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孙顺利 著 / 冶金工业出版社 / 2015-10 / 平装
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质量改进统计方法
《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
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开播时间:09月02日 10:30