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曹宏燕 著

图书标签:

• 分析测试
• 统计方法
• 质量控制
• 数据分析
• 实验设计
• 质量管理
• 可靠性
• 测量不确定度
• 统计学
• 过程控制

店铺： 宝应新华书店专营店

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122277077

商品编码：26881107756

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-01-01

内容介绍
基本信息

书名：	分析测试统计方法和质量控制
作者：	曹宏燕	开本：
YJ：	98	页数：
现价：	见1；CY =CY部	出版时间	2017-01
书号：	9787122277077	印刷时间：
出版社：	化学工业出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 精彩导读 目录
暂时没有目录，请见谅！

统计方法的奥秘：洞悉数据，掌控质量 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、革新创新的核心动力。然而，海量的数据本身并不能直接带来洞察，真正赋予它们价值的是严谨的统计分析。本书旨在揭示统计方法在数据分析与质量控制领域的强大力量，引导读者深入理解统计学的核心概念，掌握行之有效的分析工具，并最终学会如何运用这些工具来提升产品和服务的质量，规避潜在风险。 第一部分：统计分析的基石——理解数据与概率 统计学的魅力，始于对数据最本源的认识。在这一部分，我们将首先从数据的类型、测量尺度入手，学习如何对数据进行初步的描述性统计。这包括计算均值、中位数、众数等集中趋势指标，理解方差、标准差、极差等离散程度指标，以及如何通过直方图、箱线图、散点图等可视化手段直观地展现数据的分布特征和相互关系。通过对描述性统计的学习，读者将能够初步概括数据集的主要特征，为后续更深入的分析打下坚实的基础。 然而，数据往往并非孤立存在，它们可能受到各种随机因素的影响。理解这些随机性，是掌握统计分析的关键。我们将深入探讨概率论的基本概念，包括样本空间、事件、概率的定义与性质。通过学习概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等，读者将能够理解不同类型随机现象的概率模型，并学会如何计算特定事件发生的概率。特别是正态分布，作为统计学中最重要和最普遍的分布，我们将对其性质、应用以及如何识别和处理非正态数据进行详细阐述。 在数据分析过程中，我们常常无法直接观测到总体，而是通过抽取样本来推断总体特征。这便引出了抽样的概念。本书将详细介绍各种常见的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析不同抽样方法在实际应用中的优缺点。更重要的是，我们将深入讲解中心极限定理，这一核心理论奠定了统计推断的理论基础，它告诉我们，无论总体分布如何，足够大的样本均值的抽样分布都近似服从正态分布。基于中心极限定理，我们将进一步学习点估计和区间估计的概念，理解如何利用样本统计量来估计未知的总体参数，并通过构建置信区间来量化估计的不确定性。 第二部分：统计推断的利器——假设检验与方差分析 在实际应用中，我们常常需要根据样本数据来做出关于总体的决策或判断。例如，一个新药是否有效？一种新的生产工艺是否能提高产量？这些问题都可以通过统计假设检验来回答。本部分将系统性地介绍假设检验的基本原理和步骤，包括建立原假设和备择假设，选择检验统计量，确定拒绝域，以及解释检验结果。我们将详细讲解t检验、Z检验、卡依方检验等常用的单样本、双样本假设检验方法，以及它们在不同场景下的应用。 除了检验单个参数的差异，我们还常常需要比较多个总体的均值是否存在显著差异。此时，方差分析（ANOVA）便成为一项强大的工具。我们将详细介绍单因素方差分析和多因素方差分析的基本原理，包括组间方差和组内方差的计算，F检验的原理和应用。通过方差分析，读者可以有效地判断不同处理因素对观测结果的影响程度，为优化决策提供科学依据。 在许多研究中，数据之间可能存在线性关系，即一个变量的变化会引起另一个变量的相应变化。回归分析正是研究这种变量间关系的重要方法。本部分将引导读者从简单线性回归开始，理解回归方程的建立、参数的估计以及模型的拟合优度检验（如R平方）。在此基础上，我们将进一步介绍多元线性回归，学习如何纳入多个预测变量来解释响应变量的变化，并学习如何进行变量选择和模型诊断，以构建更准确、更鲁棒的回归模型。 第三部分：质量控制的守护者——统计过程控制（SPC） 在工业生产和质量管理领域，统计方法发挥着至关重要的作用，其中统计过程控制（SPC）是保障产品质量、提高生产效率的核心手段。本部分将深入探讨SPC的理论和实践。我们将首先介绍SPC的基本理念，即通过收集和分析过程数据，监测和控制生产过程的变异，从而预防不合格品的产生。 我们将详细介绍各种SPC控制图的类型和应用。这包括均值控制图（Xbar-R图、Xbar-S图）、离散型数据控制图（p图、np图、c图、u图）等。读者将学习如何根据数据的类型和分析需求选择合适的控制图，如何绘制和解读控制图，以及如何识别各种异常信号，判断过程是否处于统计控制状态。通过对控制图的有效运用，操作人员和质量工程师能够及时发现过程偏差，采取纠正措施，将生产过程稳定在可接受的质量水平。 除了使用控制图进行过程监控，我们还需要对过程能力进行评估，以了解当前过程满足产品规格要求的程度。本部分将介绍过程能力指数（Cp、Cpk、Pp、Ppk）的概念和计算方法。通过这些指数，读者可以量化过程的离散程度与规格限之间的关系，判断当前过程是否具有足够的能力生产符合要求的产品。我们将深入分析不同能力指数的含义，以及如何根据能力指数的结果来制定改进计划。 此外，SPC还涉及数据的抽样计划、数据收集的规范以及对异常原因的分析。我们将讨论如何科学地制定抽样频率和样本量，如何建立有效的数据收集和记录系统，以及如何运用诸如因果图（鱼骨图）、帕累托图等质量工具来识别和解决过程中的问题根源。掌握SPC的理念和工具，将使企业能够建立起一套主动的质量管理体系，从源头减少浪费，提升客户满意度。 第四部分：高级统计技术与应用展望 随着数据规模的不断扩大和分析需求的日益复杂，一些更高级的统计技术也应运而生，并在各个领域发挥着越来越重要的作用。本部分将对一些具有代表性的高级统计技术进行介绍，为读者打开更广阔的视野。 例如，当我们需要分析多个变量之间的复杂关系，或者需要构建更精细的预测模型时，多元回归、逐步回归、岭回归等技术就显得尤为重要。我们将简要介绍这些方法的原理和适用场景，帮助读者理解如何选择最适合自身问题的回归技术。 在处理具有时间序列特征的数据时，如股票价格、经济指标、气候数据等，时间序列分析便成为关键。我们将介绍时间序列的基本概念，如趋势、季节性、周期性和随机成分，以及ARIMA模型等经典时间序列模型，让读者初步了解如何对时间序列数据进行建模和预测。 对于需要从大量数据中发现隐藏模式和规律的场景，如客户细分、异常检测、推荐系统等，聚类分析和主成分分析等降维技术是重要的工具。我们将简要介绍这些方法的思想和基本应用，让读者对无监督学习的基本概念有所认识。 此外，随着大数据时代的到来，随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等机器学习算法在统计分析领域的应用也日益广泛。虽然这些内容可能超出了基础统计方法范畴，但了解它们的存在和基本思想，将有助于读者认识到统计学与机器学习的紧密联系，以及未来可能的发展方向。 本书并非一本纯粹的理论书籍，更希望成为读者手中的实践指南。在每一个章节，我们都会结合具体的案例，展示如何运用所学的统计方法来解决实际问题。我们鼓励读者积极动手实践，利用各种统计软件（如SPSS、R、Python等）来进行数据分析，通过亲身的体验来加深对统计原理的理解，并最终培养出独立运用统计思维解决复杂问题的能力。 掌握统计方法的精髓，不仅仅是学习一套数学公式，更是一种科学的思维方式。它教会我们如何客观地认识世界，如何审慎地做出判断，如何有效地控制风险。希望本书能陪伴您踏上这场探索数据奥秘、掌控质量未来的旅程，让统计学成为您在工作和生活中不可或缺的强大助手。

评分☆☆☆☆☆

当读到《分析测试统计方法和质量控制》这个书名时，我首先想到的是它可能提供的实操性指导。在实际工作中，我们常常会遇到这样的困境：掌握了一些基本的统计概念，但在面对具体的数据分析任务时，却显得力不从心，不知道从何下手。我希望这本书能够成为我的“操作手册”，为我提供一套清晰、可执行的分析流程。例如，当我们需要对一批原料进行质量检验时，这本书是否能够告诉我应该选择哪种统计方法来分析其关键指标？是进行简单的描述性统计，计算均值、标准差，还是需要进行更复杂的假设检验来对比不同供应商的原料质量？我希望书中能够提供具体的步骤，包括数据准备、模型选择、结果解释以及结论的形成。更重要的是，我期望这本书能够强调“质量控制”在整个过程中的核心地位。这意味着，所有的统计分析最终都应该服务于提升产品质量、降低不合格率、提高客户满意度等目标。我希望书中能够引导我思考，如何通过对测试数据的深入分析，来发现生产过程中的薄弱环节，并提出改进建议。如果书中能够包含一些常见的统计软件（如Excel, R, Python等）在分析测试和质量控制中的应用示例，那将是极大的加分项。

评分☆☆☆☆☆

我对《分析测试统计方法和质量控制》这本书的期待，更多地集中在它能否帮助我构建一个更加完善的质量管理思维框架。我常常在想，为什么一些优秀的企业能够始终保持高质量的产品，而另一些企业却在质量问题上屡屡栽跟头。我坚信，这背后必然有着一套科学的管理逻辑，而统计学无疑是其中不可或缺的一部分。这本书的书名预示着它将引导我探索“分析测试”背后的逻辑，以及如何将这些分析结果有效地转化为“质量控制”的行动。我希望书中能够详细阐述各种抽样技术的原理和应用，比如如何设计合理的样本量，如何选择合适的抽样方法，才能使样本能够代表整体，从而做出准确的推断。同时，我也希望书中能够强调统计思维在质量改进中的作用，不仅仅是停留在检测和控制阶段，而是要能够利用数据分析来识别改进的机会，驱动整个质量体系的持续优化。我特别关心书中是否会涉及到一些关于实验设计（Design of Experiments, DOE）的内容，因为我理解DOE是系统性地研究多个因素如何共同影响输出变量的强大工具，这对于理解和优化复杂的生产过程至关重要。如果这本书能够提供一些关于如何将统计方法应用于供应商管理、客户反馈分析等更广泛的质量管理领域的内容，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《分析测试统计方法和质量控制》一下子就抓住了我作为一名对数据严谨性有较高要求的从业者的兴趣。我一直在寻找一本能够将统计学的理论深度与实际应用有效结合的书籍。尤其是在“分析测试”这个环节，我相信其中蕴含着许多不为人知的“门道”。例如，当一项检测结果出现偏差时，我们究竟应该如何判断这个偏差是由于测试本身的随机误差，还是反映了真实的质量问题？这本书是否能够提供一套科学的判断依据，帮助我区分这两者？我期望书中能够深入讲解各种统计分布的特性，以及它们如何影响我们的数据解读。例如，正态分布、泊松分布、指数分布等，它们在不同类型的测试数据中是如何体现的，以及我们应该如何根据数据的分布来选择合适的统计模型。此外，“质量控制”这一块，我希望能够看到书中对于过程能力指数（Cp, Cpk）等关键指标的详细阐述，以及如何利用这些指标来评估和改进生产过程的稳定性。我非常希望这本书能够提供一些案例研究，展示如何通过统计分析来解决实际的质量问题，例如如何通过精密的统计分析来预测产品寿命，或者如何通过数据挖掘来发现导致产品缺陷的潜在原因。

评分☆☆☆☆☆

对于我而言，这本书的吸引力在于它承诺要揭示“分析测试”背后隐藏的科学逻辑。我们日常进行各种测试，但往往只是停留在表面，了解测试结果，却不深究其背后的统计学原理。《分析测试统计方法和质量控制》的出现，就像为我打开了一扇通往数据深层奥秘的大门。我渴望了解，为什么某些统计图表能够如此清晰地展现数据的趋势和异常，例如箱线图是如何揭示数据的分布情况和离群点的，又或者控制图是如何帮助我们识别生产过程是否失控。我希望书中能够详细介绍这些图表的构建原理和解读方法，并提供实际案例，让我能够亲手尝试，从而加深理解。此外，对于“质量控制”这一核心目标，我希望书中能够详细阐述如何利用统计方法来建立有效的质量评价体系。这可能涉及到如何设定合理的质量标准，如何设计抽样计划，以及如何根据测试数据来判定产品是否合格。我期待书中能够引导我思考，如何从宏观的生产过程到微观的产品性能，建立起一套完整的质量监控网络。特别是对于那些具有复杂统计背景的读者，这本书能否提供更具挑战性的内容，例如关于多变量分析、实验设计（DOE）等高级主题，来满足他们对更深层次知识的渴求，这是我非常关注的一点。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书，我怀揣着对数据分析在质量控制领域应用的浓厚兴趣。这本书的书名《分析测试统计方法和质量控制》本身就预示着它将为我揭示一套严谨的科学框架，来理解和提升生产过程中数据的可靠性。我尤其期待能够深入了解那些能够帮助我辨别产品质量细微差异的统计工具，例如如何利用假设检验来判断生产批次之间是否存在显著性差异，又或者如何通过回归分析来量化影响产品性能的各种因素。质量控制并非仅仅依赖直觉或经验，而是需要一套量化的、可重复的方法来支撑决策。这本书是否能够提供这样一套系统性的方法论，让我能够从海量的数据中提取出有价值的信息，识别潜在的风险，并最终优化生产流程，这些都让我充满期待。我希望它能涵盖从基础的描述性统计，到更高级的推断性统计，再到一些专门针对质量管理设计的统计模型。更重要的是，我希望这本书能够提供丰富的实例，让我能够将理论知识与实际应用相结合，真正理解这些统计方法是如何在实际的分析测试和质量控制场景中发挥作用的。例如，在制药行业，每一批药物的生产都需要经过严格的质量控制，数据的分析和解读至关 dello。又或者在电子产品制造中，产品性能的波动如何通过统计方法来监控和调整，以确保最终产品的稳定性。这本书的价值，将体现在它能否为我提供一套清晰、易懂且实用的路径，让我能够自信地运用统计学知识，成为一名更出色的质量控制专业人士。