Measurement Theory for Engineers (2003. 160 p.)

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  • 製本 Hardcover:ハードカバー版/ページ数 160 p.
  • 商品コード 9783540000815

Full Description


Well written textbook on industrial applications of Statistical Measurement Theory. It deals with the principal issues of measurement theory, is concise and intelligibly written, and to a wide extent self-contained. Difficult theoretical issues are separated from the mainstream presentation. Each topic starts with an informal introduction followed by an example, the rigorous problem formulation, solution method, and a detailed numerical solution. Chapter are concluded with a set of exercises of increasing difficulty, mostly with solutions. Knowledge of calculus and fundamental probability and statistics is assumed.

Table of Contents

Preface                                            vii
1 Introduction 1 (8)
1.1 Measurand and Measurement Errors 1 (6)
1.2 Exercises 7 (2)
2 Mean and Standard Deviation 9 (34)
2.1 Estimation of Mean and Variance 9 (8)
2.2 How to Round off the Measurement Data 17 (2)
2.3 Normal Distribution in Measurements 19 (5)
2.4 The Uniform Distribution 24 (2)
2.5 Dixon's Test for a Single Outlier 26 (2)
2.6 Using Range to Estimate σ 28 (2)
2.7 Confidence Interval for the Population 30 (2)
Mean
2.8 Control Charts for Measurement Data 32 (8)
2.9 Exercises 40 (3)
3 Comparing Means and Variances 43 (16)
3.1 t-test for Comparing Two Population Means 43 (7)
3.2 Comparing More Than Two Means 50 (4)
3.3 Comparing Variances 54 (2)
3.4 Exercises 56 (3)
4 Sources of Uncertainty: Process and 59 (28)
Measurement Variability
4.1 Introduction: Sources of Uncertainty 59 (1)
4.2 Process and Measurement Variability: 60 (6)
One-way ANOVA with Random Effects
4.3 Hierarchical Measurement Design 66 (5)
4.3.1 The Mathematical Model of 67 (3)
Hierarchical Design
4.3.2 Testing the Hypotheses σΑ 70 (1)
= 0, α Β(Α) = Ο
4.4 Repeatability and Reproducibility Studies 71 (7)
4.4.1 Introduction and Definitions 71 (1)
4.4.2 Example of an R&R Study 72 (4)
4.4.3 Confidence Intervals for R&R 76 (2)
Parameters
4.5 Measurement Analysis for Destructive 78 (4)
Testing
4.6 Complements and Exercises 82 (5)
5 Measurement Uncertainty: Error Propagation 87 (8)
Formula
5.1 Introduction 87 (1)
5.2 Error Propagation Formula 88 (2)
5.3 EPF for Particular Cases of Υ = f 90 (3)
(Χ1, ... , Χn)
5.4 Exercises 93 (2)
6 Calibration of Measurement Instruments 95 (18)
6.1 Calibration Curves 95 (8)
6.1.1 Formulation of the Problem 95 (2)
6.1.2 Linear Calibration Curve, Equal 97 (6)
Response Variances
6.2 Calibration Curve for Nonconstant 103(4)
Response Variance
6.2.1 The Model and the Formulas 103(3)
6.2.2 Uncertainty in χ* for the 106(1)
Weighted Case
6.3 Calibration Curve When Both Variables Are 107(4)
Subject to Errors
6.3.1 Parameter Estimation 107(4)
6.3.2 Uncertainty in χ When Both 111(1)
Variables Are Subject to Errors
6.4 Exercises 111(2)
7 Collaborative Studies 113(10)
7.1 Introduction: The Purpose of 113(2)
Collaborative Studies
7.2 Ruggedness (Robustness) Test 115(3)
7.3 Elimination of Outlying Laboratories 118(2)
7.4 Homogeneity of Experimental Variation 120(3)
8 Measurements in Special Circumstances 123(10)
8.1 Measurements With Large Round-off Errors 123(7)
8.1.1 Introduction and Examples 123(2)
8.1.2 Estimation of μ and ο by 125(3)
Maximum Likelihood Method: Υ* = 0
or 1
8.1.3 Estimation of and a: υ* = 0, 128(2)
1, 2
8.2 Measurements with Constraints 130(2)
8.3 Exercises 132(1)
Answers and Solutions to Exercises 133(4)
Appendix A: Normal Distribution 137(2)
Appendix B: Quantiles of the Chi-Square 139(2)
Distribution
Appendix C: Critical Values of the 141(2)
F-distribution
References 143(4)
Index 147