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質量改進統計方法 版權信息
- ISBN：9787502470654
- 條形碼：9787502470654 ; 978-7-5024-7065-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
質量改進統計方法 內容簡介
《質量改進統計方法》以現場統計數據為基準，系統講解分層法、調查表法、排列圖法、因果分析圖法、散布圖法、直方圖法和控制圖法等七種統計方法的特點、目的、適用時機、注意事項和應用案例，為學生掌握相關知識提供參考，為生產現場的質量改進活動提供簡捷而有效的支持。 《質量改進統計方法》可供工業工程等專業的師生使用，也可供從事相關專業的工程技術人員參考。
質量改進統計方法 目錄
1 統計技術基礎
1．1 引言
1．2 數據收集
1．2．1 總體與樣本
1．2．2 數據的分類
1．2．3 數據收集的目的
1．3 質量變異的描述
1．3．1 系統因素與非系統因素
1．3．2 產品質量波動
1．4 質量管理中的常用分布
1．4．1 二項分布
1．4．2 泊松分布
1．4．3 超幾何分布
1．4．4 正態分布
2 調查表與分層
2．1 調查表
2．2 調查表的用途和種類
2．3 調查表的應用步驟
2．4 注意事項
2．5 應用實例
2．5．1 缺陷位置調查表
2．5．2 不良項目調查表
2．5．3 不良原因調查表
2．5．4 質量分布調查表
2．6 分層
2．7 應用實例
3 排列圖
3．1 排列圖
3．2 應用場合
3．3 排列圖的應用步驟
3．4 注意事項
3．5 排列圖的應用
3．5．1 分析主要缺陷形式
3．5．2 分析不合格的原因
4 因果圖
4．1 因果圖
4．2 因果圖的制作步驟
4．3 繪制因果圖的注意事項
4．4 如何確定主要原因
4．4．1 逐條識別
4．4．2 確定程序
4．4．3 確定方法
4．5 確定主要原因不正確的方法
4．6 因果圖的類型
5 相關與回歸分析
5．1 相關與回歸概念
5．1．1 確定性關系與相關關系
5．1．2 相關分析與回歸分析
5．1．3 相關分析與回歸分析的區別與聯系
5．1．4 相關分析應注意的問題
5．2 相關分析
5．2．1 散布圖
5．2．2 散布圖的意義和作用
5．2．3 散布圖的分析和判斷
5．2．4 相關系數判別法
5．2．5 散布圖的繪制
5．2．6 應用示例
5．3 一元線性回歸
5．3．1 模型
5．3．2 回歸系數的*小二乘估計及其性質
5．3．3 一元線性回歸方程的顯著性檢驗
5．3．4 一元線性回歸方程總效果的度量
5．3．5 回歸系數的顯著性檢驗
5．3．6 回歸方程的失擬性檢驗
5．3．7 回歸方程殘差診斷
5．3．8 利用回歸方程進行預測
5．3．9 利用回歸方程進行控制
6 直方圖
6．1 數據分布
6．2 數據的波動性和規律性
6．3 直方圖的原理
6．4 直方圖的作用
6．5 直方圖的作圖步驟
6．6 直方圖的應用示例
6．7 直方圖的觀察與分析
6．7．1 分布形狀分析與判斷
6．7．2 直方圖與規格（標準）相比較
6．8 直方圖的分層處理
7 控制圖
7．1 統計過程控制簡介
7．1．1 統計過程控制技術的發展
7．1．2 統計過程控制的理論基礎
7．1．3 統計控制圖的分類
7．2 統計控制圖的原理
7．2．1 統計控制圖的原理與構造
7．2．2 統計控制圖的兩類錯誤
7．2．3 判斷過程正常的準則
7．2．4 判斷過程異常的準則
7．2．5 常規控制圖判斷準則的使用
7．3 常規控制圖作圖方法
7．3．1 建立控制圖的預備工作
7．3．2 計量值控制圖應用步驟
7．4 應用統計控制圖應注意的問題
8 常規計量值控制圖
8．1 均值—極差控制圖
8．1．1 ▔ⅹ-R控制圖，標準值給定
8．1．2 ▔ⅹ-R控制圖，標準值未給定
8．2 均值—標準差控制圖（▔ⅹ-s控制圖）
8．3 單值—移動極差控制圖（▔ⅹ-R8控制圖）
8．4 中位數一極差控制圖（Me-R控制圖）
9 常規計數值控制圖
9．1 不合格品率控制圖（p圖）
9．2 不合格品數控制圖（np圖）
9．3 缺陷數控制圖（c圖）
9．3．1 c控制圖的原理
9．3．2 c控制圖的繪制
9．4 單位缺陷數控制圖（μ圖）
9．4．1 μ控制圖的原理
9．4．2 μ控制圖的繪制
10 過程能力分析
10．1 過程能力和過程能力指數
10．1．1 過程能力
10．1．2 過程能力指數
10．1．3 過程不合格品率的計算
10．2 過程能力的評價
10．2．1 過程能力的判定
10．2．2 提高過程能力的對策
10．2．3 提高過程能力指數的措施
10．3 過程能力調查
10．3．1 過程能力調查流程
10．3．2 過程能力調查的方法
10．3．3 計量數據的過程能力分析
10．3．4 計點值數據的過程能力分析
10．3．5 計件值數據的過程能力分析
附錄
參考文獻
1．1 引言
1．2 數據收集
1．2．1 總體與樣本
1．2．2 數據的分類
1．2．3 數據收集的目的
1．3 質量變異的描述
1．3．1 系統因素與非系統因素
1．3．2 產品質量波動
1．4 質量管理中的常用分布
1．4．1 二項分布
1．4．2 泊松分布
1．4．3 超幾何分布
1．4．4 正態分布
2 調查表與分層
2．1 調查表
2．2 調查表的用途和種類
2．3 調查表的應用步驟
2．4 注意事項
2．5 應用實例
2．5．1 缺陷位置調查表
2．5．2 不良項目調查表
2．5．3 不良原因調查表
2．5．4 質量分布調查表
2．6 分層
2．7 應用實例
3 排列圖
3．1 排列圖
3．2 應用場合
3．3 排列圖的應用步驟
3．4 注意事項
3．5 排列圖的應用
3．5．1 分析主要缺陷形式
3．5．2 分析不合格的原因
4 因果圖
4．1 因果圖
4．2 因果圖的制作步驟
4．3 繪制因果圖的注意事項
4．4 如何確定主要原因
4．4．1 逐條識別
4．4．2 確定程序
4．4．3 確定方法
4．5 確定主要原因不正確的方法
4．6 因果圖的類型
5 相關與回歸分析
5．1 相關與回歸概念
5．1．1 確定性關系與相關關系
5．1．2 相關分析與回歸分析
5．1．3 相關分析與回歸分析的區別與聯系
5．1．4 相關分析應注意的問題
5．2 相關分析
5．2．1 散布圖
5．2．2 散布圖的意義和作用
5．2．3 散布圖的分析和判斷
5．2．4 相關系數判別法
5．2．5 散布圖的繪制
5．2．6 應用示例
5．3 一元線性回歸
5．3．1 模型
5．3．2 回歸系數的*小二乘估計及其性質
5．3．3 一元線性回歸方程的顯著性檢驗
5．3．4 一元線性回歸方程總效果的度量
5．3．5 回歸系數的顯著性檢驗
5．3．6 回歸方程的失擬性檢驗
5．3．7 回歸方程殘差診斷
5．3．8 利用回歸方程進行預測
5．3．9 利用回歸方程進行控制
6 直方圖
6．1 數據分布
6．2 數據的波動性和規律性
6．3 直方圖的原理
6．4 直方圖的作用
6．5 直方圖的作圖步驟
6．6 直方圖的應用示例
6．7 直方圖的觀察與分析
6．7．1 分布形狀分析與判斷
6．7．2 直方圖與規格（標準）相比較
6．8 直方圖的分層處理
7 控制圖
7．1 統計過程控制簡介
7．1．1 統計過程控制技術的發展
7．1．2 統計過程控制的理論基礎
7．1．3 統計控制圖的分類
7．2 統計控制圖的原理
7．2．1 統計控制圖的原理與構造
7．2．2 統計控制圖的兩類錯誤
7．2．3 判斷過程正常的準則
7．2．4 判斷過程異常的準則
7．2．5 常規控制圖判斷準則的使用
7．3 常規控制圖作圖方法
7．3．1 建立控制圖的預備工作
7．3．2 計量值控制圖應用步驟
7．4 應用統計控制圖應注意的問題
8 常規計量值控制圖
8．1 均值—極差控制圖
8．1．1 ▔ⅹ-R控制圖，標準值給定
8．1．2 ▔ⅹ-R控制圖，標準值未給定
8．2 均值—標準差控制圖（▔ⅹ-s控制圖）
8．3 單值—移動極差控制圖（▔ⅹ-R8控制圖）
8．4 中位數一極差控制圖（Me-R控制圖）
9 常規計數值控制圖
9．1 不合格品率控制圖（p圖）
9．2 不合格品數控制圖（np圖）
9．3 缺陷數控制圖（c圖）
9．3．1 c控制圖的原理
9．3．2 c控制圖的繪制
9．4 單位缺陷數控制圖（μ圖）
9．4．1 μ控制圖的原理
9．4．2 μ控制圖的繪制
10 過程能力分析
10．1 過程能力和過程能力指數
10．1．1 過程能力
10．1．2 過程能力指數
10．1．3 過程不合格品率的計算
10．2 過程能力的評價
10．2．1 過程能力的判定
10．2．2 提高過程能力的對策
10．2．3 提高過程能力指數的措施
10．3 過程能力調查
10．3．1 過程能力調查流程
10．3．2 過程能力調查的方法
10．3．3 計量數據的過程能力分析
10．3．4 計點值數據的過程能力分析
10．3．5 計件值數據的過程能力分析
附錄
參考文獻
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