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内容简介:
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
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。
书籍目录:
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
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出版社信息:
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书籍真实打分
故事情节:3分
人物塑造:8分
主题深度:6分
文字风格:9分
语言运用:9分
文笔流畅:6分
思想传递:5分
知识深度:6分
知识广度:7分
实用性:3分
章节划分:6分
结构布局:9分
新颖与独特:7分
情感共鸣:7分
引人入胜:4分
现实相关:8分
沉浸感:6分
事实准确性:4分
文化贡献:9分