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1　统计常识1

1.1　统计的分类（表1-1）1

1.2　统计学探索客观现象数量规律性的过程（图1-1）2

1.3　总体与样本（图1-2）3

1.4　总体、样本、参数和统计量定义（表1-2）3

1.5　数据的计量尺度（表1-3）3

1.6　数据的类型（图1-3）5

1.7　数据类型区分和举例（表1-4）6

1.8　连续、百分数和计数数据的区别（图1-4）7

1.9　统计数据的表现形式（表1-5）8

1.10　统计数据的来源（表1-6）9

1.11　数据的收集方法（表1-7）10

1.12　统计数据的整理（表1-8）11

2　统计描述12

2.1　图表示意（表2-1）12

2.2　数量测量14

2.3　散布度量20

2.4　形状度量23

3　概率及概率分布26

3.1　事件的关系与运算（表3-1）26

3.2　常用的分布归纳（表3-2）28

3.3　常用的抽样分布归纳（表3-3）30

3.4　常用抽样分布31

3.5　常用分布的应用与举例（表3-5）33

3.6　独立同分布中心极限定理34

3.7　德莫佛－拉普拉斯中心极限定理34

3.8　中心极限定理的一般记忆规则35

4　抽样与抽样估计36

4.1　抽样与抽样误差36

4.2　样本容量39

5　统计推断43

5.1　参数估计43

5.2　假设检验54

5.3　参数方法63

5.4　非参数方法130

6.1 试验设计中的基本概念（表6-1）143

6　试验设计143

6.2　中心点的设置及其优点（表6-2）145

6.3　因子水平代码化后的数据进行回归分析的好处146

6.4　代码值与真实值之间的转换（表6-3）146

6.5　试验设计的基本原理（表6-4）147

6.6　试验设计的类型（按MINITAB菜单分类）（表6-5）148

6.7 2因子CCD和3因子B/B设计模型分类（表6-6）149

6.9　分辨率［Resolution］的含义（表6-8）151

6.8　试验设计的策划与安排（选择）（表6-7）151

6.10　2水平因子试验设计符号（表6-9）152

6.11 试验设计的基本步骤（表6-10）153

6.12　因子试验结果的分析步骤（表6-11）154

7　控制图156

7.1　控制图的作用156

7.2　波动源（散布源）156

7.3　波动的原因和特征（表7-1）157

7.4　控制图的分类（表7-2）158

7.5　控制图的要素（表7-3）158

7.6　常规控制图的种类（表7-4）159

7.7　常规控制图的中心线和控制上下限的公式（标准值未给定时，见表7-5）………………………………………160 7.8　常规控制图的中心线和控制上下限的公式（标准值给定时，见表7-6）161

7.9　特殊控制图的中心线和控制上下限的公式（表7-7）162

7.10 MINITAB中控制图的区分与制作路径（表7-8）163

7.11　控制图的分析（表7-9）164

7.12　控制图使用过程中的注意点（表7-10）165

8　过程能力168

8.1 过程能力及过程绩效度量方法（表8-1）168

8.2　σwithin的无偏估计的方法（表8-2）170

8.3　过程能力度量方法（表8-3）172

8.5　缺陷数与缺陷率（表8-5）173

8.4　合格率（表8-4）173

8.6 MINITAB中求过程能力的路径指引（表8-6）174

8.7　两种模式的差异比较（表8-7）175

附表1 标准化Z值与DPMO换算表176

附表2　卡方（x2）分布的α分位数表178

附表3　t分布的α分位数表180

附表4　F分布的α分位数表182

附表5　相关系数检验表184

附表6　计量控制图计算控制限界的系数表186