Titlul original:
Industrial Statistics: A Computer-Based Approach with Python
Conținutul cărții:
Acest manual inovator prezintă materiale pentru un curs de statistică industrială care încorporează Python ca resursă pedagogică și practică. Bazându-se pe mulți ani de predare și cercetare în diverse contexte aplicate și industriale, autorii au adaptat cu atenție textul pentru a oferi un echilibru ideal între teorie și aplicații practice. Numeroase exemple și studii de caz sunt încorporate pe tot parcursul, iar aplicațiile Python cuprinzătoare sunt ilustrate în detaliu. Un pachet Python personalizat este disponibil pentru descărcare, permițând studenților să reproducă aceste exemple și să exploreze altele.
Primele capitole ale textului se concentrează pe instrumentele și principiile de bază ale controlului proceselor, metodele de control statistic al proceselor (SPC) și SPC multivariat. În continuare, autorii analizează proiectarea și analiza experimentelor, controlul calității și abordarea calității prin proiectare, experimentele pe calculator, fabricarea cibernetică și gemenii digitali. Textul abordează apoi analiza fiabilității, testarea accelerată a duratei de viață și estimarea și predicția Bayesiană a fiabilității. Un capitol final analizează tehnicile de eșantionare și măsurile de eficacitate a inspecțiilor. Fiecare capitol include exerciții, seturi de date și aplicații pentru a completa învățarea.
Statistică industrială: A Computer-Based Approach with Python este destinat unui curs universitar sau postuniversitar avansat de unul sau două semestre. În plus, poate fi utilizat în ateliere focalizate care combină teoria, aplicațiile și implementările Python. Cercetătorii, practicienii și oamenii de știință de date vor găsi, de asemenea, că este o resursă utilă cu numeroasele aplicații și studii de caz care sunt incluse.
Un al doilea manual, strâns legat de acesta, se intitulează Modern Statistics: A Computer-Based Approach with Python. Acesta acoperă subiecte precum modele de probabilitate și funcții de distribuție, inferență statistică și bootstrapping, analiza seriilor de timp și predicții, precum și învățarea supravegheată și nesupravegheată. Aceste texte pot fi utilizate independent sau pentru cursuri consecutive.
"Această carte face parte dintr-o impresionantă și amplă întreprindere de redactare (aproximativ 1.000 de pagini! ) care a condus la două cărți publicate de Birkhuser. Această carte se referă la statistica industrială, un domeniu în care autorii sunt recunoscuți ca experți majori. Cartea combină metodele clasice (care nu trebuie uitate niciodată! ) și "subiecte fierbinți" precum fabricarea cibernetică, gemenii digitali, testarea A/B și fiabilitatea bayesiană. Este scrisă într-un stil foarte accesibil, concentrându-se nu numai pe CUM sunt utilizate metodele, ci și pe DE CE. În special, utilizarea Python, pe tot parcursul cărții, este foarte apreciată. Python este probabil cel mai important limbaj de programare utilizat în analitica modernă. Autorilor le mulțumim călduros pentru furnizarea unei astfel de cărți de ultimă oră. Aceasta oferă o ilustrare cuprinzătoare a metodelor și exemplelor bazate pe experiența îndelungată a autorilor, precum și un cod accesibil pentru învățare și reutilizare în sălile de clasă și în aplicațiile de pe teren.".
Profesorul Fabrizio RuggeriDirector de cercetare la Consiliul Național de Cercetare, Italia.
Președinte al Societății Internaționale pentru Statistică Comercială și Industrială (ISBIS)
Redactor șef al Applied Stochastic Models in Business and Industry (ASMBI)
