現代數學基礎叢書：統計質量控製圖理論與方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王兆軍，鄒長亮，李忠華 著

圖書標籤:

• 統計質量控製
• 質量管理
• 控製圖
• 統計學
• 工業工程
• 六西格瑪
• 過程控製
• 數據分析
• 可靠性工程
• 質量改進

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030382504

版次：1

商品编码：11310073

包装：平装

丛书名： 现代数学基础丛书

开本：16开

出版时间：2013-08-01

用纸：胶版纸

页数：300

正文语种：中文

內容簡介

　　《現代數學基礎叢書：統計質量控製圖理論與方法》主要講述近年來關於統計過程控製圖的一些基本理論與方法，如PhaseI控製圖、Shewhart控製圖、CUSUM控製圖、EWMA控製圖、關於Profile的控製圖等；另外，《現代數學基礎叢書：統計質量控製圖理論與方法》也包含有關相關數據、多元數據及非參數控製圖的相關內容；再者，《現代數學基礎叢書：統計質量控製圖理論與方法》也介紹瞭有關動態控製圖的一些研究成果；最後，我們把有關控製圖的ARL及ATS的計算方法進行瞭較詳細的總結。
　　《現代數學基礎叢書：統計質量控製圖理論與方法》可作為統計專業高年級本科生的課外參考書，也可作為統計專業或相關專業的研究生教材，還可供其他專業科研人員、工程技術人員和實際應用工作者參考。

目錄

《現代數學基礎叢書》序
前言
第1章 預備知識
1.1 一些基本概念
1.2 幾個常用分布
1.3 參數估計
1.4 顯著性檢驗
1.5 一緻最優勢檢驗
1.6 序貫概率比檢驗
1.7 綫性迴歸
1.8 非參數估計與檢驗
1.9 非參數迴歸及某些光滑方法簡介
1.10 時間序列分析簡介

第2章 Shewhart控製圖的設計理論與方法
2.1 引言
2.2 Shewhart控製圖
2.3 帶有附加運行準則的Shewhart控製圖
2.4 Q圖
2.5 補充閱讀

第3章 CUSUM控製圖的設計理論與方法
3.1 引言
3.2 CUSUM控製圖的定義及其設計
3.3 CUSUM控製圖的幾種等價定義
3.4 帶有參數估計的CUSUM控製圖
3.5 基於CUSUM的自啓動控製圖
3.6 自適應CUSUM控製圖
3.7 補充閱讀

第4章 EWMA控製圖的設計理論與方法
4.1 引言
4.2 EWMA控製圖的定義及設計
4.3 帶有參數估計的EWMA控製圖
4.4 基於EWMA的自啓動控製圖
4.5 自適應EWMA控製圖
4.6 補充閱讀

第5章 階段I控製圖
5.1 引言
5.2 基於變點模型的控製圖
5.3 檢測異常點的控製圖
5.4 補充閱讀

第6章 動態控製圖的設計理論與方法
6.1 引言
6.2 關於VSR控製圖
6.3 VSSIFT控製圖
6.4 動態控製圖應用於相關數據
6.5 補充閱讀

第7章 關於profile控製圖的設計理論與方法
7.1 關於綫性profile的控製圖
7.2 關於一般綫性profile數據的控製圖
7.3 關於非參數profile的控製圖
7.4 關於profile的診斷問題
7.5 profile內的觀測具有自相關性時的監控問題
7.6 附錄：技術細節

第8章 多元數據和相關數據的控製圖
8.1 經典的多元統計過程控製圖
8.2 基於變量選擇的多元統計過程控製
8.3 多元診斷問題
8.4 處理相關數據的控製圖方法
8.5 附錄：技術細節

第9章 非參數控製圖
9.1 經典的一元非參數控製圖
9.2 最新進展
9.3 多元非參控製圖
9.4 附錄：技術細節

第10章 ARL及ATS的計算
10.1 簡介
10.2 關於CUSUM控製圖的ARL的計算方法
10.3 關於EWMA控製圖ARL的計算方法
10.4 其他一些近似計算方法
10.5 關於聯閤控製圖的ARL的計算
10.6 關於動態控製圖ATS的計算
10.7 SSARL及SSATS的計算
10.8 多元控製圖的馬氏鏈計算方法
10.9 總結
10.10 附錄：積分方程的近似計算

第11章 某些常用數錶
參考文獻
索引
《現代數學基礎叢書》已齣版書目

前言/序言

《現代數學基礎叢書：統計過程控製的理論與實踐前沿》 圖書簡介 本書係“現代數學基礎叢書”的最新力作，聚焦於工業界和高科技領域中至關重要的統計過程控製（SPC）理論的深化及其在現代生産、服務和質量管理體係中的前沿應用。不同於側重傳統統計圖錶繪製與簡單解讀的入門級教材，本書旨在為讀者提供一個從概率論、隨機過程到現代控製論的統一數學框架，深入剖析過程變異的本質、控製狀態的數學判定依據，以及如何構建適應復雜動態係統的自適應監控模型。 本書結構嚴謹，邏輯清晰，內容深度覆蓋瞭從經典理論的數學推導到最新的機器學習和大數據背景下的過程監控新範式。 第一部分：統計控製理論的數學基礎與概率論深度探究 本部分著重於夯實讀者理解現代過程控製所需的嚴格數學工具。我們不再將控製限的確定視為經驗法則，而是從統計推斷的視角齣發，嚴格論證瞭控製圖構建的統計效力（Power）和第一類/第二類錯誤概率的精確控製。 1. 隨機過程與時間序列分析在過程監控中的定位： 詳細闡述瞭平穩隨機過程（如White Noise過程）如何作為過程“受控”狀態的理論基準。引入馬爾可夫鏈（Markov Chains）的概念，用於模擬生産過程狀態的轉移，為設計更精細的狀態監控係統奠定基礎。 2. 統計假設檢驗與控製限的嚴謹推導： 深入探討瞭基於大樣本和有限樣本條件下，均值和方差估計的分布特性。重點分析瞭當過程分布偏離正態假設時（如非參數控製圖的建立需求），如何利用廣義似然比檢驗（Generalized Likelihood Ratio Tests, GLRT）來優化控製限的設置，以期在保持既定虛警率的同時，最大化對微小過程漂移的檢測能力。 3. 過程能力的數學度量與改進： 傳統的過程能力指數（如$C_p, C_{pk}$）的局限性在於其假設過程已處於統計控製狀態。本書超越瞭這一範疇，引入瞭基於隨機遊走理論的動態過程能力評估方法，特彆是在過程參數（如目標值或標準差）隨時間波動的場景下，如何構建時間依賴的過程能力區間估計。 第二部分：經典控製圖的優化與現代控製論的融閤 本部分是對Shewhart、CUSUM、EWMA等經典控製圖的數學機製進行解構和重構，並探討其與經典自動控製理論的交叉點。 1. 指數加權移動平均（EWMA）控製圖的優化設計： 深入分析瞭EWMA圖的權重參數 $lambda$ 對其檢測敏感度的影響。本書利用最優濾波理論（如Kalman濾波的簡化形式）來確定在特定信號噪聲比（SNR）下，能夠最快檢測到特定規模（如$1.5sigma$）偏移的最優 $lambda$ 值，而非簡單地依賴經驗查找錶。 2. 纍計和（CUSUM）圖的閾值優化與決策區間： CUSUM圖的核心在於其纍積量$C_i^+$和$C_i^-$的判決。我們采用序貫概率比檢驗（Sequential Probability Ratio Test, SPRT）的數學框架，精確推導齣最優的決策間隔 $h$ 和偏移量 $k$，使得在給定平均檢測時間（Average Run Length, ARL）要求下，實現統計檢驗的理論最優性。 3. 多變量過程監控的數學建模： 麵對現代製造中多變量相互依賴的復雜係統，本書詳細介紹瞭如何將高維過程數據映射到低維判決空間。重點介紹瞭Hotelling $T^2$ 控製圖的嚴格矩陣代數基礎，以及如何利用主成分分析（PCA）或因子分析（FA）來構造有效的統計控製變量，從而實現對復雜協方差結構變化的實時監控。 第三部分：復雜係統環境下的自適應與智能過程監控 隨著工業物聯網（IIoT）和大數據時代的到來，過程數據流具有高頻、高維和非平穩的特性，這對傳統SPC模型提齣瞭巨大挑戰。本部分著重於引入先進的數學工具以應對這些挑戰。 1. 時間變異過程的建模與控製： 針對設備磨損、季節性變化或生産批次間的係統性差異，本書采用狀態空間模型（State-Space Models）來描述過程的動態演化。引入卡爾曼濾波器（Kalman Filter）來實時估計不可直接測量的過程狀態（如設備內部的真實摩擦係數），並基於估計值構建預測控製圖。 2. 非參數與半參數監控方法： 在缺乏先驗知識或分布假定不成立時，本書探討瞭基於核密度估計（Kernel Density Estimation, KDE）的控製圖構建方法，以及如何利用排序統計量（Order Statistics）來構建穩健的控製限，有效抵抗極端異常值的影響。 3. 機器學習與統計控製的集成： 探討瞭如何將深度學習模型（如循環神經網絡RNNs或Transformer模型）的特徵提取能力與統計控製的嚴格決策邊界相結閤。重點研究異常檢測模型（Anomaly Detection）的輸齣作為SPC輸入信號的有效性，以及如何設計一個雙層監控係統：上層用ML模型快速識彆潛在模式，下層用統計控製圖進行嚴格的統計驗證和報警。 適用對象 本書適閤具有紮實概率論和統計學背景的高年級本科生、研究生，以及在質量工程、工業工程、可靠性工程和自動化控製領域從事研發、設計和管理工作的專業人士。它不僅是學習SPC的理論深度參考，更是指導構建下一代智能製造過程監控係統的技術藍本。本書的深入探討將幫助讀者超越“如何畫圖”的層麵，真正掌握“如何構建一個數學上最優的過程監控體係”。

评分☆☆☆☆☆

讀完《現代數學基礎叢書：統計質量控製圖理論與方法》，我感覺自己對“控製”這個詞有瞭全新的理解。在此之前，我覺得控製就是“不讓它齣錯”，而這本書讓我明白，真正的控製是“理解它為什麼會齣錯，並主動去改變它”。作者在書中對各種控製圖的理論基礎做瞭非常細緻的講解，這讓我能夠從更本質的角度去理解它們的作用。比如，關於休哈特圖的“過程平均值”和“過程變異”的區分，以及中心綫、上限和下限的意義，我都通過這本書有瞭更清晰的認識。書中還對不同類型的“非隨機變異”進行瞭詳細的分類和解釋，這對我識彆和消除這些“特殊原因”提供瞭非常有力的指導。我尤其欣賞作者在講解過程中，所展現齣的嚴謹的邏輯思維和清晰的論證過程，這讓我能夠循序漸進地掌握復雜的統計概念。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿梭於統計質量控製的理論迷宮，讓我最終找到瞭通往卓越質量的清晰路徑。

评分☆☆☆☆☆

對於我來說，《現代數學數學基礎叢書：統計質量控製圖理論與方法》不僅僅是一本書，更是一次深入的“實戰模擬”。作者非常注重理論與實踐的結閤，書中大量的案例分析讓我仿佛置身於實際的生産環境中，親自去解決那些看似棘手的質量難題。我從書中學習到瞭如何根據不同的數據類型和生産需求，選擇最閤適的控製圖，如何設置閤理的控製限，以及如何解讀和應對失控的信號。更重要的是，書中還探討瞭當控製圖顯示過程失控時，應該如何進行根本原因分析，並采取有效的糾正措施。我特彆喜歡書中關於“係統性思維”的闡述，它讓我明白，質量問題往往不是孤立的，而是與整個生産係統相互關聯的。這本書教會瞭我如何從更宏觀的角度去看待質量問題，並運用統計學工具去找到問題的根源，從而實現係統性的改進。它讓我覺得，質量控製不再是簡單的“查漏補缺”，而是持續優化和提升的過程。

评分☆☆☆☆☆

這本《現代數學基礎叢書：統計質量控製圖理論與方法》著實讓我開瞭眼界。我一直以為統計質量控製（SQC）隻是生産綫上枯燥的圖錶和數字，但這本書徹底改變瞭我的看法。它不僅僅是關於如何繪製控製圖，更是深入探討瞭這些圖錶背後的數學原理，以及如何利用它們來理解和優化生産過程。我尤其喜歡它對各種控製圖的詳細講解，比如Shewhart控製圖、CUSUM圖、EWMA圖等等，並且清晰地闡述瞭它們各自的適用場景和優缺點。作者並沒有迴避復雜的數學推導，而是用一種循序漸進、非常易於理解的方式將其呈現齣來，讓我這個數學背景不那麼深厚的讀者也能逐漸領悟其中的精髓。書中還穿插瞭大量的實際案例，這些案例生動地展示瞭如何將理論知識應用於解決實際生産中的質量問題，這對於我理解書本內容非常有幫助。總的來說，這本書就像一位經驗豐富的工程師，不僅教會瞭我“工具”的使用方法，更讓我理解瞭“工具”的“靈魂”，讓我能夠更自信、更有效地運用統計學知識來提升産品質量。

评分☆☆☆☆☆

說實話，當我翻開《現代數學基礎叢書：統計質量控製圖理論與方法》的時候，我腦海裏浮現的是一張張布滿綫條和數據點的圖錶，我以為這本書就是單純地教我如何繪製和解讀這些圖。然而，這本書遠遠超齣瞭我的想象。它不僅僅是圖錶，更是關於“決策”和“預測”。作者通過深入淺齣的方式，揭示瞭統計質量控製圖背後隱藏的強大決策支持能力。我從書中瞭解到，控製圖並非靜態的記錄，而是動態的監測係統，它能夠預警潛在的問題，幫助我們在問題發生之前采取行動，而不是事後補救。書中關於“過程能力指數”的講解尤其讓我印象深刻，它讓我明白，僅僅控製變異是不夠的，還需要確保過程有能力滿足客戶的要求。這本書讓我認識到，統計質量控製並非隻是一個技術工具，更是一種思維方式，一種對數據敏感、對過程負責的嚴謹態度。它讓我看到瞭如何通過數據驅動的決策，實現持續的改進和卓越的質量。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《現代數學基礎叢書：統計質量控製圖理論與方法》的時候，心裏其實是有些打鼓的。畢竟“統計質量控製”這幾個字聽起來就充滿瞭公式和理論，我一直擔心會讀起來枯燥乏味，提不起興趣。但這本書齣乎意料地“好讀”！作者的寫作風格非常樸實，語言也相對通俗易懂，沒有太多華而不實的學術辭藻。他從最基礎的概念講起，一步一步地引導讀者進入統計質量控製的奇妙世界。我尤其欣賞書中對“變異”的解釋，它不僅僅是統計學上的概念，更是貫穿整個質量管理思想的核心。通過對不同類型變異的區分和控製，我纔真正體會到統計方法在識彆和消除生産障礙方麵的強大力量。書中還提到瞭許多與六西格瑪、精益生産等管理理念的聯係，這讓我看到瞭統計質量控製在更廣闊的管理框架下的價值。這本書更像是一位慈祥的長者，耐心地教導我如何觀察、分析和改進，讓我覺得質量管理並非高不可攀，而是可以通過科學的方法來不斷精進的。

评分☆☆☆☆☆

为达到质量要求所采取的作业技术和活动称为质量控制。这就是说，质量控制是为了通过监视质量形成过程，消除质量环上所有阶段引起不合格或不满意效果的因素。以达到质量要求，获取经济效益，而采用的各种质量作业技术和活动。生产过程的质量监控在产品质量控制中的地位。进入90年代以来，质量控制学说已发生了较大的变化，现代质量工程技术把质量控制划分为若干阶段，在产品开发设计阶段的质量控制叫做质量设计。在制造中需要对生产过程进行监测，该阶段称做质量监控阶段。以抽样检验控制质量是传统的质量控制，被称之为事后质量控制。在上述若干阶段中最重要的是质量设计，其次是质量监控，再次是事后质量控制。对于那些质量水平较低的生产工序，事后检验是不可少的，但质量控制应是源头治理，预防越早越好。事后检验控制要逐渐取消。事实上一些发达国家中的企业已经取消了事后检验。综上所述，过程监控是产品质量一个源头控制质量的关键。

评分☆☆☆☆☆

通过控制图可以分析判断生产过程是否稳定，及时发现生产过程中的异常情况并预防不合格的发生。

评分☆☆☆☆☆

2.要保证产品质量，必须加强对生产过程的质量进行控制。质量控制是为了达到质量要求所采取的作业技术和活动。其目的在于为了监视过程并排除质量环所有阶段中导致不满意的因素，以此来确保产品质量。无论是零部件产品还是最终产品，它们的质量都可以用质量特性围绕设计目标值波动的大小来描述。若波动越小则质量水平越高。当每个质量特性值都达到设计目标值，即波动为零，此时该产品的质量达到最高水平。但实际上这是永远不可能的。所以我们必须进行生产过程质量控制，最大限度地减少波动。世界上大部分成功的企业大都是与严格的生产过程质量控制分不开的，波音公司的D1－9000质量文件，日本的SPC控制图技术，都是关于生产过程控制技术的文件。美国福特汽车公司有一套非常严密的适合自身实际的质量规范体系，这个质量规范体系基本上是按照QS 9000(包括了ISO 9000)的质量操作程序运作的。这些体系文件涵盖了质量管理的全方位、全过程，覆盖整个产品的形成过程，并具体、详细规定了每个过程要完成的工作，以及如何记录各种质量数据。这不仅保证了产品质量而且为以后的质量改进提供了大量的技术材料。福特公司不仅制定了这些质量规范，而且还认真组织实施和严格执行这些规范要求，为了保证和评价质量规范的执行情况，福特公司每年要进行两次内部质量审核，并针对审核检查出的问题及时制定纠正措施，限期整改，并严格进行跟踪检查和控制。加强过程控制的必要性

评分☆☆☆☆☆

通过对过程进行分析，系统自动计算出该质量特性的均值、标准偏差、过程能力指数Cp、不合格品率p等，并得出分析结论，并可导出该质量特性的采样分析报告。

评分☆☆☆☆☆

1、在过程分析中的应用

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

1、在过程分析中的应用

评分☆☆☆☆☆

通过控制图可以分析判断生产过程是否稳定，及时发现生产过程中的异常情况并预防不合格的发生。

评分☆☆☆☆☆

书没有问题，我想说的是，京东的服务质量大不如前，https://item.jd.com/4304372.html, 我买的BENQ 优盘导致我电脑被烧，需要更换主板，而京东一直拖着不给解决，电子产品不建议在京东购买，我年初买了一台式机，刚刚安装好就无法开机，京东产品及服务质量大幅度下滑。