数据分析系列教材·质量控制与实验设计：方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘文卿，谢邦昌 著

图书标签:

• 数据分析
• 质量控制
• 实验设计
• 统计学
• 方法论
• 应用
• 教材
• 理工科
• 科学研究
• 数据处理

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300098012

版次：1

商品编码：10151852

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-11-01

用纸：胶版纸

页数：174

正文语种：中文

编辑推荐

　　试图利用实际数据，通过统计软件的实际操作，对所能使用的统计方法加以说明，使读者不仅能够了解相应的统计方法，而且能够通过计算机操作学会运用这些方法来处理分析实际数据。

内容简介

　　本书是“数据分析系列教材”之一，全书分为8章，第1章结合六西格玛管理的DMAIC模型简要介绍了质量控制与实验设计的基本内容，以及STATISTICA软件在六西格玛管理模块中提供的统计方法。第2章-第4章是质量控制，包括描述统计等基本的统计方法、质量控制常用图表、测量系统分析、过程能力与西格玛水平计算、过程控制图等。第5章-第8章详细介绍了在质量管理中使用的各种实验设计技术。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

目录

第1章 质量控制与实验设计概述
1.1 质量管理发展历程
1.1.1 质量管理走向六西格玛的过程
1.1.2 ISO 9000质量管理体系
1.1.3 六西格玛管理理念
1.2 六西格玛的DMAIC模型
1.2.1 定义阶段（D）
1.2.2 测量阶段（M）
1.2.3 分析阶段（A）
1.2.4 改进阶段（I）
1.2.5 控制阶段（C）
1.3 DMAIC流程的统计方法
第2章 数据分析基本方法
2.1 描述统计
2.1.1 常用统计量
2.1.2 直方图
2.1.3 箱线图
2.2 假设检验
2.2.1 单样本t检验
2.2.2 两独立样本t检验
2.2.3 配对样本t检验
2.2.4 抽样方案
2.3 质量管理图表
2.3.1 因果图
2.3.2 空白图
2.3.3 帕累托图
第3章 测量系统与过程能力分析
3.1 测量系统分析
3.1.1 分辨力
3.1.2 偏倚
3.1.3 稳定性
3.1.4 重复性
3.1.5 再现性
3.1.6 线性
3.2 R&R;分析
3.3 过程能力与西格玛水平
3.3.1 过程能力指数
3.3.2 西格玛计算器
第4章 SPC与控制图
4.1 过程控制与SPC概述
4.1.1 制定控制计划
4.1.2 FMEA技术
4.1.3 SPC概述
4.2 绘制控制图
4.2.1 计量值控制图
4.2.2 计数值控制图
第5章 实验设计初步
5.1 实验设计的基本概念
5.1.1 实验设计的基本概念
5.1.2 实验设计的作用
5.1.3 实验设计的三要素
5.1.4 实验设计的原则
5.2 随机化设计
5.2.1 完全随机化设计
5.2.2 随机化区组设计
5.3 单因素优化实验设计
5.3.1 单因素优化实验设计的适用情况
5.3.2 分数法
5.3.3 黄金分割法
5.4 多因素实验设计的问题
5.4.1 选择实验指标和实验因素的原则
5.4.2 因素轮换法
5.5 拉丁方
5.5.1 什么是拉丁方
5.5.2 拉丁方设计
5.5.3 拉丁方设计的软件实现
5.5.4 拉丁方设计的软件分析
第6章 析因设计
6.1 全面实验
6.2 部分因子设计
6.3 部分因子设计的实施与分析
6.3.1 设计的实施
6.3.2 分析实验结果
6.3.3 筛选实验
6.3.4 三水平析因设计
6.4 套设计
第7章 回归设计
7.1 回归设计概述
7.2 中心组合设计
7.2.1 中心组合设计方法
7.2.2 软件计算
7.2.3 资料分析
7.3 均匀设计
7.3.1 均匀设计概要
7.3.2 均匀设计的实验结果分析
7.4 配方设计
7.4.1 无约束的配方设计
7.4.2 有约束的配方设计
第8章 田口方法
8.1 田口质量工程学
8.2 参数设计方法
8.2.1 用软件实现参数设计
8.2.2 可计算项目的参数设计
参考文献

精彩书摘

　　第1章　质量控制与实验设计概述
　　1994年美国质量管理专家朱兰（J.M.Juran）指出：20世纪以“生产力的世纪”载入史册，未来的21世纪是“质量的世纪”。质量控制与实验设计是质量管理中使用的最主要的统计技术，作为质量管理最新模式的六西格玛管理，强调过程活动的量化，要求用数据说话，这使得以数据分析为基础的统计技术有了广阔的应用空间。同时，接近零缺陷的六西格玛过程也对质量管理技术提出了新的要求，促使质量管理技术本身得到新的发展。
　　1.1　质量管理发展历程
　　在20世纪，质量管理走过了质量检查、统计质量管理和全面质量管理三个阶段，最终迈入六西格玛管理阶段。
　　1.1.1质量管理走向六西格玛的过程
　　20世纪初期，质量管理属于质量检查（quality control，QC）阶段。其特点是在产品生产过程中或生产结束后单纯依靠检查来剔除废品以保证质量，它的不足之处是没有贯彻预防原则。起初检查工作都是由工长负责的，被称为“工长的质量管理”。后来，设立了专职的检查人员，称为“检查员的质量管理”。
　　1924年，美国贝尔电话实验室的统计学家休哈特（W.A.Shewhart）首先创立了产品检验的统计质量控制理论，提出了后人所称的休哈特控制图，其作用是防患于未然，但在控制图提出后的十余年中并没有得到广泛应用。l929年，同在贝尔电话实验室工作的道奇（H.F.Dodge）和罗米格（H.G.Roming）提出了抽样检验方法。到第二次世界大战期间，美国的军火生产开始广泛使用控制图和抽样检验技术，从此质量管理进入了统计质量管理（statistical quality COn—trol，SQC）阶段，控制图和抽样检验技术开始在世界发达工业国家推广。
　　20世纪20年代，英国学者费歇尔（R.A.Fisher）在农业实验中运用均衡排列的拉丁方，解决了长期未解决的实验条件不均衡问题，提出了方差分析方法，创立了实验设计。随后，实验设计方法大量应用于农业和生物科学，从20世纪30年代起，英国的纺织业中也开始使用实验设计。第二次世界大战中，美国的军工企业开始使用实验设计方法。第二次世界大战以后，美国和西欧的化工、电子、机械制造等众多行业纷纷使用实验设计，目前，实验设计已成为理工农医各个领域各类实验的通用技术。
　　20世纪40年代后期，日本统计学家田口玄一博士（Dr.Geniehi Taguehi）使用设计好的正交表安排实验，这种方法简便易行，从此正交设计在世界范围内普遍推广使用。20世纪70年代末期开始，田口博士又创立了以三次设计为内容的质量工程学，其主要内容是稳健性设计。近年来稳健性设计方法不断发展和完善，在质量管理中得到广泛应用。

前言/序言

　　着社会经济的不断发展、科学技术的不断进步，统计方法越来越成为人们必不可少的工具和手段。在多年教学的过程中，老师们也越来越感到运用统计方法解决实际问题的重要，不少人在探索如何运用统计软件介绍和学习统计方法。
　　台湾辅仁大学谢邦昌教授、黄登源教授在多年的教学中，积累了丰富的经验，他们热情倡议，将他们的讲稿提供出来并编写成教材，供更多的人学习和使用。这正与我们的初衷不谋而合。自2005年开始着手这一套系列教材的编写，经过不断的讨论、反复的论证，形成了现在的模式。由于有许多研究生的帮忙，又有几位年轻老师的辛劳，终于让这套书问世。
　　在我们看来，掌握统计方法不仅要在理论上弄明白，更重要的在于能够正确有效地运用这些方法，分析说明实际问题。这套书正是试图利用实际数据，通过统计软件的实际操作，对所能使用的统计方法加以说明，使读者不仅能够了解相应的统计方法，而且能够通过计算机操作学会运用这些方法来处理分析实际数据。希望本套书的出版能够为读者提供这样的学习工具。
　　由于水平有限，本套书难免有不足之处。恳请读者朋友们提出宝贵意见。我们也会循着这样的思路，在教学以及和读者的交流中不断积累、不断提高、不断完善，奉献给读者更多更好的成果。

好的，下面为您撰写一份图书简介，内容专注于“数据分析系列教材”中未涉及“质量控制与实验设计：方法与应用”的图书内容，旨在涵盖数据分析的其他核心领域。 --- 数据分析系列教材：概率论基础与统计推断 图书简介 本教材作为“数据分析系列教材”中的核心组成部分，聚焦于数据分析的理论基石——概率论与数理统计，旨在为学习者系统、深入地构建起从随机现象建模到数据驱动决策的完整知识体系。本书的编写严格遵循从基本概念到复杂应用的逻辑递进，力求在保证严谨性的同时，兼顾工程实践中的可操作性与直观理解。 第一部分：概率论基础——随机世界的量化描述 本部分系统阐述了概率论的基础框架。我们从集合论与随机事件的基本概念入手，深入探讨了概率的基本公理与计算方法。重点内容包括条件概率、独立性、全概率公式与贝叶斯公式的实际应用，为后续的统计推断奠定坚实的逻辑基础。 在随机变量的讨论中，我们详细区分了离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）与连续型随机变量（如均匀分布、指数分布、正态分布）。特别地，我们对正态分布及其在自然现象和工程系统中的普遍适用性进行了深入剖析，并介绍了中心极限定理的理论意义及其在样本统计中的核心地位。理解了这些分布的特征函数和矩生成函数，能够帮助读者更有效地进行概率模型的构建与检验。 此外，本部分专门辟出章节讨论多维随机变量，包括联合分布、边际分布以及协方差与相关系数的计算。通过对矩的系统学习，读者将掌握如何量化多个变量之间的相互依赖关系，为多元统计分析打下关键基础。 第二部分：数理统计——从样本到总体 第二部分的核心在于数理统计，即如何利用有限样本信息对未知总体参数进行可靠的估计和检验。 我们首先介绍了统计量的概念与抽样分布。详细讲解了$chi^2$分布（卡方分布）、$t$分布（Student’s $t$分布）和$F$分布的推导过程及其在统计推断中的具体用途，特别是它们与正态分布抽样的内在联系。 统计估计是本部分的关键章节。我们对比了点估计（如矩估计法和极大似然估计法）的优缺点，并重点讨论了估计量的优良性质，如无偏性、有效性和一致性。在区间估计方面，本书详细展示了如何基于不同分布和样本量构建置信区间，以量化估计的不确定性。例如，在小样本情况下如何运用$t$分布构建均值的置信区间，以及如何利用卡方分布构建方差的置信区间。 假设检验是统计推断的另一大支柱。本书遵循严谨的逻辑步骤，清晰界定了原假设、备择假设、显著性水平、检验统计量、P值和决策规则。我们系统地介绍了针对单个样本均值、比例的$Z$检验和$t$检验，以及双样本比较（如比较两个独立总体的均值差异）。同时，本书也深入探讨了方差分析（ANOVA）的原理，解释了如何通过分解总变异来检验多个总体均值之间是否存在显著差异，这对于实验数据的初步分析至关重要。 第三部分：回归分析基础——变量间关系的探究 本部分转向数据分析中应用最广泛的技术之一：回归分析。 我们从简单线性回归出发，详细阐述了最小二乘法的推导过程、回归系数的解释及其统计显著性检验。重点内容包括残差分析的重要性，如何通过残差图诊断模型的适用性（如线性关系、方差齐性等）。 随后，本书扩展到多元线性回归模型。我们讨论了如何纳入多个预测变量，以及如何利用偏回归系数来解释单个变量对响应变量的独立影响。模型的拟合优度（$R^2$与调整$R^2$）的解读，以及多重共线性的诊断与处理方法，都在本部分得到了详尽的介绍。 最后，本书引入了广义线性模型（GLM）的初步概念，特别是逻辑回归（Logistic Regression）在处理二元响应变量时的应用，为后续更高级别的分类模型学习做了必要的铺垫。 适用对象 本书面向计算机科学、工程技术、经济管理、生物统计等领域的数据分析初学者、本科生及研究生。它为后续学习机器学习、深度学习、时间序列分析等前沿技术提供了不可或缺的数学和统计学支撑。通过对本书的学习，读者将能够熟练运用概率和统计工具，科学地理解和分析现实世界中的数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的副标题是“方法与应用”，这让我对它的实用性抱有很大的期待。我总觉得，学再多的理论，如果不能落地，那就是空中楼阁。我希望这本书不仅仅是停留在理论层面，而是能够提供一套切实可行的操作指南。比如，在质量控制方面，它会不会具体指导如何选择合适的质量工具，比如SPC、DOE、FMEA等等，并且详细说明它们的应用步骤和注意事项？在实验设计方面，它会不会给出具体的实验计划制定流程，以及如何进行数据收集、分析和结果解读？我尤其希望它能提供一些“模板”或者“清单”，让读者在实际工作中能够照着去做，减少出错的可能性。如果这本书能够成为我工作中的“工具箱”，那它就真正实现了“方法与应用”的承诺。

评分☆☆☆☆☆

实验设计嘛，听起来就很学术。我一直对科学研究的方法论有点好奇，特别是做实验的时候，怎么样才能设计出一个既能得到可靠结果，又不会浪费太多资源的设计。我经常在网上看到一些关于“如何做个好实验”的文章，但感觉都比较零散，不够系统。如果这本书能把我脑子里那些零散的想法串联起来，并且提供一些实操的指导，那就太棒了。比如，它会不会讲到各种实验设计的类型，像什么正交设计、析因设计之类的，这些名字我虽然听过，但具体怎么用，适用场景是什么，还是一脸懵。而且，我特别想知道，在实际操作中，如果遇到一些意想不到的情况，比如实验条件发生了变化，或者数据出现异常，应该怎么调整实验方案，或者怎么处理这些异常数据？这本书如果能给我一些“应对预案”，那它就不仅仅是一本教材，更像是一个值得信赖的“参谋”了。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的名字，我第一反应是它应该会讲很多“为什么”。比如，为什么需要质量控制？为什么需要精心设计实验？这些“为什么”的背后，一定隐藏着很多关于效率、成本、甚至科学进步的考量。我一直认为，理解事物的根本原因，比单纯记住方法更重要。我希望这本书能深入剖析质量控制和实验设计在现代工业、科研乃至日常生活中的核心价值，让读者明白这些方法论的意义所在。它会不会探讨，如果忽视了质量控制，会带来什么样的损失？或者，一个糟糕的实验设计，会如何误导研究方向，浪费宝贵的资源？如果它能让我从宏观层面理解这些方法的价值，再结合具体的“方法与应用”，那就更能引起我的共鸣，让我觉得学习这些内容是值得的，并且有意义的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就挺硬核的，感觉是那种需要啃很久才能吃透的类型。我一直对质量控制这个领域挺感兴趣的，总觉得很多生产制造的环节背后都有它看不见的规律和优化空间。比如我之前看新闻，说某个汽车品牌的零件合格率提升了多少，听起来就很有科技感。我特别好奇这本书在“质量控制”这块到底能讲到什么程度，是那种基础概念的罗列，还是能深入到具体的统计方法和工具？我脑子里一直有个模糊的概念，就是说质量不好的产品会被淘汰，但具体是怎么判断“不好”，以及怎么去“控制”不让它变不好，我一直是云里雾里的。这本书会不会像一个清晰的指南，把我从朦朦胧胧的概念引向扎实的方法论？而且，我希望它不仅仅是理论，希望能多一些实际案例，比如某个工厂怎么通过改进质量控制流程，最终产品良品率提高了多少，或者解决了什么棘手的生产难题。如果这本书能做到这一点，那我绝对愿意花时间去研究。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，像“质量控制”和“实验设计”这类专业性很强的知识，往往会写得特别枯燥，充斥着各种公式和术语，看得人头昏脑涨。我之前也尝试过看一些相关的书籍，但很多都像在“念经”，读了半天都不知道到底在讲什么。我特别希望这本书能够打破这种困境，用一种更生动、更易懂的方式来讲解。比如，能不能多一些图表、流程图，或者用一些生活化的例子来类比那些复杂的概念？我脑子里老想着，如果能像看科普读物一样，轻松地把这些知识点吸收进去，那该多好啊。这本书会不会把复杂的统计模型用通俗易懂的语言解释清楚，并且举例说明它们在实际应用中的效果？如果它能够做到这一点，那它就不仅仅是一本教材，更是一本能够激发人学习兴趣的“启蒙书”了。

评分☆☆☆☆☆

当平时工作中的工具书使用

评分☆☆☆☆☆

书的质量挺好的，喜欢

评分☆☆☆☆☆

没有软件呢，得先有软件才能用

评分☆☆☆☆☆

书的质量挺好的，喜欢

评分☆☆☆☆☆

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适合质量统计学习的书

评分☆☆☆☆☆

用到的书，需要看看的

评分☆☆☆☆☆

书的质量挺好的，喜欢

评分☆☆☆☆☆

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