讀者對像
工程師在現代社會裡起了重要的作用。他們負責設計研制絕大多數我們生
活中要用的產品和制造這些產品的生產過程。工程師也參與工業企業和商業服務
組織的許多管理工作。對問題闡述、分析和解決中工程研究能力的基本訓練在很
大範圍內非常有價值。
解決許多類型的工程問題都需要能正確看待變異性和了解一些處理變異性
的描述和分析工具。統計是應用數學的一個分支，它關心的是變異性及其他對
決策制定的影響。本書是一本工程統計學的入門教材。雖然我們介紹的主題是統
計在其他學科的基本應用，但是會把重點放在滿足工程師的需求上，讓他
們把精力集中於統計在他們學科的應用上。因此，我們的例子和練習都是有工
程背景的，幾乎在所有的案例裡，都使用了實際問題、已出版的資料或者來自
於我們自己咨詢經歷裡的數據。
各學科裡的工程師都應該至少選一門統計課程。確實，美國工程技術鋻定局
（Accreditation Board on Engineering and Technology）要求工程師
把統計當做他們正規的大學學習的一部分，學會如何高效地使用統計方法。
由於其他程序要求，絕大多數工科學生隻學習一學期統計課程，本書
旨在作為所有工科學生一學期統計課程的教材。
第5版進行了大規模的修訂，增加了一些新的例子和許多新的問題。修訂
過程中，我們把重點放在改寫那些學生理解起來比較難的主題上，它們是從我
們自己的教學經驗或者別人的反饋中了解到的。
本書結構
本書基於一本更全面的書（Montgomery,DC.,and Runger,GC.,Applied Statistics and Probability for Engineers,Fifth Edition,Hoboken,NJ:John Wiley & Sons,2011），此書被教師在一個或者兩個學期的課程中使用。我們把這本書中適合一學期課程的關鍵主題作為本書的基礎。作為濃縮和修正的結果，本書的數學水平更加適當。學習了一學期微積分的工科學生在閱讀本書時應當沒有什麼困難。我們的意圖是讓學生理解統計方法，知道怎麼把它們應用到工程問題的解決上，而不是知道統計的數學原理。
第1章介紹了統計和概率在解決工程問題時所起的作用。說明了統計思想和相關的方法，並和其他工程建模方法相比較。用簡單的例子討論了統計方法的重要價值，也介紹了簡單的統計彙總。
第2章舉例說明了由簡單彙總和圖形方法給出的有用信息。給出了大的數據集的分析過程。闡明了像直方圖、莖葉圖和頻數分布圖這些數據分析方法。重點在用這些方法來洞察數據特征或者潛在的繫統。
第3章介紹了隨機變量的概念和描述隨機變量特征的概率分布。我們集中介紹了正態分布，因為它在那些經常應用於工程的統計工具中起了根本的作用。我們設法避免采用復雜的數學方法和事件樣本空間定位方法這類傳統的向工科學生提供資料的方法。進一步理解概率對於理解怎樣用統計高效地解決工程問題不是必需的。這一章的其他主題包括期望值、方差、概率圖和中心極限定理。
第4章和第5章給出了基本的統計推斷工具：點估計、置信水平和假設檢驗。單樣本的方法在第4章，兩樣本的推斷方法在第5章。我們的介紹顯然是以應用為導向的，強調了這些過程的簡單比較實驗性質。我們希望工科學生能對怎樣使用這些方法解決實際問題產生興趣，能了解一些概念背後的東西，這樣他們就能明白怎麼把它們應用到其他地方。我們合理、有啟發地推導了方法，而不是使用嚴格的數學證明。
第6章介紹了如何構造經驗模型，給出了簡線性回歸模型，也討論了把這些模型作為機械模型的近似。我們讓學生明白如何求出回歸繫數的最小二乘估計，進行標準的假設檢驗和求出置信區間，以及用模型殘差評價模型的充分性。縱觀全章，強調了計算機在擬合和分析回歸模型中的使用。
第7章正式介紹了工程實驗設計，盡管第4章和第5章的許多部分都是這個主題的基礎。我們強調了因子設計，特別是所有的實驗因子都是兩個水平的。我們的實踐經驗指出了，如果工程師知道如何在所有因子都有兩個水平的情況下建立析因實驗，能正確地做實驗和正確地分析得到的數據，他們就能成功地處理在實際中
踫到的大多數工程實驗。因此，本章的目的就在於實現這些目標。我們同時也介紹了部分因子設計和對應的淺顯方法。
統計質量控制在第8章中介紹。強調了休哈特控制圖的重要主題。給出
了和R圖，以及個體和計數數據的一些簡單的控制圖方法。我們也討論了
估計過程能力的一些方面。
我們鼓勵學生通過練習來掌握關鍵的東西。本書提供了大量的不同難度的練習題。每一節
後面的練習題旨在加強那一節介紹的概念和方法。這些題目比每一章後面的補充練習更加
有結構性，而補充練習一般要求更多的公式或概念思考。
補充練習是用來強化對概念的理解而不是分析方法的整合性問題。
團隊互動考查了學生把本章的方法和概念應用到需要收集數據的問題上。
正如下面提到的，統計軟件在解決問題時的使用是本課程的一部分。
內容更新
●每章新的引例演示了本章的統計學主題與工程的關繫。
●在第3章中，通過新的例子演示了使用Excel計算概率。
●例子中的實踐解釋更好地將本例中的統計學結論與實際工程決策聯繫起來。
●修訂後的實驗設計內容和增加的資料有助於學生更好地理解與ANOVA有關的計算機軟件。
●增加了大量新的練習。
使用本書
我們相信，對工科學生開設的統計導論課程，首要的應該是應用性課程。
重點應當放在數據描述、推斷（置信區間和檢驗）、模型建立、工程實
驗設計和統計質量控制上，因為這些方法是工程實踐必須知道的。
講授這些課程有一種傾向，即在概率和隨機變量上花費大量的時間（事實上，一
些工程師，比如工業和電子工程師，與其他學科的學生相比不需要知道太多）
和強調數學推導，這就把工程統計課程變成了“嬰兒數學狀態”課程。老師
教授這種類型的課程時會覺得很容易，因為教原理總是比講應用容易得多，
但這不能為學生準備職業經驗。
我們在亞利桑那州立大學講授的課程裡，學生每周上兩次課，一次在大教室，一次
在小的計算機實驗室。學生要做閱讀作業、個人課後作業和小組項目。課堂的小組項目
包括設計實驗、產生數據和做分析。本書中的補充練習和團隊互動是小組項目較好的材料，
目的在於用有挑戰性的問題創造積極的學習環境，以此來培養分析和總結能力。
使用計算機
在實踐中，工程師在計算機上應用統計方法來解決問題。因此，我們強烈
推薦將計算機使用結合到課程中。縱觀本書，我們給出了Minitab的輸出結果
。在講課過程中，我們也使用了Statgraphics,Minitab,Excel和一些其他的統計軟件
包與電子數據表。我們沒有在本書中彙集其他不同軟件包的例子，因為怎樣把軟件結合到課
程裡要比用哪一個軟件包重要得多。
在大課的時候，我們引入計算機軟件。當討論到某一方法，我們就給學生示範怎樣用軟件實現。
我們推薦這種教學形式。許多受歡迎的軟件包都有價格較低的學生版本，在許多學院的局域網上也有統計軟件，所以學生找到軟件不成問題。
