數據分析係列教材·質量控製與實驗設計：方法與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉文卿，謝邦昌 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 質量控製
• 實驗設計
• 統計學
• 方法論
• 應用
• 教材
• 理工科
• 科學研究
• 數據處理

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300098012

版次：1

商品編碼：10151852

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2008-11-01

用紙：膠版紙

頁數：174

正文語種：中文

編輯推薦

　　試圖利用實際數據，通過統計軟件的實際操作，對所能使用的統計方法加以說明，使讀者不僅能夠瞭解相應的統計方法，而且能夠通過計算機操作學會運用這些方法來處理分析實際數據。

內容簡介

　　本書是“數據分析係列教材”之一，全書分為8章，第1章結閤六西格瑪管理的DMAIC模型簡要介紹瞭質量控製與實驗設計的基本內容，以及STATISTICA軟件在六西格瑪管理模塊中提供的統計方法。第2章-第4章是質量控製，包括描述統計等基本的統計方法、質量控製常用圖錶、測量係統分析、過程能力與西格瑪水平計算、過程控製圖等。第5章-第8章詳細介紹瞭在質量管理中使用的各種實驗設計技術。該書可供各大專院校作為教材使用，也可供從事相關工作的人員作為參考用書使用。

目錄

第1章 質量控製與實驗設計概述
1.1 質量管理發展曆程
1.1.1 質量管理走嚮六西格瑪的過程
1.1.2 ISO 9000質量管理體係
1.1.3 六西格瑪管理理念
1.2 六西格瑪的DMAIC模型
1.2.1 定義階段（D）
1.2.2 測量階段（M）
1.2.3 分析階段（A）
1.2.4 改進階段（I）
1.2.5 控製階段（C）
1.3 DMAIC流程的統計方法
第2章 數據分析基本方法
2.1 描述統計
2.1.1 常用統計量
2.1.2 直方圖
2.1.3 箱綫圖
2.2 假設檢驗
2.2.1 單樣本t檢驗
2.2.2 兩獨立樣本t檢驗
2.2.3 配對樣本t檢驗
2.2.4 抽樣方案
2.3 質量管理圖錶
2.3.1 因果圖
2.3.2 空白圖
2.3.3 帕纍托圖
第3章 測量係統與過程能力分析
3.1 測量係統分析
3.1.1 分辨力
3.1.2 偏倚
3.1.3 穩定性
3.1.4 重復性
3.1.5 再現性
3.1.6 綫性
3.2 R&R;分析
3.3 過程能力與西格瑪水平
3.3.1 過程能力指數
3.3.2 西格瑪計算器
第4章 SPC與控製圖
4.1 過程控製與SPC概述
4.1.1 製定控製計劃
4.1.2 FMEA技術
4.1.3 SPC概述
4.2 繪製控製圖
4.2.1 計量值控製圖
4.2.2 計數值控製圖
第5章 實驗設計初步
5.1 實驗設計的基本概念
5.1.1 實驗設計的基本概念
5.1.2 實驗設計的作用
5.1.3 實驗設計的三要素
5.1.4 實驗設計的原則
5.2 隨機化設計
5.2.1 完全隨機化設計
5.2.2 隨機化區組設計
5.3 單因素優化實驗設計
5.3.1 單因素優化實驗設計的適用情況
5.3.2 分數法
5.3.3 黃金分割法
5.4 多因素實驗設計的問題
5.4.1 選擇實驗指標和實驗因素的原則
5.4.2 因素輪換法
5.5 拉丁方
5.5.1 什麼是拉丁方
5.5.2 拉丁方設計
5.5.3 拉丁方設計的軟件實現
5.5.4 拉丁方設計的軟件分析
第6章 析因設計
6.1 全麵實驗
6.2 部分因子設計
6.3 部分因子設計的實施與分析
6.3.1 設計的實施
6.3.2 分析實驗結果
6.3.3 篩選實驗
6.3.4 三水平析因設計
6.4 套設計
第7章 迴歸設計
7.1 迴歸設計概述
7.2 中心組閤設計
7.2.1 中心組閤設計方法
7.2.2 軟件計算
7.2.3 資料分析
7.3 均勻設計
7.3.1 均勻設計概要
7.3.2 均勻設計的實驗結果分析
7.4 配方設計
7.4.1 無約束的配方設計
7.4.2 有約束的配方設計
第8章 田口方法
8.1 田口質量工程學
8.2 參數設計方法
8.2.1 用軟件實現參數設計
8.2.2 可計算項目的參數設計
參考文獻

精彩書摘

　　第1章　質量控製與實驗設計概述
　　1994年美國質量管理專傢硃蘭（J.M.Juran）指齣：20世紀以“生産力的世紀”載入史冊，未來的21世紀是“質量的世紀”。質量控製與實驗設計是質量管理中使用的最主要的統計技術，作為質量管理最新模式的六西格瑪管理，強調過程活動的量化，要求用數據說話，這使得以數據分析為基礎的統計技術有瞭廣闊的應用空間。同時，接近零缺陷的六西格瑪過程也對質量管理技術提齣瞭新的要求，促使質量管理技術本身得到新的發展。
　　1.1　質量管理發展曆程
　　在20世紀，質量管理走過瞭質量檢查、統計質量管理和全麵質量管理三個階段，最終邁入六西格瑪管理階段。
　　1.1.1質量管理走嚮六西格瑪的過程
　　20世紀初期，質量管理屬於質量檢查（quality control，QC）階段。其特點是在産品生産過程中或生産結束後單純依靠檢查來剔除廢品以保證質量，它的不足之處是沒有貫徹預防原則。起初檢查工作都是由工長負責的，被稱為“工長的質量管理”。後來，設立瞭專職的檢查人員，稱為“檢查員的質量管理”。
　　1924年，美國貝爾電話實驗室的統計學傢休哈特（W.A.Shewhart）首先創立瞭産品檢驗的統計質量控製理論，提齣瞭後人所稱的休哈特控製圖，其作用是防患於未然，但在控製圖提齣後的十餘年中並沒有得到廣泛應用。l929年，同在貝爾電話實驗室工作的道奇（H.F.Dodge）和羅米格（H.G.Roming）提齣瞭抽樣檢驗方法。到第二次世界大戰期間，美國的軍火生産開始廣泛使用控製圖和抽樣檢驗技術，從此質量管理進入瞭統計質量管理（statistical quality COn—trol，SQC）階段，控製圖和抽樣檢驗技術開始在世界發達工業國傢推廣。
　　20世紀20年代，英國學者費歇爾（R.A.Fisher）在農業實驗中運用均衡排列的拉丁方，解決瞭長期未解決的實驗條件不均衡問題，提齣瞭方差分析方法，創立瞭實驗設計。隨後，實驗設計方法大量應用於農業和生物科學，從20世紀30年代起，英國的紡織業中也開始使用實驗設計。第二次世界大戰中，美國的軍工企業開始使用實驗設計方法。第二次世界大戰以後，美國和西歐的化工、電子、機械製造等眾多行業紛紛使用實驗設計，目前，實驗設計已成為理工農醫各個領域各類實驗的通用技術。
　　20世紀40年代後期，日本統計學傢田口玄一博士（Dr.Geniehi Taguehi）使用設計好的正交錶安排實驗，這種方法簡便易行，從此正交設計在世界範圍內普遍推廣使用。20世紀70年代末期開始，田口博士又創立瞭以三次設計為內容的質量工程學，其主要內容是穩健性設計。近年來穩健性設計方法不斷發展和完善，在質量管理中得到廣泛應用。

前言/序言

　　著社會經濟的不斷發展、科學技術的不斷進步，統計方法越來越成為人們必不可少的工具和手段。在多年教學的過程中，老師們也越來越感到運用統計方法解決實際問題的重要，不少人在探索如何運用統計軟件介紹和學習統計方法。
　　颱灣輔仁大學謝邦昌教授、黃登源教授在多年的教學中，積纍瞭豐富的經驗，他們熱情倡議，將他們的講稿提供齣來並編寫成教材，供更多的人學習和使用。這正與我們的初衷不謀而閤。自2005年開始著手這一套係列教材的編寫，經過不斷的討論、反復的論證，形成瞭現在的模式。由於有許多研究生的幫忙，又有幾位年輕老師的辛勞，終於讓這套書問世。
　　在我們看來，掌握統計方法不僅要在理論上弄明白，更重要的在於能夠正確有效地運用這些方法，分析說明實際問題。這套書正是試圖利用實際數據，通過統計軟件的實際操作，對所能使用的統計方法加以說明，使讀者不僅能夠瞭解相應的統計方法，而且能夠通過計算機操作學會運用這些方法來處理分析實際數據。希望本套書的齣版能夠為讀者提供這樣的學習工具。
　　由於水平有限，本套書難免有不足之處。懇請讀者朋友們提齣寶貴意見。我們也會循著這樣的思路，在教學以及和讀者的交流中不斷積纍、不斷提高、不斷完善，奉獻給讀者更多更好的成果。

好的，下麵為您撰寫一份圖書簡介，內容專注於“數據分析係列教材”中未涉及“質量控製與實驗設計：方法與應用”的圖書內容，旨在涵蓋數據分析的其他核心領域。 --- 數據分析係列教材：概率論基礎與統計推斷 圖書簡介 本教材作為“數據分析係列教材”中的核心組成部分，聚焦於數據分析的理論基石——概率論與數理統計，旨在為學習者係統、深入地構建起從隨機現象建模到數據驅動決策的完整知識體係。本書的編寫嚴格遵循從基本概念到復雜應用的邏輯遞進，力求在保證嚴謹性的同時，兼顧工程實踐中的可操作性與直觀理解。 第一部分：概率論基礎——隨機世界的量化描述 本部分係統闡述瞭概率論的基礎框架。我們從集閤論與隨機事件的基本概念入手，深入探討瞭概率的基本公理與計算方法。重點內容包括條件概率、獨立性、全概率公式與貝葉斯公式的實際應用，為後續的統計推斷奠定堅實的邏輯基礎。 在隨機變量的討論中，我們詳細區分瞭離散型隨機變量（如二項分布、泊鬆分布）與連續型隨機變量（如均勻分布、指數分布、正態分布）。特彆地，我們對正態分布及其在自然現象和工程係統中的普遍適用性進行瞭深入剖析，並介紹瞭中心極限定理的理論意義及其在樣本統計中的核心地位。理解瞭這些分布的特徵函數和矩生成函數，能夠幫助讀者更有效地進行概率模型的構建與檢驗。 此外，本部分專門闢齣章節討論多維隨機變量，包括聯閤分布、邊際分布以及協方差與相關係數的計算。通過對矩的係統學習，讀者將掌握如何量化多個變量之間的相互依賴關係，為多元統計分析打下關鍵基礎。 第二部分：數理統計——從樣本到總體 第二部分的核心在於數理統計，即如何利用有限樣本信息對未知總體參數進行可靠的估計和檢驗。 我們首先介紹瞭統計量的概念與抽樣分布。詳細講解瞭$chi^2$分布（卡方分布）、$t$分布（Student’s $t$分布）和$F$分布的推導過程及其在統計推斷中的具體用途，特彆是它們與正態分布抽樣的內在聯係。 統計估計是本部分的關鍵章節。我們對比瞭點估計（如矩估計法和極大似然估計法）的優缺點，並重點討論瞭估計量的優良性質，如無偏性、有效性和一緻性。在區間估計方麵，本書詳細展示瞭如何基於不同分布和樣本量構建置信區間，以量化估計的不確定性。例如，在小樣本情況下如何運用$t$分布構建均值的置信區間，以及如何利用卡方分布構建方差的置信區間。 假設檢驗是統計推斷的另一大支柱。本書遵循嚴謹的邏輯步驟，清晰界定瞭原假設、備擇假設、顯著性水平、檢驗統計量、P值和決策規則。我們係統地介紹瞭針對單個樣本均值、比例的$Z$檢驗和$t$檢驗，以及雙樣本比較（如比較兩個獨立總體的均值差異）。同時，本書也深入探討瞭方差分析（ANOVA）的原理，解釋瞭如何通過分解總變異來檢驗多個總體均值之間是否存在顯著差異，這對於實驗數據的初步分析至關重要。 第三部分：迴歸分析基礎——變量間關係的探究 本部分轉嚮數據分析中應用最廣泛的技術之一：迴歸分析。 我們從簡單綫性迴歸齣發，詳細闡述瞭最小二乘法的推導過程、迴歸係數的解釋及其統計顯著性檢驗。重點內容包括殘差分析的重要性，如何通過殘差圖診斷模型的適用性（如綫性關係、方差齊性等）。 隨後，本書擴展到多元綫性迴歸模型。我們討論瞭如何納入多個預測變量，以及如何利用偏迴歸係數來解釋單個變量對響應變量的獨立影響。模型的擬閤優度（$R^2$與調整$R^2$）的解讀，以及多重共綫性的診斷與處理方法，都在本部分得到瞭詳盡的介紹。 最後，本書引入瞭廣義綫性模型（GLM）的初步概念，特彆是邏輯迴歸（Logistic Regression）在處理二元響應變量時的應用，為後續更高級彆的分類模型學習做瞭必要的鋪墊。 適用對象 本書麵嚮計算機科學、工程技術、經濟管理、生物統計等領域的數據分析初學者、本科生及研究生。它為後續學習機器學習、深度學習、時間序列分析等前沿技術提供瞭不可或缺的數學和統計學支撐。通過對本書的學習，讀者將能夠熟練運用概率和統計工具，科學地理解和分析現實世界中的數據挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的副標題是“方法與應用”，這讓我對它的實用性抱有很大的期待。我總覺得，學再多的理論，如果不能落地，那就是空中樓閣。我希望這本書不僅僅是停留在理論層麵，而是能夠提供一套切實可行的操作指南。比如，在質量控製方麵，它會不會具體指導如何選擇閤適的質量工具，比如SPC、DOE、FMEA等等，並且詳細說明它們的應用步驟和注意事項？在實驗設計方麵，它會不會給齣具體的實驗計劃製定流程，以及如何進行數據收集、分析和結果解讀？我尤其希望它能提供一些“模闆”或者“清單”，讓讀者在實際工作中能夠照著去做，減少齣錯的可能性。如果這本書能夠成為我工作中的“工具箱”，那它就真正實現瞭“方法與應用”的承諾。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，像“質量控製”和“實驗設計”這類專業性很強的知識，往往會寫得特彆枯燥，充斥著各種公式和術語，看得人頭昏腦漲。我之前也嘗試過看一些相關的書籍，但很多都像在“念經”，讀瞭半天都不知道到底在講什麼。我特彆希望這本書能夠打破這種睏境，用一種更生動、更易懂的方式來講解。比如，能不能多一些圖錶、流程圖，或者用一些生活化的例子來類比那些復雜的概念？我腦子裏老想著，如果能像看科普讀物一樣，輕鬆地把這些知識點吸收進去，那該多好啊。這本書會不會把復雜的統計模型用通俗易懂的語言解釋清楚，並且舉例說明它們在實際應用中的效果？如果它能夠做到這一點，那它就不僅僅是一本教材，更是一本能夠激發人學習興趣的“啓濛書”瞭。

評分☆☆☆☆☆

實驗設計嘛，聽起來就很學術。我一直對科學研究的方法論有點好奇，特彆是做實驗的時候，怎麼樣纔能設計齣一個既能得到可靠結果，又不會浪費太多資源的設計。我經常在網上看到一些關於“如何做個好實驗”的文章，但感覺都比較零散，不夠係統。如果這本書能把我腦子裏那些零散的想法串聯起來，並且提供一些實操的指導，那就太棒瞭。比如，它會不會講到各種實驗設計的類型，像什麼正交設計、析因設計之類的，這些名字我雖然聽過，但具體怎麼用，適用場景是什麼，還是一臉懵。而且，我特彆想知道，在實際操作中，如果遇到一些意想不到的情況，比如實驗條件發生瞭變化，或者數據齣現異常，應該怎麼調整實驗方案，或者怎麼處理這些異常數據？這本書如果能給我一些“應對預案”，那它就不僅僅是一本教材，更像是一個值得信賴的“參謀”瞭。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的名字，我第一反應是它應該會講很多“為什麼”。比如，為什麼需要質量控製？為什麼需要精心設計實驗？這些“為什麼”的背後，一定隱藏著很多關於效率、成本、甚至科學進步的考量。我一直認為，理解事物的根本原因，比單純記住方法更重要。我希望這本書能深入剖析質量控製和實驗設計在現代工業、科研乃至日常生活中的核心價值，讓讀者明白這些方法論的意義所在。它會不會探討，如果忽視瞭質量控製，會帶來什麼樣的損失？或者，一個糟糕的實驗設計，會如何誤導研究方嚮，浪費寶貴的資源？如果它能讓我從宏觀層麵理解這些方法的價值，再結閤具體的“方法與應用”，那就更能引起我的共鳴，讓我覺得學習這些內容是值得的，並且有意義的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就挺硬核的，感覺是那種需要啃很久纔能吃透的類型。我一直對質量控製這個領域挺感興趣的，總覺得很多生産製造的環節背後都有它看不見的規律和優化空間。比如我之前看新聞，說某個汽車品牌的零件閤格率提升瞭多少，聽起來就很有科技感。我特彆好奇這本書在“質量控製”這塊到底能講到什麼程度，是那種基礎概念的羅列，還是能深入到具體的統計方法和工具？我腦子裏一直有個模糊的概念，就是說質量不好的産品會被淘汰，但具體是怎麼判斷“不好”，以及怎麼去“控製”不讓它變不好，我一直是雲裏霧裏的。這本書會不會像一個清晰的指南，把我從朦朦朧朧的概念引嚮紮實的方法論？而且，我希望它不僅僅是理論，希望能多一些實際案例，比如某個工廠怎麼通過改進質量控製流程，最終産品良品率提高瞭多少，或者解決瞭什麼棘手的生産難題。如果這本書能做到這一點，那我絕對願意花時間去研究。

評分☆☆☆☆☆

用到的書，需要看看的

評分☆☆☆☆☆

適閤質量統計學習的書

評分☆☆☆☆☆

沒有軟件呢，得先有軟件纔能用

評分☆☆☆☆☆

還不錯

評分☆☆☆☆☆

還沒看，但感覺不錯，期待中

評分☆☆☆☆☆

做工程的需看一看，真的。

評分☆☆☆☆☆

用到的書，需要看看的

評分☆☆☆☆☆

不錯，還可以。

評分☆☆☆☆☆

很好