图书介绍
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- 蒋家东,冯允成编 著
- 出版社: 北京:中国计量出版社
- ISBN:9787502634001
- 出版时间:2011
- 标注页数:393页
- 文件大小:23MB
- 文件页数:405页
- 主题词:企业管理-统计控制-过程控制
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图书目录
第一章 过程描述与图形表示1
1.1 数据收集1
1.1.1 数据类型1
1.1.2 数据抽取3
1.2 一维随机样本的概念及表示5
1.2.1 一维随机样本的数字特征6
1.2.2 一维随机样本的图形表示6
1.2.3 一维正态分布及其性质21
1.2.4 中心极限定理21
1.3 多维随机样本的概念及表示22
1.3.1 多维随机向量及其性质23
1.3.2 多维随机样本的定义与特点24
1.3.3 多维随机样本的图形表示25
1.3.4 多维随机样本的数字特征33
1.4 多维正态分布34
1.4.1 多维正态分布的定义35
1.4.2 多维正态分布的性质36
1.4.3 多维正态分布的参数估计36
1.4.4 Wishart分布及其基本性质37
1.5 多维数据的正态性变换38
1.5.1 一维边缘数据的正态性变换38
1.5.2 多维数据的整体正态性变换39
本章小结40
第二章 过程分布假设检验41
2.1 假设检验的原理与步骤41
2.1.1 假设检验的基本原理42
2.1.2 假设检验的步骤44
2.2 一维总体及其参数的假设检验45
2.2.1 正态总体及其参数的假设检验45
2.2.2 二项分布参数的假设检验61
2.2.3 泊松分布参数的假设检验65
2.2.4 一维总体假设检验的模型选择68
2.3 多维正态分布及其参数的假设检验68
2.3.1 多维正态分布的假设检验69
2.3.2 多维正态分布参数的假设检验73
2.4 实例计算与分析79
本章小结85
第三章 过程能力分析89
3.1 单变量过程能力分析89
3.1.1 单变量过程能力指数90
3.1.2 过程能力指数与不合格品率之间的关系93
3.1.3 给定置信水平下的过程能力指数95
3.1.4 过程能力分析的作用与步骤96
3.2 多变量过程能力分析97
3.2.1 规范要求的表示98
3.2.2 过程能力的表示101
3.2.3 对规范要求的进一步修正102
3.2.4 多变量过程能力指数105
3.3 其他多变量过程能力指数109
3.3.1 基于单变量分析的多变量过程能力指数109
3.3.2 基于不合格品率的多变量过程能力指数110
3.3.3 基于向量表示的多变量过程能力指数113
3.3.4 基于体积比的多变量过程能力指数115
3.3.5 基于椭球体规范的多变量过程能力指数118
3.4 不同多变量过程能力指数算法的比较121
3.5 对多变量过程能力指数问题的进一步讨论128
本章小结131
第四章 单变量统计控制图133
4.1 统计过程控制技术的发展133
4.2 统计过程控制的理论基础134
4.3 统计过程控制的型式化应用框架136
4.3.1 统计控制图的典型格式136
4.3.2 统计控制图的两类错误138
4.3.3 统计控制图的设计原理140
4.3.4 判断过程正常的准则141
4.3.5 判断过程异常的准则142
4.3.6 基于波动理论的统计控制图监控原理149
4.4 常用单变量统计控制图151
4.4.1 均值—极差控制图153
4.4.2 均值—标准差控制图167
4.4.3 中位数—极差控制图168
4.4.4 单值—移动极差控制图169
4.4.5 不合格品率控制图170
4.4.6 不合格品数控制图176
4.4.7 缺陷数控制图177
4.4.8 单位缺陷数控制图178
4.5 统计控制图的使用179
4.5.1 统计控制图的作用180
4.5.2 应用统计控制图时需注意的问题180
4.5.3 小批量问题的技术处理183
4.5.4 面向输入参数的统计过程控制185
本章小结186
第五章 多变量统计控制图189
5.1 单纯使用单变量统计控制图的缺陷189
5.2 多变量统计控制图技术的发展191
5.2.1 多变量统计控制图的研究现状191
5.2.2 多变量过程的典型失控形态192
5.2.3 多变量统计控制图的设计原理与适用范围195
5.3 多变量均值控制图197
5.3.1 多变量x2控制图198
5.3.2 多变量T2控制图198
5.3.3 小样本多变量T2控制图205
5.3.4 多变量均值控制图中失控信号的诊断209
5.3.5 多变量单值控制图211
5.4 多变量离差控制图216
5.4.1 多变量|S|控制图217
5.4.2 多变量W控制图219
5.4.3 多变量三向控制图221
5.5 多变量累积和控制图227
5.5.1 基于T统计量的MCUSUM控制图228
5.5.2 向量累积和控制图228
5.5.3 多变量累积和控制图的应用步骤229
5.6 多变量指数加权移动平均控制图234
5.6.1 基于Z统计量的MEWMA控制图234
5.6.2 多变量MEWMA控制图的应用步骤235
5.7 典型多变量控制图监控效果的比较237
5.8 基于协方差阵特征结构的新型控制图研究245
本章小结257
第六章 主成分统计过程控制258
6.1 主成分分析的基本原理258
6.1.1 主成分的几何意义259
6.1.2 主成分分析的一般数学模型261
6.2 主成分的求解与性质262
6.3 样本主成分的导出264
6.4 主成分分析在多变量过程控制中的应用267
6.4.1 基于主成分模型的统计控制图268
6.4.2 主成分多变量过程控制实例272
6.4.3 对主成分多变量控制图诊断能力的分析279
本章小结281
第七章 非线性与动态统计过程控制282
7.1 非线性多变量统计过程控制282
7.1.1 滑动主成分分析模型283
7.1.2 对主成分关系变化的监控288
7.1.3 非相似性分析模型291
7.2 动态多变量统计过程控制296
7.2.1 多向主成分分析模型296
7.2.2 多向偏最小二乘模型298
7.2.3 动态主成分分析模型299
7.2.4 动态独立成分分析模型302
本章小结305
附录A 有关概率统计的知识307
A.1 概率基础307
A.2 概率的定义309
A.3 随机变量及其分布311
A.4 随机变量的数字特征315
A.5 常用统计量及其分布316
A.6 总体参数的估计319
附录B 有关矩阵的知识328
B.1 正定矩阵及其性质328
B.2 分块矩阵及其代数运算331
附录C 常用分布表338
附录D 常用系数表359
附录E 三维正态随机数据362
参考文献372
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