質量統計技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

李衛紅，楊練根 編

圖書標籤:

• 質量管理
• 統計學
• 質量控製
• 數據分析
• 六西格瑪
• 過程能力
• 統計過程控製
• 實驗設計
• 可靠性工程
• 數據挖掘

齣版社： 中國質檢齣版社

ISBN：9787502637316

版次：2

商品編碼：11170556

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-12-01

用紙：膠版紙

內容簡介

《質量統計技術》內容提要：本書在明確統計技 術與質量管理的關係及相關概念的基礎上，著重介紹瞭統計質量控製常用 的方法。全書共分九章，主要內容有：概論、統計技術的基礎知識、參數 估計與假設檢驗、方差分析與正交試驗設計、質量管理中常用的統計技術 、過程能力分析、控製圖、抽樣檢驗、可靠性技術等。本書各章節均有相 對獨立性，可根據需要選讀。此外，在附錄中選列瞭必要的數錶。本書涉 及範圍較為廣泛，體係較為完整。本著理論聯係實際的原則，力求在對相 關理論和概念做明確敘述的同時，更著重所涉及理論和概念的正確應用。

目錄

第一章 概論
第一節 質量管理中的重要術語和統計技術的相關概念
第二節 質量管理發展簡史
第三節 統計技術和質量管理
第四節 ISO 9000族標準與統計技術
第五節 質量統計軟件
第二章 統計技術的基礎知識
第一節 質量特性數據的特點與分類
第二節 隨機數據分布的定量錶示及計算
第三節 數據的收集與整理
第四節 幾種常用的概率分布
第三章 參數估計與假設檢驗
第一節 過程參數的估計
第二節 假設檢驗的基本思想
第三節 均值檢驗
第四節 總體方差檢驗
第四章 方差分析與正交試驗設計
第一節 方差分析
第二節 正交試驗的基本概念和方法
第三節 多指標的正交試驗
第四節 水平不等的正交試驗
第五節 有交互作用的正交試驗
第五章 質量管理中常用的工具與技術
第一節 檢查錶
第二節 直方圖
第三節 因果圖
第四節 分層法
第五節 排列圖
第六節 散布圖
第七節 頭腦風暴法
第八節 係統圖法
第九節 關聯圖法
第十節 過程決策程序圖（PDPC）
第十一節 網絡圖法
第十二節 矩陣圖
第十三節 矩陣數據分析法
第十四節 親和圖
第十五節 流程圖
第十六節 Qc工具與質量改進
第六章 過程能力分析
第一節 過程質量的兩種波動
第二節 過程能力的基本概念
第三節 過程能力指數和過程性能指數
第四節 過程能力的分析與評定
第五節 過程能力的調查
第七章 控製圖
第一節 控製圖概述
第二節 常規計量值控製圖
第三節 常規計數值控製圖
第四節 控製圖的觀察與分析
第五節 通用控製圖
第八章 抽樣檢驗
第一節 抽樣檢驗概述
第二節 抽樣檢驗的基本原理
第三節 計數標準型抽樣檢驗
第四節 計數挑選型抽樣檢驗
第五節 計數調整型抽樣檢驗
第六節 計數周期抽樣檢驗
第七節 平均值的計量標準型一次抽樣檢驗
第八節 不閤格品率的計量標準型一次抽樣檢驗
第九章 可靠性技術
第一節 可靠性的基本概念
第二節 係統可靠性模型
第三節 可靠性預計和分配
第四節 可靠性試驗
附 錶
附錶1 正態分布錶
附錶2（a） □值錶
附錶2（b） 正態分布的雙側分位數（□）錶
附錶3 f分布錶
附錶4 X2分布錶
附錶5 F分布錶
附錶6 正交錶
附錶7 纍積二項分布錶
附錶8 纍積泊鬆分布錶
附錶9 相關係數檢驗錶
參考文獻

前言/序言

《統計學原理與方法》 本書旨在為讀者構建一個堅實的統計學理論基礎，並教授一套係統性的統計分析方法，以應對現實世界中復雜多變的數據挑戰。我們並非僅僅羅列枯燥的公式和定義，而是力求通過清晰的邏輯闡述、直觀的案例分析以及對統計思維的深入挖掘，幫助讀者理解統計學的本質，掌握其核心思想，並能夠靈活運用統計工具解決實際問題。 第一部分：統計學基礎概念與數據導論 在信息爆炸的時代，數據無處不在，但“數據”本身並非知識。如何從海量數據中提取有價值的信息，如何辨彆數據中的規律與噪聲，如何做齣基於數據的理性決策，這些都是統計學所要解答的核心問題。本部分將帶領讀者進入統計學的大門，從最基礎的概念入手，層層遞進，構建對統計學的初步認知。 統計學的角色與意義： 我們將探討統計學在科學研究、商業決策、社會分析等各個領域的關鍵作用，強調統計學作為一門連接現象與解釋、個體與群體、現象與規律的橋梁。理解統計學的力量，將激發讀者進一步探索的興趣。 數據的類型與測量尺度： 數據的類型多種多樣，包括定性數據（如性彆、顔色）和定量數據（如身高、收入）。不同的數據類型決定瞭我們可以采用的統計方法。我們將詳細介紹分類數據、順序數據、間隔數據和比率數據等測量尺度，並講解每種尺度數據的特點及適用的統計分析。 總體與樣本： 統計學研究的最終目標往往是瞭解整個“總體”的特徵，但由於成本、時間和可行性等限製，我們通常隻能觀測“樣本”。如何從有限的樣本信息推斷齣無限的總體特徵，是統計學中最核心的挑戰之一。我們將深入探討總體與樣本的概念，以及兩者之間的關係。 抽樣方法與抽樣分布： 抽樣的質量直接影響到推斷的準確性。本書將介紹多種常用的抽樣技術，如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等，並分析它們各自的優缺點。更重要的是，我們將引入“抽樣分布”這一關鍵概念，理解樣本統計量（如樣本均值）在重復抽樣過程中的分布規律，這是進行統計推斷的理論基石。 數據收集與整理： 統計分析的第一步是有效的數據收集。本書將討論各種數據收集方法，包括問捲調查、實驗設計、觀察研究等，並強調數據質量的重要性。同時，我們將講解數據清洗、數據轉換、數據編碼等數據預處理技術，確保輸入統計模型的原始數據具有良好的質量。 第二部分：描述性統計——認識你的數據 在對數據有瞭基本瞭解之後，我們需要運用描述性統計工具來概括和總結數據的特徵，以便更直觀地認識數據的分布和趨勢。這一部分將教會讀者如何用簡潔有效的方式呈現和解讀數據。 頻數分布與可視化： 頻數分布錶是展示數據集中趨勢和離散趨勢的初步工具。我們將介紹如何構建頻數分布錶，並進一步講解各種統計圖錶，如直方圖、條形圖、餅圖、散點圖、箱綫圖等，它們能夠生動形象地揭示數據的分布形態、異常值以及變量之間的關係。 集中趨勢的度量： 集中趨勢描述瞭數據圍繞某個中心值的聚集程度。我們將深入講解均值（平均數）、中位數和眾數等集中趨勢的度量指標，分析它們各自的適用場景以及受極端值的影響程度。 離散趨勢的度量： 離散趨勢則反映瞭數據相對於中心值的散布程度。本書將詳細介紹極差、四分位距、方差和標準差等離散趨勢的度量方法，並通過實例說明它們如何幫助我們理解數據的波動性和可變性。 分布形狀的度量： 除瞭集中與離散，數據的分布形狀也是一個重要的特徵。我們將學習如何通過偏度（skewness）和峰度（kurtosis）來描述數據分布的對稱性與尖峭度，從而更全麵地理解數據的內在規律。 百分位數與百分位數的應用： 百分位數能夠描述數據集中某個位置的數值，例如，第90百分位數錶示有90%的數據小於或等於該數值。我們將探討百分位數在排名、分級以及理解數據分布中的作用。 第三部分：概率論基礎——理解不確定性 統計推斷的根基在於概率論。不確定性是現實世界的固有屬性，而概率論正是量化和分析這種不確定性的數學語言。本部分將為讀者打下紮實的概率論基礎。 概率的基本概念： 我們將從基本事件、樣本空間、互斥事件、獨立事件等概念齣發，建立對概率的直觀理解。 條件概率與貝葉斯定理： 條件概率是在已知某個事件發生的前提下，另一個事件發生的概率。貝葉斯定理則提供瞭一種更新我們對某個事件信念的方法，當有新的證據齣現時。這兩個概念在決策分析、疾病診斷等領域有著廣泛的應用。 隨機變量及其分布： 隨機變量是取值依賴於隨機現象的變量。我們將區分離散型隨機變量和連續型隨機變量，並介紹它們各自的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、指數分布、正態分布等。 重要概率分布的特性： 正態分布（高斯分布）因其獨特的對稱性和廣泛的自然現象擬閤能力，在統計學中占據核心地位。我們將深入剖析正態分布的性質，並介紹其他一些常用的概率分布，理解它們在不同場景下的適用性。 期望與方差： 期望（均值）是對隨機變量取值的平均預測，方差和標準差則衡量隨機變量的離散程度。我們將學習如何計算和解釋這些統計量，以及它們在概率模型中的重要作用。 第四部分：統計推斷——從樣本到總體 描述性統計讓我們認識瞭樣本，而統計推斷則讓我們能夠基於樣本信息，對未知總體的特徵做齣閤理的推測。這是統計學最具價值的部分之一。 參數估計： 參數估計是指利用樣本統計量來估計總體參數（如總體均值、總體比例）。我們將介紹點估計和區間估計兩種方法。點估計提供一個單一的數值作為參數的最佳猜測，而區間估計則提供一個包含總體參數的可能範圍，並給齣其置信水平。 置信區間的構建與解釋： 置信區間是統計推斷的核心。本書將詳細講解如何為總體均值、總體比例等參數構建置信區間，並強調對置信區間的正確解釋，避免常見的誤區。 假設檢驗的基本原理： 假設檢驗是一種判斷樣本數據是否支持某個關於總體的聲明（假設）的方法。我們將引入零假設（H0）和備擇假設（H1）的概念，以及P值、顯著性水平（α）、第一類錯誤（α錯誤）和第二類錯誤（β錯誤）等關鍵統計量。 單樣本均值與比例的假設檢驗： 本部分將詳細講解如何對單個總體的均值和比例進行假設檢驗，並分析Z檢驗和t檢驗的應用場景。 兩樣本均值與比例的比較： 在許多實際問題中，我們需要比較兩個或多個總體的均值或比例是否存在顯著差異。我們將學習獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗、Z檢驗等方法，以及方差分析（ANOVA）用於比較多個樣本均值。 卡方檢驗： 卡方檢驗是一種廣泛用於分析分類數據之間關係的方法，可以檢驗兩個分類變量是否獨立，或者擬閤優度。 第五部分：迴歸分析——探索變量間的關係 在實際應用中，我們常常關心變量之間是否存在某種聯係，以及這種聯係的強度和方嚮。迴歸分析是揭示變量間數量關係的有力工具。 簡單綫性迴歸： 我們將從最簡單的形式——簡單綫性迴歸開始，即研究一個自變量與一個因變量之間的綫性關係。我們將學習如何建立迴歸模型，計算迴歸係數，並解釋它們的含義。 迴歸係數的顯著性檢驗與置信區間： 如何判斷迴歸模型是否有效，迴歸係數是否真實存在，這些都需要進行統計檢驗。我們將學習如何檢驗迴歸係數的顯著性，並構建其置信區間。 擬閤優度檢驗： 決定係數（R-squared）是衡量迴歸模型對因變量解釋程度的重要指標。我們將學習如何計算和解釋決定係數，以及其他擬閤優度指標。 多重綫性迴歸： 現實中的現象往往受多個因素的影響。多重綫性迴歸允許我們同時考慮多個自變量對因變量的影響，從而建立更全麵、更準確的模型。我們將探討多重共綫性、變量選擇等問題。 非綫性迴歸簡介： 當變量間的關係不是簡單的綫性時，我們可以嘗試非綫性迴歸模型。本書將簡要介紹多項式迴歸、指數迴歸等非綫性迴歸的基本思想。 第六部分：其他重要的統計分析方法 除瞭上述核心內容，本書還將介紹一些在特定領域或研究場景中非常重要的統計技術。 方差分析（ANOVA）的擴展應用： 除瞭比較兩個總體的均值，ANOVA還可以擴展到比較三個或更多總體的均值，以及研究多個因子（因素）的交互作用。 時間序列分析基礎： 時間序列數據是指按照時間順序收集的數據。我們將介紹時間序列數據的基本特徵，如趨勢、季節性、周期性和隨機波動，以及一些基礎的時間序列模型。 非參數統計方法： 當數據不滿足參數統計方法（如正態分布）的假設時，非參數統計方法提供瞭另一種選擇。我們將介紹一些常用的非參數檢驗，如秩和檢驗、符號檢驗等。 多元統計分析簡介： 對於具有多個觀測變量的數據，多元統計分析提供瞭更高級的分析工具，如主成分分析（PCA）、因子分析等，用於降維和揭示變量間的內在結構。 學習方法與實踐指導 貫穿全書，我們將強調理論與實踐相結閤的學習方法。每個章節都會配有大量的例題和練習題，涵蓋從基礎計算到實際應用的不同難度。此外，本書還會引導讀者使用常用的統計軟件（如R、SPSS、Python等）進行數據分析，通過實際操作來鞏固所學知識，提升數據分析能力。我們鼓勵讀者在學習過程中，積極思考，勇於提問，將統計學知識融會貫通，最終成為一個能夠獨立運用統計學解決問題的專傢。 本書的編寫目標是，使讀者在完成學習後，不僅能夠理解統計學的基本原理，更重要的是能夠自信地將統計思維應用於日常工作和生活中，從而做齣更明智的決策，更深入地理解世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直讓我眼前一亮！拿到手的時候，我隻是抱著試試看的心態，畢竟“質量統計技術”這個名字聽起來就有點枯燥。但翻開第一頁，我就被作者的敘述方式吸引住瞭。他沒有上來就拋齣一堆公式和圖錶，而是先從一個生動有趣的案例講起，講述瞭質量管理在實際生産中的重要性，以及統計技術是如何成為解開質量謎團的關鍵。讀著讀著，我仿佛置身於一個繁忙的工廠，親眼見證著那些看似復雜的統計工具如何幫助工程師們找齣問題根源，改進生産流程，最終提升産品質量。書中的語言非常平實易懂，即使是對統計學瞭解不深的我，也能輕鬆理解那些概念。作者還穿插瞭一些小故事和名人軼事，讓原本可能枯燥的理論知識變得鮮活起來，讀起來一點也不費勁。尤其是關於抽樣檢驗的那一部分，我之前總覺得很模糊，這本書裏用瞭很多貼近實際的例子，比如如何從一大批産品中抽取有代錶性的樣本，以及如何根據樣本結果來判斷整批産品的質量。這種“潤物細無聲”的教學方式，讓我真正體會到瞭統計的魅力，也對“質量”這個詞有瞭更深刻的理解。這絕對是一本適閤所有想瞭解質量管理，或者想提升自己工作效率的讀者的好書。

評分☆☆☆☆☆

拿到《質量統計技術》這本書，我最大的感受就是它的實用性。作者顯然不是那種隻坐在書齋裏寫書的理論傢，而是真正深入到工業生産第一綫，將自己在實踐中積纍的經驗和技巧毫無保留地分享齣來。我尤其被書中關於“控製圖”的講解所打動。以往我理解的控製圖，就是一條條綫，上麵標著各種數值，看起來挺嚇人。但在這本書裏，作者將控製圖比作是生産過程的“健康監測儀”，通過它，我們能夠及時發現生産過程中齣現的異常波動，並采取相應的措施加以糾正，避免小問題演變成大麻煩。書中的每一個圖錶都配有詳細的解釋，並且提供瞭大量的實際案例，讓我能夠清晰地看到，一個看似簡單的控製圖，在實際應用中能夠發揮多麼巨大的作用。我甚至可以想象，在我的工作中，如果能熟練運用這些工具，將能極大地提升工作效率，減少不必要的返工和損失。這本書不僅僅是關於“技術”，更是關於如何通過科學的方法來管理和優化“質量”。讀完這本書，我感覺自己對“質量”這個詞有瞭全新的認識，不再僅僅局限於産品的外觀和功能，而是涵蓋瞭整個生産過程的方方麵麵。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我選擇《質量統計技術》這本書，更多的是齣於一種好奇心。我一直覺得“統計”這個詞離我很遙遠，似乎是為那些搞科研或者做數據分析的專業人士準備的。但這本書卻讓我看到瞭統計學另外一麵，它其實是一門非常有用的、能夠指導我們如何更有效地工作的學問。作者在書中花瞭大量的篇幅來講解如何識彆和分析數據中的“變異”，以及如何區分“可控變異”和“不可控變異”。這一點對我觸動很大。很多時候，我們在工作中會遇到各種各樣的問題，但卻不知道問題齣在哪裏，或者即使知道，也無從下手。這本書就提供瞭一套係統的方法，讓我們能夠像偵探一樣，通過分析數據來找到問題的真正根源。我特彆喜歡書中關於“柏拉圖”的講解，它用一種直觀的方式，讓我們能夠快速識彆齣影響質量的最主要因素，然後集中精力去解決這些關鍵問題。這種“抓大放小”的方法，讓我覺得非常實用。這本書的語言風格也非常獨特，沒有使用很多生僻的專業術語，而是用一種非常平易近人的方式來解釋復雜的概念，讀起來一點也不會覺得有壓力。

評分☆☆☆☆☆

我通常不會主動去翻閱這類技術性很強的書籍，總覺得它們離我的生活太遠。但這一次，我鼓起勇氣嘗試瞭一下《質量統計技術》，結果卻齣乎意料地讓我著迷。作者的功力在於，他能夠將那些原本晦澀難懂的統計學原理，用一種非常接地氣的方式呈現齣來。我最喜歡的部分是關於“過程能力分析”的章節。在閱讀之前，我一直以為“能力”就是一個模糊的概念，但書中通過圖錶和實例，清晰地解釋瞭如何通過計算Cp、Cpk等指標來量化一個生産過程的穩定性，以及它能否滿足客戶的質量要求。我甚至開始思考，在我的日常生活中，是否也可以運用類似的思維方式來評估某些“過程”的能力，比如學習效率，或者團隊協作的成果。這本書給我帶來的不僅僅是理論知識，更是一種解決問題的思維模式。作者還特彆強調瞭數據在質量管理中的核心地位，以及如何通過收集、整理和分析數據來做齣更明智的決策。這讓我意識到，無論是在工作還是生活中，忽略數據往往意味著忽略事實，從而可能做齣錯誤的判斷。這本書的敘述結構也很清晰，從基礎概念到高級應用，層層遞進，讓我能夠循序漸進地掌握知識。

評分☆☆☆☆☆

讀完《質量統計技術》，我感覺自己像是打開瞭一扇新的大門。之前我對“質量”的理解，大多停留在成品檢測的層麵，覺得隻要産品沒問題就行瞭。但這本書讓我認識到，質量的提升是一個貫穿整個生産流程的係統工程，而統計技術則是實現這一目標的重要工具。我尤其對書中關於“實驗設計”的部分印象深刻。作者通過生動的例子，講解瞭如何通過科學的實驗方法，來找齣影響産品性能的關鍵因素，並優化這些因素，從而達到提升産品質量的目的。這讓我意識到，很多時候，我們並非不知道問題所在，而是缺乏係統的方法去找齣最優的解決方案。這本書提供的不僅僅是一套技術，更是一種科學的思維方式，一種不斷追求卓越的精神。作者還非常注重理論與實踐的結閤，書中提供瞭大量的案例分析，讓我能夠清晰地看到，這些統計技術是如何在實際生産中發揮作用，並為企業帶來切實的效益。讀完這本書，我感覺自己對“質量”有瞭更全麵、更深刻的認識，也對如何通過科學的方法來提升質量有瞭更清晰的思路。