Applied Statistics for Engineers and Scientists (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Pearson Education (US), Upper Saddle River, 2000
- Brossura
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
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Paperback. For courses in Probability and Statistics. This applied text for engineers and scientists, written in a non-theoretical manner, focuses on underlying principles that are important to students in a wide range of disciplines. It emphasizes the interpretation of results, the presentation and evaluation of assumptions, and the discussion of what should be done if the assumptions are violated. Integration of spreadsheet and statistical software (Microsoft Excel and Minitab) as well as in-depth coverage of quality and experimental design complete this treatment of statistics. Focuses on underlying principles that are important to students in a range of disciplines. This book emphasizes the interpretation of results, the presentation and evaluation of assumptions, and the discussion of what should be done if the assumptions are violated. It is appropriate for courses in Probability and Statistics. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9780134888019
- Titolo
- Applied Statistics for Engineers and Scientists (Paperback)
- Autore
- Patricia Ramsey
- Editore
- Pearson Education (US), Upper Saddle River
- Anno di pubblicazione
- 2000
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0134888014
- ISBN 13
- 9780134888019
This applied book for engineers and scientists, written in a non-theoretical manner, focuses on underlying principles that are important in a wide range of disciplines. It emphasizes the interpretation of results, the presentation and evaluation of assumptions, and the discussion of what should be done if the assumptions are violated. Integration of spreadsheet and statistical software complete this treatment of statistics. KEY TOPICS: Chapter topics include describing and summarizing data; probability and discrete probability distributions; continuous probability distributions and sampling distributions; process control charts; estimation procedures; hypothesis testing; the design of experiments; and simple linear and multiple regression models. For individuals interested in learning statistics–without a high level of mathematical sophistication.
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