13.1 引言

我们生活中的许多事件都受偶然性支配——也就是说，它们并非完全可预测的。在某种程度上，我们可以选择住在哪里、做什么样的工作，但即便如此，我们也无法确定会有什么样的邻居或同事：吵闹的、慷慨的、友好的等等。类似地，科学和工程各领域的实验都会产生不可预测的结果，这些结果既可以表示为诸如“变绿了”或“爆炸了”这样的定性描述，也可以用质量、电阻或任何标准单位等数值来表示。与日常生活不同，“实验”会被重复多次，因此各种结果的有限可预测性能够以无序中的某种模式呈现出来。统计学的主题就是提取这种模式并从中得出有用的结论，而其理论基础包含在概率论中。

尤其是工程师，他们的整个职业生涯都沉浸在数据之中。“数据”这一术语的使用相当宽泛，指各种数值信息，例如机器或零件的技术规格。然而，就本书而言，我们将用数据一词来指代实验的测量结果集合。工程是一门建立在实验基础上的学科，工程师需要知道如何处理自己的实验数据，以及如何评估他人实验的结果。

工程统计是一系列工具和技术的集合，用于在工程背景下将数据转换为有意义的信息。这些信息可以有多种形式。如果实验的目的是为决策提供依据，那么进行实验的人心中会有一个想要得到答案的问题，因此可以进行统计推断，以获得与预先设定的问题相关的信息。另一方面，实验的目的可能是校准仪器或测量某个未知量，此时从实验数据中提取的信息将是数值形式的。

数据的图形化表示能够使分布可视化并识别出模式，从而使信息表达清晰。然而，数据中往往存在变异性——结论（直接关系到实验目的）无法以100%的置信度给出。这一问题将在配套教材《Advanced Modern Engineering Mathematics》中讨论，该书引入了统计学的数学方法来进行统计推断，从而能够在存在不确定性的情况下做出决策。在本章中，我们将说明如何绘制数据图，然后继续介绍基本的概率论，它是统计推断的理论基础。

统计软件 R 可以免费获取 (http://www.r-project.org)本章将使用它来生成数据的图形和数值展示。与其他一些统计软件不同，R 不是菜单驱动的；相反，它要求用户编写并运行自己的代码。本章讨论的许多绘图、计算和技术，我们都提供了相应的 R 代码。