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Statistical Methods for Engineers - Hardcover

 
9780538735186: Statistical Methods for Engineers

Inhaltsangabe

Book by Vining G Geoffrey Kowalski Scott

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Reseña del editor

STATISTICAL METHODS FOR ENGINEERS offers a balanced, streamlined one-semester introduction to Engineering Statistics that emphasizes the statistical tools most needed by practicing engineers. Using real engineering problems with real data based on actual journals and consulting experience in the field, students see how statistics fits within the methods of engineering problem solving. The text teaches students how to think like an engineer at analyzing real data and planning a project the same way they will in their careers. Case studies simulate problems students will encounter professionally and tackle on long-term job projects. The presentation makes extensive use of graphical analysis, and use of statistical software is encouraged for problem-solving to illustrate how engineers rely on computers for data analysis. The authors relate their own extensive professional experience as engineers in short margin notes called Voice of Experience that lend valuable context to how students will apply concepts in the field and why they're important to learn. And a rich companion website provides hours of multimedia lecture presentation narrated by the authors to show the material related live by different voices, simulating how students will listen and learn from multiple colleagues in their jobs.

Biografía del autor

Dr. Geoffrey Vining received his Ph.D. from Virginia Tech., Blacksburg. He is a Professor and Department Head in the Statistics Department at Virginia Tech. He also served on the faculty of the Statistics Department at the University of Florida, Gainesville, as a practicing engineer with the Faber-Castell Corporation and as an industrial consultant.

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  • VerlagDuxbury Pr
  • Erscheinungsdatum2010
  • ISBN 10 053873518X
  • ISBN 13 9780538735186
  • EinbandTapa dura
  • SpracheEnglisch
  • Auflage3
  • Anzahl der Seiten618

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Verlag: Cengage Learning, 2010
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