• 当当正版 纺织数理统计 顾伯洪 9787518066230 中国纺织出版社
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当当正版 纺织数理统计 顾伯洪 9787518066230 中国纺织出版社

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作者顾伯洪

出版社中国纺织出版社

ISBN9787518066230

出版时间2020-10

装帧平装

开本16开

定价88元

货号29134701

上书时间2024-10-19

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商品描述
前言

纺织生产和贸易中存在大量随机变量,例如棉纤维长度和横截面形态、纱线条干和拉伸断裂强力值、单位面积布面疵点数量、布面色差、纺织品在一段时间内销售量等。这些随机变量的分布特征和数字特征是优化纺织生产技术、合理配置产能的重要指标。 纺织生产流程长、工序多、品种广,从天然纤维和人造纤维开始,历经各种类型纱线和织物、色彩和款式各异的服装、满足不同生活需求的家纺用品、功能繁多的产业用纺织品等,构成纺织品的大千世界。纺织品也是我国商品贸易的大宗产品,国内和国际贸易量呈现周期性和季节性特征。如何正确采集、描述和处理纺织生产和贸易中产生的大量数据,指导纺织生产和贸易,是接受纺织教育的学生和从事纺织工作的人员应该掌握和了解的基本技能。 编写本教材目的是结合纺织和数理统计两个学科的知识,为纺织学科的本科生和从事纺织工作的专业人士提供纺织数理统计的基本知识。主要内容包括概率论基本知识、纤维长度分布特征、纺织数据统计特征、参数估计、假设检验、方差分析、试验设计、回归分析、纺织品销售的时间序列分析等内容,同时介绍运用目前广泛使用的MATLAB软件包进行纺织概率和数理统计的基本计算。希望通过学习本教材,能运用数理统计基本方法,从纺织生产和贸易的数据中发现数据背后的信息,应用于纺织生产和贸易中的数据估计、检验和预测,进而优化纺织生产技术工艺,合理配置纺织物质资源。 我国数理统计教材种类极多,但专门的纺织数理统计教材相对匮乏,不计各校内部印刷的自用教材,公开出版的仅有两本:(1)严灏景编著. 纺织工程数理统计. 北京: 纺织工业出版社, 1957.6;(2)郁宗隽, 李元祥, 洪仲秋, 潘元庆 编著. 数理统计在纺织工程中的应用. 北京: 纺织工业出版社, 1984.8。本教材编者们在东华大学纺织学院为本科生讲授纺织数理统计十余年,一直苦于没有新版的纺织数理统计教材。为此根据现有教学资料编写本书用于教学。 本书各章编写具体分工是:章由刘晓艳编写,第二章由刘洪玲编写,第三章由刘晓艳编写,第四章由陈霞编写,第五章由刘洪玲编写,第六章由顾伯洪编写,第七章由顾伯洪编写,第八章由纪峰编写,第九章由陈霞编写,第十章由顾伯洪和刘洪玲共同编写。全书由顾伯洪统稿。感谢薛有松在书稿排版和资料收集中付出的大量时间和劳动。 需要说明的是,本教材没有涉及纺织中更深奥的专门问题,例如短纤纱中纤维空间分布的统计特性、毛羽分布、纱线条干的统计特性、纺织品物理和化学性质统计特性与纺织品结构的关系、纺织品贸易时间序列分析的随机过程分析等。这些专门问题可从纺织专业期刊论文等资料中找到答案。 由于时间和水平有限,书中肯定会有些缺点和错误,敬请大家批评指正,使得本书在实际使用中不断完善。



导语摘要

纺织工业具有多工序、多参数的特点,涉及的数据量大、面广。数理统计方法在纺织加工制造、产品检验、贸易分析等方面能揭示各参数间的关系,采用较简单易行的方法得到参数的基本信息,指导和优化纺织生产和纺织品贸易。 
本书结合纺织和数理统计两个学科的特点,以纺织生产、检测和贸易等环节数据分布特征为基础,介绍概率论基本知识、纤维长度分布特征、纺织数据统计特征、纺织参数估计、假设检验、方差分析、正交实验设计、回归分析、时间序列分析方法、应用数学计算通用软件包MATLAB进行常用数理统计分析计算。通过学习,揭示纺织加工制造、产品检验和贸易分析等各参数间关系,进行纺织品的抽样检验和试制新产品的试验设计与数据处理,采用较简单易行的方法得到参数特点指导和优化纺织生产。 
本书是纺织科学与工程国家一流学科本科生专业基础课教材,也适用于轻工技术与工程一级学科本科生教学。



作者简介

顾伯洪,东华大学纺织学院院长,长江学者特聘教授,纺织学院纺织复合材料学科教授、博士生导师, 《复合材料学报》第六届编委。



目录
第1章 概率论基本知识

1.1 引言

1.2 纺织随机事件及其概率

1.2.1 随机事件

1.2.2 事件间的关系及运算

1.2.3 随机事件的频率与概率

1.3 条件概率公式

1.3.1 条件概率

1.3.2 概率乘法公式

1.4 全概率公式与贝叶斯(Bayes)公式

1.5 随机事件的独立性

第2章 随机变量及其分布

2.1 随机变量的概念

2.1.1 随机变量的定义

2.1.2 引入随机变量的意义

2.2 离散型随机变量及其概率分布

2.2.1 离散型随机变量及其概率分布

2.2.2 常用的离散分布

2.3 随机变量的分布函数

2.3.1 随机变量的分布函数

2.3.2 离散型随机变量的分布函数

2.4 连续型随机变量及其概率密度

2.4.1 连续型随机变量及其概率密度

2.4.2 常用连续型随机变量的分布

2.5 随机变量的函数的分布

2.5.1 离散型随机变量函数的分布

2.5.2 连续型随机变量函数的分布

2.6 纺织纤维的分布特征

2.6.1 常用纤维长度的分布

2.6.2 其他纤维长度分布

2.6.3 棉纤维长度分布常用的指标

第3章 纺织数据常用特征指标和分布

3.1 引言

3.2 直方图、CV值、误差等

3.2.1 直方图

3.2.2 变异系数CV值

3.2.3 误差

3.2.4 偏度和峰度

3.3 母体和子样

3.3.1 研究对象全体

3.3.2 研究子样

3.3.3 样本函数与统计量

3.3.4 常用统计特征数

3.4 正态分布

3.4.1 定义

3.4.2 标准正态分布

3.4.3 正态分布的分布函数及其计算

3.4.4 正态随机变量的现性函数的分布

3.5 常用的抽样分布

3.5.1 分布

3.5.2 t分布

3.5.3 F分布

3.6 正态总体统计量的分布

3.6.1 单个正态总体的统计量的分布

3.6.2 两个正态总体的统计量的分布

3.7 变量期望和方差特征值计算

3.7.1 离散型随机变量的数学期望

3.7.2 连续型随机变量的数学期望

3.7.3 随机变量函数的数学期望

3.7.4 数学期望的性质

3.7.5 方差的计算

3.7.6 方差的性质

3.7.7 协方差与相关系数

第4章 参数估计

4.1 参数的点估计

4.1.1 矩估计法

4.1.2 优选似然估计法

4.2 正态总体参数的区间估计

4.2.1 区间估计的概念

4.2.2 正态总体均值的区间估计

4.2.3 正态总体均值的区间估计

4.3 两个正态总体均值差和方差比的区间估计

4.4 单侧置信限

第5章 假设检验

5.1 假设检验的基本问题

5.1.1 假设检验的基本概念

5.1.2 假设检验的一般步骤

5.2 单正态总体参数的假设检验

5.2.1 总体均值的假设检验

5.2.2 总体方差的假设检验

5.3 双正态总体参数的假设检验

5.3.1 双正态总体均值差的假设检验

5.3.2 双正态总体方差相等的假设检验

5.4 分布拟合检验

5.4.1 检验法的基本思想

5.4.2 检验法的基本原理和步骤

5.4.3 总体含未知参数的情形

第6章 方差分析

6.1 简介

6.2 单因素方差分析

6.3 双因素方差分析

6.3.1 单次双因素方差分析

6.3.2 重复双因素方差分析

第7章 试验设计

7.1 简介

7.2 接近随机设计

7.3 随机区组设计

7.4 拉丁方设计

7.5 析因实验

7.5.1 22析因实验

7.5.2 23析因实验

7.6 正交试验设计

7.6.1 无交互作用的正交试验

7.6.2 有交互作用的正交试验

7.6.3 正交试验中的显著性检验

第8章 线性回归分析

8.1 线性回归参数的最小二乘估计

8.2 一元线性回归中统计量的分布

8.3 线性回归的显著性检验

8.3.1 线性相关性检验

8.3.2 回归系数检验

8.4 线性回归的点预测和区间预测

8.4.1 点预测

8.4.2 区间预测

8.5 可线性化的一元非线性回归

8.5.1 幂函数模型

8.5.2 指数函数模型

8.5.3 对数函数模型

8.5.4 双曲函数模型

8.5.5 多项式回归模型

第9章 纺织品销售的时间序列分析

9.1 时间序列概述

9.1.1 时间序列

9.1.2 时间序列的种类

9.1.3 时间序列的编制

9.1.4 时间序列分析方法

9.2 时间序列指标分析法

9.2.1 发展水平和平均发展水平

9.2.2 增长量与平均增长量

9.2.3 发展速度和增长速度

9.2.4 平均发展速度与平均增长速度

9.3 时间序列因素分析法

9.3.1 时间序列的构成因素及其组合模型

9.3.2 移动平均预测法

9.3.3 模型拟合预测法

第10章 概率论和数理统计MATLAB实现

10.1 概述

10.2 概率分布

10.2.1 随机数的生成

10.2.2 离散型随机变量的分布

10.2.3 连续型随机变量的分布

10.2.4 二维随机变量及其分布

10.2.5 随机变量的数字特征

10.3 样本描述

10.3.1 概述

10.3.2 描述集中趋势的统计量

10.3.3 描述离中趋势的统计量

10.3.4 其他统计量

10.4 参数估计

10.4.1 基本数学原理

10.4.2 常见分布的参数估计

10.4.3 区间估计

10.5 假设检验

10.6 方差分析与回归分析

……

内容摘要

纺织工业具有多工序、多参数的特点,涉及的数据量大、面广。数理统计方法在纺织加工制造、产品检验、贸易分析等方面能揭示各参数间的关系,采用较简单易行的方法得到参数的基本信息,指导和优化纺织生产和纺织品贸易。 
本书结合纺织和数理统计两个学科的特点,以纺织生产、检测和贸易等环节数据分布特征为基础,介绍概率论基本知识、纤维长度分布特征、纺织数据统计特征、纺织参数估计、假设检验、方差分析、正交实验设计、回归分析、时间序列分析方法、应用数学计算通用软件包MATLAB进行常用数理统计分析计算。通过学习,揭示纺织加工制造、产品检验和贸易分析等各参数间关系,进行纺织品的抽样检验和试制新产品的试验设计与数据处理,采用较简单易行的方法得到参数特点指导和优化纺织生产。 
本书是纺织科学与工程国家一流学科本科生专业基础课教材,也适用于轻工技术与工程一级学科本科生教学。



主编推荐

顾伯洪,东华大学纺织学院院长,长江学者特聘教授,纺织学院纺织复合材料学科教授、博士生导师, 《复合材料学报》第六届编委。



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