Theoretical explanations are accompanied by computational algorithms that can be easily replicated by readers, and each chapter contains exercise sets for reinforcement of the presented material. Detailed appendices provide additional data sets and extensive tables of univariate and multivariate tolerance factors. Statistical Tolerance Regions is an ideal book for courses on tolerance intervals at the graduate level. It is also a valuable reference and resource for applied statisticians, researchers, and practitioners in industry and pharmaceutical companies.
