Livro - Estatistica Aplicada e Probabilidade para Engenheiros - Montgomery/runger

Escrita pelos renomados professores Douglas C. Montgomery e George C. Runger, esta sétima edição de Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros inclui o conteúdo essencial da disciplina, comum às diversas habilitações em Engenharia. Os autores tiveram como premissa realizar uma ampla pesquisa junto a professores para que que o livro englobasse a teoria necessária para atender às demandas de sala de aula. Com isso, houve a inclusão da técnica bootstrap, além dos métodos descritivos e analíticos, necessários para quem lida com a variabilidade na observação de dados.Esta sétima edição inclui exercícios inéditos, criados a partir de situações reais e cotidianas dos engenheiros, que estão disponíveis online, bem como novos capítulos, exemplos, gráficos, interpretações práticas e métodos computacionais intensivos.

Capítulo 1 – O Papel da Estatística em Engenharia

Capítulo 2 – Probabilidade

Capítulo 3 – Variáveis Aleatórias Discretas e Distribuições de Probabilidades

Capítulo 4 – Variáveis Aleatórias Continuas e Distribuições de Probabilidades

Capítulo 5 – Distribuições de Probabilidades Conjuntas

Capítulo 6 – Estatística Descritiva

Capítulo 7 – Estimação Pontual de Parâmetros e Distribuições Amostrais

Capítulo 8 – Intervalos Estatísticos para uma Única Amostra

Capítulo 9 – Testes de Hipóteses para uma Única Amostra

Capítulo 10 – Inferência Estatística para Duas Amostras

Capítulo 11 – Regressão Linear Simples e Correlação

Capítulo 12 – Regressão Linear Múltipla

Capítulo 13 – Planejamento e Análise de Experimentos com um Único Fator: A Análise de Variância

Capítulo 14 – Planejamento de Experimentos com Vários Fatores

Capítulo 15 – Controle Estatístico da Qualidade

APENDICE A* – Tabelas e Gráficos Estatísticos (capítulo online disponível integralmente no GEN-IO)

Tabela I – Sumário de Distribuições Comuns de Probabilidade

Tabela II – Probabilidades Cumulativas Binomiais P(X ≤ x)

Tabela III – Distribuição Cumulativa Normal Padrão
Tabela IV – Pontos Percentuais da Distribuição Qui-Quadrado
Tabela V – Pontos Percentuais da Distribuição t
Tabela VI – Pontos Percentuais  da Distribuição F

Gráfico VII – Curvas Características Operacionais

Tabela VIII – Valores Críticos para o Teste do Sinal

Tabela IX – Valores Críticos para o Teste de Wilcoxon do Posto Sinalizado

Tabela X – Valores Críticos para o Teste de Wilcoxon da Soma dos Postos Sinalizados

Tabela XI – Fatores para Construção de Gráficos de Controle para Variáveis

Tabela XII – Fatores para Intervalos de Tolerância

APENDICE B* – Bibliografia (capítulo online disponível integralmente no GEN-IO)

APENDICE C* – Sumário de Intervalos de Confiança e Equações para Testes de Hipóteses para

Aplicações com Uma e Duas Amostras (capítulo online disponível integralmente no GEN-IO)

Glossário

Índice Alfabético

Douglas C. Montgomery

É Regents Professor de Engenharia Industrial e Estatística na Arizona State University (ASU), nos Estados Unidos (EUA). Graduou-se em Engenharia Industrial pelo Virginia Polytechnic Institute (Virginia Tech), EUA, onde conquistou também os títulos de Mestre e de PhD. Autor de 16 livros e de mais de 200 artigos científicos, tem como principal linha de pesquisa os estudos sobre estatísticas industriais. Ao longo de sua trajetória, foi agraciado com importantes medalhas de reconhecimento internacional e prêmios de excelência, como Shewhart Medal, Brumbaugh Award, Hunter Award, Shewell Award, e Ellis R. Ott Award. Recebeu, ainda, a George Box Medal do European Network for Business and Industrial Statistics (ENBIS). É membro da American Statistical Association (ASA), da American Society for Quality (ASQ), da Royal Statistical Society (RSS), do Institute of Industrial Engineers (IISE) e do International Statistical Institute (ISI).

George C. Runger

É diretor de centros de excelência e professor de Informática Biomédica na Arizona State University (ASU), nos Estados Unidos (EUA). Graduado em Estatística e em Engenharia Industrial, tem, ainda, o título de PhD em Estatística pela University of Minnesota, EUA. Foi também Engenheiro Sênior e líder técnico de projetos de análise de informações na IBM e já escreveu mais de uma centena de artigos em publicações científicas. Como  pesquisador, estuda métodos analíticos para geração de conhecimento e melhorias de organizações baseadas em dados, tendo como foco a inteligência artificial, a análise em tempo real, a criação de aplicativos para vigilância e suporte à decisão e à saúde da população.