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质量改进统计方法

质量改进统计方法
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作者: 著
出版社: 冶金工业出版社
2015-10
版次: 1
ISBN: 9787502470654
定价: 34.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 170页
字数: 218千字
正文语种: 简体中文
分类: 社会文化
6人买过
  • 　　《质量改进统计方法》以现场统计数据为基准，系统讲解分层法、调查表法、排列图法、因果分析图法、散布图法、直方图法和控制图法等七种统计方法的特点、目的、适用时机、注意事项和应用案例，为学生掌握相关知识提供参考，为生产现场的质量改进活动提供简捷而有效的支持。
    　　《质量改进统计方法》可供工业工程等专业的师生使用，也可供从事相关专业的工程技术人员参考。 1 统计技术基础
    1．1 引言
    1．2 数据收集
    1．2．1 总体与样本
    1．2．2 数据的分类
    1．2．3 数据收集的目的
    1．3 质量变异的描述
    1．3．1 系统因素与非系统因素
    1．3．2 产品质量波动
    1．4 质量管理中的常用分布
    1．4．1 二项分布
    1．4．2 泊松分布
    1．4．3 超几何分布
    1．4．4 正态分布

    2 调查表与分层
    2．1 调查表
    2．2 调查表的用途和种类
    2．3 调查表的应用步骤
    2．4 注意事项
    2．5 应用实例
    2．5．1 缺陷位置调查表
    2．5．2 不良项目调查表
    2．5．3 不良原因调查表
    2．5．4 质量分布调查表
    2．6 分层
    2．7 应用实例

    3 排列图
    3．1 排列图
    3．2 应用场合
    3．3 排列图的应用步骤
    3．4 注意事项
    3．5 排列图的应用
    3．5．1 分析主要缺陷形式
    3．5．2 分析不合格的原因

    4 因果图
    4．1 因果图
    4．2 因果图的制作步骤
    4．3 绘制因果图的注意事项
    4．4 如何确定主要原因
    4．4．1 逐条识别
    4．4．2 确定程序
    4．4．3 确定方法
    4．5 确定主要原因不正确的方法
    4．6 因果图的类型

    5 相关与回归分析
    5．1 相关与回归概念
    5．1．1 确定性关系与相关关系
    5．1．2 相关分析与回归分析
    5．1．3 相关分析与回归分析的区别与联系
    5．1．4 相关分析应注意的问题
    5．2 相关分析
    5．2．1 散布图
    5．2．2 散布图的意义和作用
    5．2．3 散布图的分析和判断
    5．2．4 相关系数判别法
    5．2．5 散布图的绘制
    5．2．6 应用示例
    5．3 一元线性回归
    5．3．1 模型
    5．3．2 回归系数的最小二乘估计及其性质
    5．3．3 一元线性回归方程的显著性检验
    5．3．4 一元线性回归方程总效果的度量
    5．3．5 回归系数的显著性检验
    5．3．6 回归方程的失拟性检验
    5．3．7 回归方程残差诊断
    5．3．8 利用回归方程进行预测
    5．3．9 利用回归方程进行控制

    6 直方图
    6．1 数据分布
    6．2 数据的波动性和规律性
    6．3 直方图的原理
    6．4 直方图的作用
    6．5 直方图的作图步骤
    6．6 直方图的应用示例
    6．7 直方图的观察与分析
    6．7．1 分布形状分析与判断
    6．7．2 直方图与规格（标准）相比较
    6．8 直方图的分层处理

    7 控制图
    7．1 统计过程控制简介
    7．1．1 统计过程控制技术的发展
    7．1．2 统计过程控制的理论基础
    7．1．3 统计控制图的分类
    7．2 统计控制图的原理
    7．2．1 统计控制图的原理与构造
    7．2．2 统计控制图的两类错误
    7．2．3 判断过程正常的准则
    7．2．4 判断过程异常的准则
    7．2．5 常规控制图判断准则的使用
    7．3 常规控制图作图方法
    7．3．1 建立控制图的预备工作
    7．3．2 计量值控制图应用步骤
    7．4 应用统计控制图应注意的问题

    8 常规计量值控制图
    8．1 均值—极差控制图
    8．1．1 ▔ⅹ-R控制图，标准值给定
    8．1．2 ▔ⅹ-R控制图，标准值未给定
    8．2 均值—标准差控制图（▔ⅹ-s控制图）
    8．3 单值—移动极差控制图（▔ⅹ-R8控制图）
    8．4 中位数一极差控制图（Me-R控制图）

    9 常规计数值控制图
    9．1 不合格品率控制图（p图）
    9．2 不合格品数控制图（np图）
    9．3 缺陷数控制图（c图）
    9．3．1 c控制图的原理
    9．3．2 c控制图的绘制
    9．4 单位缺陷数控制图（μ图）
    9．4．1 μ控制图的原理
    9．4．2 μ控制图的绘制

    10 过程能力分析
    10．1 过程能力和过程能力指数
    10．1．1 过程能力
    10．1．2 过程能力指数
    10．1．3 过程不合格品率的计算
    10．2 过程能力的评价
    10．2．1 过程能力的判定
    10．2．2 提高过程能力的对策
    10．2．3 提高过程能力指数的措施
    10．3 过程能力调查
    10．3．1 过程能力调查流程
    10．3．2 过程能力调查的方法
    10．3．3 计量数据的过程能力分析
    10．3．4 计点值数据的过程能力分析
    10．3．5 计件值数据的过程能力分析

    附录
    参考文献
  • 内容简介:
    　　《质量改进统计方法》以现场统计数据为基准，系统讲解分层法、调查表法、排列图法、因果分析图法、散布图法、直方图法和控制图法等七种统计方法的特点、目的、适用时机、注意事项和应用案例，为学生掌握相关知识提供参考，为生产现场的质量改进活动提供简捷而有效的支持。
    　　《质量改进统计方法》可供工业工程等专业的师生使用，也可供从事相关专业的工程技术人员参考。
  • 目录:
    1 统计技术基础
    1．1 引言
    1．2 数据收集
    1．2．1 总体与样本
    1．2．2 数据的分类
    1．2．3 数据收集的目的
    1．3 质量变异的描述
    1．3．1 系统因素与非系统因素
    1．3．2 产品质量波动
    1．4 质量管理中的常用分布
    1．4．1 二项分布
    1．4．2 泊松分布
    1．4．3 超几何分布
    1．4．4 正态分布

    2 调查表与分层
    2．1 调查表
    2．2 调查表的用途和种类
    2．3 调查表的应用步骤
    2．4 注意事项
    2．5 应用实例
    2．5．1 缺陷位置调查表
    2．5．2 不良项目调查表
    2．5．3 不良原因调查表
    2．5．4 质量分布调查表
    2．6 分层
    2．7 应用实例

    3 排列图
    3．1 排列图
    3．2 应用场合
    3．3 排列图的应用步骤
    3．4 注意事项
    3．5 排列图的应用
    3．5．1 分析主要缺陷形式
    3．5．2 分析不合格的原因

    4 因果图
    4．1 因果图
    4．2 因果图的制作步骤
    4．3 绘制因果图的注意事项
    4．4 如何确定主要原因
    4．4．1 逐条识别
    4．4．2 确定程序
    4．4．3 确定方法
    4．5 确定主要原因不正确的方法
    4．6 因果图的类型

    5 相关与回归分析
    5．1 相关与回归概念
    5．1．1 确定性关系与相关关系
    5．1．2 相关分析与回归分析
    5．1．3 相关分析与回归分析的区别与联系
    5．1．4 相关分析应注意的问题
    5．2 相关分析
    5．2．1 散布图
    5．2．2 散布图的意义和作用
    5．2．3 散布图的分析和判断
    5．2．4 相关系数判别法
    5．2．5 散布图的绘制
    5．2．6 应用示例
    5．3 一元线性回归
    5．3．1 模型
    5．3．2 回归系数的最小二乘估计及其性质
    5．3．3 一元线性回归方程的显著性检验
    5．3．4 一元线性回归方程总效果的度量
    5．3．5 回归系数的显著性检验
    5．3．6 回归方程的失拟性检验
    5．3．7 回归方程残差诊断
    5．3．8 利用回归方程进行预测
    5．3．9 利用回归方程进行控制

    6 直方图
    6．1 数据分布
    6．2 数据的波动性和规律性
    6．3 直方图的原理
    6．4 直方图的作用
    6．5 直方图的作图步骤
    6．6 直方图的应用示例
    6．7 直方图的观察与分析
    6．7．1 分布形状分析与判断
    6．7．2 直方图与规格（标准）相比较
    6．8 直方图的分层处理

    7 控制图
    7．1 统计过程控制简介
    7．1．1 统计过程控制技术的发展
    7．1．2 统计过程控制的理论基础
    7．1．3 统计控制图的分类
    7．2 统计控制图的原理
    7．2．1 统计控制图的原理与构造
    7．2．2 统计控制图的两类错误
    7．2．3 判断过程正常的准则
    7．2．4 判断过程异常的准则
    7．2．5 常规控制图判断准则的使用
    7．3 常规控制图作图方法
    7．3．1 建立控制图的预备工作
    7．3．2 计量值控制图应用步骤
    7．4 应用统计控制图应注意的问题

    8 常规计量值控制图
    8．1 均值—极差控制图
    8．1．1 ▔ⅹ-R控制图，标准值给定
    8．1．2 ▔ⅹ-R控制图，标准值未给定
    8．2 均值—标准差控制图（▔ⅹ-s控制图）
    8．3 单值—移动极差控制图（▔ⅹ-R8控制图）
    8．4 中位数一极差控制图（Me-R控制图）

    9 常规计数值控制图
    9．1 不合格品率控制图（p图）
    9．2 不合格品数控制图（np图）
    9．3 缺陷数控制图（c图）
    9．3．1 c控制图的原理
    9．3．2 c控制图的绘制
    9．4 单位缺陷数控制图（μ图）
    9．4．1 μ控制图的原理
    9．4．2 μ控制图的绘制

    10 过程能力分析
    10．1 过程能力和过程能力指数
    10．1．1 过程能力
    10．1．2 过程能力指数
    10．1．3 过程不合格品率的计算
    10．2 过程能力的评价
    10．2．1 过程能力的判定
    10．2．2 提高过程能力的对策
    10．2．3 提高过程能力指数的措施
    10．3 过程能力调查
    10．3．1 过程能力调查流程
    10．3．2 过程能力调查的方法
    10．3．3 计量数据的过程能力分析
    10．3．4 计点值数据的过程能力分析
    10．3．5 计件值数据的过程能力分析

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