分析測試統計方法和質量控製 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曹宏燕 著

圖書標籤:

• 分析測試
• 統計方法
• 質量控製
• 數據分析
• 實驗設計
• 質量管理
• 可靠性
• 測量不確定度
• 標準化
• 實驗室管理

店铺： 常熟新华书店图书专营店

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122277077

商品编码：26187135433

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-01-01

內容介紹
基本信息

書名：	分析測試統計方法和質量控製
作者：	曹宏燕	開本：
YJ：	98	頁數：
現價：	見1；CY =CY部	齣版時間	2017-01
書號：	9787122277077	印刷時間：
齣版社：	化學工業齣版社	版次：
商品類型：	正版圖書	印次：

內容提要 作者簡介 精彩導讀 目錄
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統計思維的基石：掌握數據洞察的利器 在這個信息爆炸的時代，數據不再僅僅是冰冷的數字，它們是洞察規律、驅動決策、優化流程的寶貴財富。然而，如何從海量數據中提煉齣有價值的信息，如何確保數據的可靠性和分析結果的準確性，卻是一門深奧的學問。本書將為您揭示統計思維的奧秘，引領您踏上一條通往數據洞察的嚴謹之路。 第一章：數據的世界與統計的起源 我們將從最基礎的概念齣發，深入理解“數據”的本質。什麼是變量？什麼是觀測值？不同類型的數據（定性數據、定量數據）在分析中有何不同？我們將探討數據的收集、記錄和初步整理過程，理解數據的結構和特徵。 隨後，我們將追溯統計學的起源，瞭解這項學科如何在人類文明發展的長河中應運而生，並逐步演變成今天我們所熟知的強大工具。我們將簡要介紹統計學發展的裏程碑事件和重要人物，從中體會統計學思想的演進脈絡。理解統計學的曆史，有助於我們更深刻地認識其核心價值和應用潛力。 第二章：描述性統計：讓數據“說話” 在接觸復雜模型之前，學會如何清晰、簡潔地描述數據至關重要。本章將係統介紹描述性統計的核心工具。 集中趨勢的度量： 均值（平均數）、中位數和眾數，它們分彆在何種情況下最能代錶數據的中心位置？我們將深入探討它們的計算方法、優缺點以及在不同數據分布下的適用性。例如，在存在極端值的數據集中，中位數往往比均值更能反映真實的“典型”水平。 離散趨勢的度量： 方差、標準差和極差，它們告訴我們數據點相對於中心位置的散布程度。我們將理解標準差如何衡量數據的波動性，以及它在評估數據穩定性和風險中的作用。 位置的度量： 百分位數和四分位數，它們幫助我們理解數據在某個範圍內的分布情況，識彆數據的“前沿”和“後沿”。 形狀的度量： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），它們揭示瞭數據分布的對稱性和“尖銳”程度。理解這些指標，能夠幫助我們判斷數據是否服從特定的理論分布，為後續的推斷性統計打下基礎。 數據的可視化： 圖形化是理解數據的強大武器。我們將學習如何繪製直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖等，並理解不同圖形在展示數據特徵方麵的優勢。例如，直方圖清晰展示數據的頻率分布，箱綫圖則直觀呈現數據的中位數、四分位數範圍以及異常值。 第三章：概率論基礎：隨機世界的基石 推斷性統計的核心在於處理不確定性，而概率論正是理解不確定性的語言。本章將為您構建堅實的概率論基礎。 隨機事件與概率： 什麼是隨機事件？如何計算事件發生的概率？我們將從基本定義齣發，理解古典概率、統計概率和主觀概率的概念。 概率的計算法則： 加法法則、乘法法則、全概率公式和貝葉斯定理，這些法則如同邏輯的鏈條，幫助我們求解復雜事件的概率。我們將通過大量實例，掌握這些法則在實際問題中的運用。 隨機變量及其分布： 什麼是隨機變量？離散型隨機變量和連續型隨機變量有何區彆？我們將介紹重要的概率分布，包括： 二項分布（Binomial Distribution）： 描述瞭在固定次數的獨立試驗中，某個結果發生次數的概率。 泊鬆分布（Poisson Distribution）： 適用於描述在一定時間或空間內，某個事件發生的次數。 均勻分布（Uniform Distribution）： 描述瞭在某個區間內，所有結果發生的概率均等的場景。 正態分布（Normal Distribution）： 又稱高斯分布，是自然界和許多統計模型中最常見的分布，其鍾形麯綫具有重要意義。 指數分布（Exponential Distribution）： 描述瞭事件發生之間的時間間隔，常用於可靠性分析。 t分布（t-Distribution）： 在樣本量較小時，用於估計總體均值時比正態分布更為適用。 卡方分布（Chi-Squared Distribution）： 主要用於擬閤優度檢驗和獨立性檢驗。 F分布（F-Distribution）： 用於方差分析和迴歸分析中比較兩個方差。 我們將深入理解這些分布的性質、參數以及它們在統計推斷中的關鍵作用。 第四章：抽樣與抽樣分布：從局部窺探整體 在實際研究中，我們往往無法測量整個總體，而是通過抽樣來推斷總體特徵。本章將聚焦於抽樣理論。 抽樣的概念與方法： 什麼是樣本？什麼是總體？我們將介紹簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣等常用抽樣方法，並討論它們各自的優缺點和適用場景。理解良好的抽樣方法是獲得代錶性樣本的關鍵。 抽樣誤差： 為什麼樣本統計量總是與總體參數存在差異？我們將解釋抽樣誤差的來源，並理解它的大小與樣本量、總體離散程度等因素的關係。 中心極限定理（Central Limit Theorem）： 這是統計推斷的基石之一。我們將深刻理解中心極限定理的內涵，它指齣，無論總體分布如何，當樣本量足夠大時，樣本均值的抽樣分布都近似服從正態分布。這將為我們進行參數估計和假設檢驗提供理論依據。 抽樣分布： 我們將探討樣本比例的抽樣分布、樣本方差的抽樣分布等，理解這些統計量的分布特徵，以及它們如何幫助我們進行推斷。 第五章：參數估計：給總體一個“答案” 在瞭解瞭抽樣分布後，我們便可以利用樣本信息來估計未知的總體參數。 點估計（Point Estimation）： 使用樣本統計量來估計總體參數的單個值。我們將討論點估計的性質，如無偏性、有效性和一緻性。 區間估計（Interval Estimation）： 計算一個區間，使得包含真實總體參數的概率達到一定的置信水平。我們將重點介紹： 置信區間（Confidence Interval）： 如何根據樣本數據計算總體的均值、比例、方差等的置信區間？我們將詳細講解計算公式，並強調置信區間的含義，例如“有95%的把握認為總體均值落在這個區間內”。 置信水平和樣本量： 它們如何影響置信區間的寬度？我們將探討如何在保證精度和控製成本之間做齣權衡。 第六章：假設檢驗：對“猜想”進行審判 假設檢驗是統計推斷的核心組成部分，它幫助我們根據樣本數據來判斷某個關於總體的“猜想”是否成立。 假設檢驗的基本原理： 零假設（Null Hypothesis, H0）和備擇假設（Alternative Hypothesis, H1）的概念，以及如何將實際問題轉化為統計假設。 假設檢驗的步驟： 建立假設： 明確研究問題的零假設和備擇假設。 選擇檢驗統計量： 根據假設的類型和數據的特點，選擇閤適的統計量。 確定顯著性水平（α）： 定義我們可以接受的犯第一類錯誤（拒絕真零假設）的風險。 計算檢驗統計量的值： 利用樣本數據計算。 確定拒絕域或計算P值： 判斷檢驗統計量的值是否落在拒絕域內，或者計算P值。 做齣決策： 根據P值與α的比較（或檢驗統計量與臨界值的比較），拒絕或不拒絕零假設。 常見的假設檢驗方法： 單樣本z檢驗和t檢驗： 用於檢驗單個總體的均值是否等於一個特定值。 配對樣本t檢驗： 用於比較兩個相關樣本的均值差異。 獨立樣本t檢驗： 用於比較兩個獨立樣本的均值差異。 卡方檢驗（Chi-Squared Test）： 用於擬閤優度檢驗（檢驗樣本數據是否符閤理論分布）和獨立性檢驗（檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯）。 方差分析（ANOVA）： 用於比較三個或更多獨立樣本的均值是否存在顯著差異。 P值（P-value）： 深入理解P值的含義，它代錶在零假設為真的情況下，觀察到當前樣本數據或更極端數據的概率。低P值意味著我們有足夠的理由拒絕零假設。 第一類錯誤和第二類錯誤： 理解這兩種錯誤類型的區彆，以及它們與顯著性水平（α）和檢驗效能（Power）的關係。 第七章：迴歸分析：揭示變量間的內在聯係 當我們需要研究一個變量如何受到其他一個或多個變量的影響時，迴歸分析便成為有力的工具。 簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression）： 研究一個因變量與一個自變量之間的綫性關係。我們將學習如何建立迴歸方程（y = β0 + β1x + ε），如何估計迴歸係數（β0和β1），並對迴歸模型進行顯著性檢驗。 判定係數（R²）： 度量迴歸模型對因變量變異的解釋程度。 殘差分析： 檢查模型假設是否成立，識彆潛在的異常值和模式。 復迴歸分析（Multiple Linear Regression）： 研究一個因變量與多個自變量之間的綫性關係。我們將探討如何構建更復雜的模型，如何解釋多個自變量的影響，以及如何處理變量間的共綫性問題。 變量選擇： 在構建復迴歸模型時，如何選擇最相關的自變量？我們將介紹嚮前選擇、嚮後刪除和逐步迴歸等方法。 非綫性迴歸（Non-linear Regression）： 簡要介紹當變量間關係非綫性時，如何選擇和應用適當的非綫性模型。 第八章：相關性分析：度量變量間的親疏程度 與迴歸分析側重於“預測”和“解釋”不同，相關性分析主要關注變量間“關聯”的強度和方嚮。 皮爾遜相關係數（Pearson Correlation Coefficient）： 度量兩個連續變量之間綫性關係的強度和方嚮。我們將討論其取值範圍（-1到1），以及如何解釋正相關、負相關和零相關。 斯皮爾曼秩相關係數（Spearman Rank Correlation Coefficient）： 用於度量兩個變量之間單調關係的強度，尤其適用於非參數數據或存在異常值的情況。 相關性和因果性的區彆： 這是一個至關重要的概念。我們將強調“相關不等於因果”，以及如何通過實驗設計等方式來嘗試建立因果關係。 第九章：質量控製中的統計方法（引申與應用） 本章將章節內容的應用場景，重點聚焦於工業和生産製造領域的統計應用，展示統計學在提升産品質量、優化生産流程中的價值。 統計過程控製（Statistical Process Control, SPC）： 控製圖（Control Charts）： X-bar圖、R圖、s圖、p圖、np圖、c圖、u圖等，用於監測生産過程的穩定性，區分普通原因的變異和特殊原因的變異。我們將學習如何繪製和解讀這些控製圖，以及它們在預警和糾正生産問題中的作用。 過程能力指數（Process Capability Indices）： Cp、Cpk、Pp、Ppk等，用於評估生産過程滿足規格要求的能力。 試驗設計（Design of Experiments, DOE）： 因子設計（Factorial Designs）： 全因子設計和部分因子設計，用於識彆影響産品或過程的關鍵因子，並研究因子間的交互作用。 響應麵法（Response Surface Methodology, RSM）： 用於優化具有多個變量的復雜過程，尋找最佳的操作條件。 抽樣檢驗（Acceptance Sampling）： 計數抽樣（Attributes Sampling）： 如單次抽樣、序貫抽樣，用於在接收一批産品前，根據樣本的缺陷數量來決定是否接受整批産品。 計量抽樣（Variables Sampling）： 基於樣本的測量值來評估産品質量。 可靠性分析（Reliability Analysis）： 壽命分布（Lifetime Distributions）： 評估産品或組件在不同條件下的失效時間，如指數分布、威布爾分布。 失效率（Failure Rate）： 描述産品失效的發生頻率。 平均故障間隔時間（Mean Time Between Failures, MTBF）： 衡量産品的平均無故障運行時間。 第十章：統計軟件的應用與解讀 在現代數據分析中，熟練運用統計軟件是必不可少的技能。本章將簡要介紹常用的統計軟件（如R、Python的統計庫、SPSS、Excel的統計工具等）的基本功能，並側重於如何正確地輸齣和解讀軟件分析結果。我們將強調，軟件隻是工具，關鍵在於理解背後的統計原理。 本書的目標： 本書旨在為讀者構建一個完整、係統、嚴謹的統計學知識體係。通過理論講解、公式推導和豐富的實例，幫助您： 建立正確的統計思維： 理解數據的意義，學會用統計的視角看待問題。 掌握核心的統計方法： 熟練運用描述性統計、概率論、抽樣理論、參數估計和假設檢驗等工具。 理解變量間的關係： 運用迴歸和相關性分析揭示數據背後的規律。 初步瞭解質量控製中的統計應用： 掌握 SPC、DOE、抽樣檢驗等方法，為提升産品質量打下基礎。 提升數據分析能力： 能夠獨立完成基本的數據分析任務，並正確解讀分析結果。 無論您是統計學初學者，還是希望深化統計學知識的應用者，本書都將是您在數據海洋中航行的可靠指南。讓我們一同踏上這段探索統計奧秘的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於它提供瞭一個非常全麵的視角，讓我們能夠係統地認識和掌握分析測試中常用的統計方法和質量控製的理念。我特彆欣賞作者在書中對“假設檢驗”的細緻闡述，他不僅講解瞭如何進行各種假設檢驗（如t檢驗、卡方檢驗），更重要的是，他強調瞭在實際應用中如何正確地提齣和理解假設，以及如何避免常見的誤用。書中關於“方差分析ANOVA”的部分，也讓我對如何比較多個組的均值有瞭清晰的認識，這在很多實驗研究中都非常有用。此外，書中對“質量工具”的介紹也非常實用，比如“柏拉圖”、“因果圖”、“散點圖”等，這些工具雖然簡單，但在實際工作中卻能幫助我們快速識彆問題、分析原因。我感覺作者在編寫這本書時，充分考慮到瞭不同背景的讀者，既有理論深度，又不乏實踐指導。它是一本值得反復閱讀和參考的工具書，也是一本能夠幫助我們提升分析測試能力和質量控製水平的優秀教材。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大感受是，它讓我真正理解瞭“數據說話”的力量。在很多情況下，我們的決策往往是基於經驗或者直覺，但往往忽略瞭數據的支撐。作者在書中關於“實驗設計DOE”的部分，讓我眼前一亮。他用一個汽車零部件生産的例子，解釋瞭如何通過改變不同因素（如溫度、壓力、原材料配比）來找到最優的生産參數組閤，從而提高産品閤格率並降低生産成本。這個章節的講解非常係統，從因子選擇、實驗方案設計，到數據分析和結論解讀，都有條不紊。我之前以為實驗設計隻是科研人員的事情，沒想到它在工業生産中也有如此廣泛的應用。此外，書中關於“迴歸分析”的內容也讓我受益匪淺。通過對曆史銷售數據進行迴歸分析，我不僅能夠預測未來的銷售趨勢，還能理解哪些因素對銷售額影響最大，這為我的營銷策略製定提供瞭科學依據。這本書讓我認識到，在信息爆炸的時代，掌握數據分析能力是多麼重要，它能夠幫助我們做齣更明智、更有效的決策。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在生産綫上工作的技術員，我一直對如何提高産品質量感到睏惑。市麵上的質量管理書籍很多，但很多都過於理論化，對於我們基層操作人員來說，理解起來很吃力。這本《分析測試統計方法和質量控製》則完全不同，它更像是一本實用的操作手冊。書中關於“過程控製圖”的部分，我反復看瞭好幾遍。作者用大量實際生産中的圖錶數據，清晰地展示瞭如何繪製X-bar控製圖、R控製圖以及P控製圖，並且詳細講解瞭如何解讀這些圖錶，一旦發現數據齣現異常波動，就能及時找到問題根源。我還學會瞭如何使用“能力指數Cp和Cpk”來評估生産過程的穩定性。書中有一個章節專門講“測量係統分析MSA”，這對於我們理解測量數據的可靠性至關重要。作者通過一個簡單的例子，比如測量工件的長度，讓我們明白即使是測量工具本身也可能存在誤差，並且教會我們如何通過實驗來評估和改進測量係統的精度。這本書沒有那些復雜的數學推導，更多的是告訴我們“怎麼做”以及“為什麼這麼做”，讓我覺得非常有啓發性，也為我們團隊改進工作流程提供瞭寶貴的思路。

评分☆☆☆☆☆

從這本書中，我學到瞭很多關於“統計思維”的知識。過去，我總覺得統計學離我太遠，但這本書讓我發現，統計學的原理其實滲透在我們日常生活的方方麵麵。例如，書中關於“概率論”的部分，作者用擲骰子、抽撲剋牌這樣的例子，非常形象地解釋瞭獨立事件、條件概率等概念，讓我對隨機性有瞭更深刻的認識。在講解“置信區間”時，作者用瞭一個比喻，將它比作“一個可能包含真實數值的範圍”，而不是一個精確的點，這讓我對統計推斷的本質有瞭更準確的理解。我尤其喜歡作者關於“統計推斷的局限性”的討論，他強調瞭任何統計結果都存在不確定性，並且提醒讀者要注意過度解讀和盲目相信統計數據的風險。這種嚴謹的態度讓我覺得作者是一個非常負責任的學者。這本書的語言風格也很清晰流暢，雖然涉及到一些專業術語，但作者總是會給齣詳細的解釋和生動的例子，讓我能夠輕鬆理解。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，沒有那種吸引眼球的炫酷圖片，但當翻開第一頁，一股嚴謹的學術氣息撲麵而來。我原本對統計學這個領域總是有些畏懼，覺得它離我的實際工作太遠，充滿瞭各種晦澀難懂的公式和概念。然而，作者卻用一種非常接地氣的方式，將抽象的統計理論與我們日常工作中會遇到的實際問題緊密結閤。例如，在介紹“抽樣方法”時，書中並沒有簡單地羅列各種抽樣技巧，而是通過一個虛構的咖啡店進行新品口味調查的案例，詳細闡述瞭簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等方法的優劣勢，以及在不同場景下如何選擇最閤適的方法。更讓我印象深刻的是，書中在講解“假設檢驗”時，並沒有直接跳到P值和顯著性水平，而是先用通俗易懂的語言解釋瞭“零假設”和“備擇假設”的含義，然後通過一個生動的例子，比如檢測某種藥物是否有效，逐步引導讀者理解如何根據數據來做齣判斷。我特彆喜歡作者在章節末尾設置的“思考題”，這些問題往往能引發我更深入的思考，並嘗試將書中的知識應用到自己實際工作中可能遇到的情況。這本書讓我覺得，統計學不再是冰冷的數字遊戲，而是解決實際問題的有力工具。