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简介
《统计分析技术在ISO 9000中的应用(第2版)》是贯彻ISO9000的基础读物。它包括实验设计／析因分析，方差分析／回归分析，安全性评价／风险分析，显著性检验，质量控制图，统计抽样检验等内容。掌握这些统计技术是强化质量管理和质量保证体系的需要，也是从事现代生产技术和管理技术人员必须具备的基本功。《统计分析技术在ISO 9000中的应用(第2版)》通过大量的实例，深入浅出地对这些统计技术的原理、使用范围、应用条件以及计算方法进行了详细的讲解。因此，具有一般数学基础的人都能看懂、学会这些统计技术。《统计分析技术在ISO 9000中的应用(第2版)》可供计量管理工作者、企业的领导、总工程师和工程技术人员阅读，同时亦可作为科研人员和高等院校师生的参考书籍。
目录
目录
第一章 绪论
1.1 质量管理和质量保证的由来与发展
1.2 统计技术在ISO 9000：2000中的应用
1.3 统计技术的创立与发展
1.4 统计技术的特点与作用
1.5 如何学好统计技术
第二章 排列、组合与概率初步
2.1 排列
2.2 组合
2.3 概率的定义
2.4 概率的性质
第三章 随机变量及其分布
3.1 什么是随机变量
3.2 分布的概念——频率直方图和累积频率直方图
3.3 连续型随机变量的分布
3.4 离散型随机变量的分布
3.5 表示随机变量分布中心位置的特征数
3.6 表示随机变量分布离散程度的特征数
第四章 几种常用的概率分布
4.1 引言
4.2 二项分布
4.3 泊松（Poisson）分布
4.4 正态分布
4.5 正态分布的标准化
第五章 统计量的分布
5.1 大数定律
5.2 正态总体的抽样试验
5.3 样本平均数〓的分布
5.4 统计量t的分布
5.5 统计量〓的分布
5.6 统计量F的分布
第六章 从样本估计纵体的特征数
6.1 大样本估计总体均值的方法
6.2 大样本估计总体方差或标准差的方法
6.3 小样本估计总体均值的方法
6.4 小样本估计总体方差的方法
6.5 总体变异系数与相对误差限
6.6 服从二项分布的总体特征数的估计
6.7 服从泊松分布的总体特征量的估计
第七章 常用的统计检验方法
7.1 引言
7.2 统计检验的基本概念
7.3 一个正态总体均值与方差的检验
7.4 单侧假设检验
7.5 两个正态总体均值的检验
7.6 两个正态总体方差的检验
7.7 二项分布参数的统计检验
7.8 泊松分布参数的统计检验
7.9 属性统计推断
7.10 2×2列联表
7.11 a×b列联表
第八章 生产过程中质量管理与抽样检查
8.1 主次图和因果图
8.2 工序控制能力的分析
8.3 PDCA循环
8.4 质量控制图
8.5 计量数据的质量控制图
8.6 实际制作计量数据控制图的步骤与方法
8.7 计量数据质量控制图的应用
8.8 计数数据的质量控制图
8.9 服从二项分布的计数质量控制图
8.10 抽样方案引言
8.11 计量抽样方案及两种错误
8.12 标准型计数抽样方案
8.13 评价抽样方案严宽特性的OC曲线
8.14 二次计数抽样方案
8.15 调整型计数抽样方案
8.16 GB 2828—1987逐批检查计数抽样程序及抽样表的若干说明
8.17 GB 2829—1987简介
第九章 方差分析
9.1 引言
9.2 单因素试验的方差分析
9.3 没有交互作用的两因素试验的方差分析
9.4 有交互作用的两因素试验的方差分析
9.5 三因素试验的方差分析
第十章 试验设计
10.1 引言
10.2 单因素序贯优选法
10.3 拉丁方试验与正交拉丁方试验
10.4 正交试验设计
10.5 有交互作用的正交试验设计
10.6 正交试验设计的方差分析
10.7 多指标的试验设计
10.8 小结
第十一章 一元回归与相关分析
11.1 回归与相关
11.2 直线方程的确定
11.3 相关系数
11.4 相关系数的显著性检验
11.5 平方和的划分及残余方差
11.6 总体回归系数β的估计
11.7 两个回归系数的比较
11.8 回归分析中对因变量的估计
第十二章 化曲线为直线的回归
12.1 曲线化为直线的方法
12.2 对数变换的曲线回归示例
12.3 半对数变换的曲线回归示例
12.4 非对数变换的曲线回归示例
12.5 曲线回归的显著性检验
第十三章 多元回归分析
13.1 多元回归分析的意义
13.2 二元线性回归平面方程的求法
13.3 抛物线回归
13.4 正交多项式回归
13.5 多元线性回归的分析
13.6 解正规方程组的具体方法
13.7 多元线性回归的方差分析
13.8 标准回归系数
13.9 不显著偏回归变量的删除
13.10 多元回归的高斯解法
13.11 多元回归对因变量的估计
13.12 多元相关分析
13.13 复相关系数及其显著性检验
13.14 偏相关系数及其显著性检验
13.15 复相关系数及偏相关系数另一种计算法及其显著性检验
13.16 多元相关分析中注意的问题
第十四章 回归正交试验设计
14.1 引言
14.2 一次回归的正交试验设计
14.3 二次回归的正交试验设计
第十五章 可靠性分析与安全风险分析
15.1 表征可靠性的特征量
15.2 可靠性特征量的分布
15.3 串联并联系统的可靠度
15.4 可靠性的评估
15.5 风险分析
15.6 事故树分析及事故概率计算
15.7 安全评价
附表
1 泊松数值表
2 泊松累积概率表
3 标准正态分布函数表
4 t分布数值表
5 〓分布数值表
6 F分布数值表
7 二项分布用的上下限（α=0.05）
8 泊松分布用的上下置信界限
9 〓控制图系数表
10 〓变换表
11 r与z的换算表
12 相关系数r的显著性水准表
13 正交多项式表
14 多元相关系数的显著性水准表
15 正交拉丁方表
16 正交表
17 回归正交设计表
18 〓数值表
参考文献
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第一章 绪论
1.1 质量管理和质量保证的由来与发展
1.2 统计技术在ISO 9000：2000中的应用
1.3 统计技术的创立与发展
1.4 统计技术的特点与作用
1.5 如何学好统计技术
第二章 排列、组合与概率初步
2.1 排列
2.2 组合
2.3 概率的定义
2.4 概率的性质
第三章 随机变量及其分布
3.1 什么是随机变量
3.2 分布的概念——频率直方图和累积频率直方图
3.3 连续型随机变量的分布
3.4 离散型随机变量的分布
3.5 表示随机变量分布中心位置的特征数
3.6 表示随机变量分布离散程度的特征数
第四章 几种常用的概率分布
4.1 引言
4.2 二项分布
4.3 泊松（Poisson）分布
4.4 正态分布
4.5 正态分布的标准化
第五章 统计量的分布
5.1 大数定律
5.2 正态总体的抽样试验
5.3 样本平均数〓的分布
5.4 统计量t的分布
5.5 统计量〓的分布
5.6 统计量F的分布
第六章 从样本估计纵体的特征数
6.1 大样本估计总体均值的方法
6.2 大样本估计总体方差或标准差的方法
6.3 小样本估计总体均值的方法
6.4 小样本估计总体方差的方法
6.5 总体变异系数与相对误差限
6.6 服从二项分布的总体特征数的估计
6.7 服从泊松分布的总体特征量的估计
第七章 常用的统计检验方法
7.1 引言
7.2 统计检验的基本概念
7.3 一个正态总体均值与方差的检验
7.4 单侧假设检验
7.5 两个正态总体均值的检验
7.6 两个正态总体方差的检验
7.7 二项分布参数的统计检验
7.8 泊松分布参数的统计检验
7.9 属性统计推断
7.10 2×2列联表
7.11 a×b列联表
第八章 生产过程中质量管理与抽样检查
8.1 主次图和因果图
8.2 工序控制能力的分析
8.3 PDCA循环
8.4 质量控制图
8.5 计量数据的质量控制图
8.6 实际制作计量数据控制图的步骤与方法
8.7 计量数据质量控制图的应用
8.8 计数数据的质量控制图
8.9 服从二项分布的计数质量控制图
8.10 抽样方案引言
8.11 计量抽样方案及两种错误
8.12 标准型计数抽样方案
8.13 评价抽样方案严宽特性的OC曲线
8.14 二次计数抽样方案
8.15 调整型计数抽样方案
8.16 GB 2828—1987逐批检查计数抽样程序及抽样表的若干说明
8.17 GB 2829—1987简介
第九章 方差分析
9.1 引言
9.2 单因素试验的方差分析
9.3 没有交互作用的两因素试验的方差分析
9.4 有交互作用的两因素试验的方差分析
9.5 三因素试验的方差分析
第十章 试验设计
10.1 引言
10.2 单因素序贯优选法
10.3 拉丁方试验与正交拉丁方试验
10.4 正交试验设计
10.5 有交互作用的正交试验设计
10.6 正交试验设计的方差分析
10.7 多指标的试验设计
10.8 小结
第十一章 一元回归与相关分析
11.1 回归与相关
11.2 直线方程的确定
11.3 相关系数
11.4 相关系数的显著性检验
11.5 平方和的划分及残余方差
11.6 总体回归系数β的估计
11.7 两个回归系数的比较
11.8 回归分析中对因变量的估计
第十二章 化曲线为直线的回归
12.1 曲线化为直线的方法
12.2 对数变换的曲线回归示例
12.3 半对数变换的曲线回归示例
12.4 非对数变换的曲线回归示例
12.5 曲线回归的显著性检验
第十三章 多元回归分析
13.1 多元回归分析的意义
13.2 二元线性回归平面方程的求法
13.3 抛物线回归
13.4 正交多项式回归
13.5 多元线性回归的分析
13.6 解正规方程组的具体方法
13.7 多元线性回归的方差分析
13.8 标准回归系数
13.9 不显著偏回归变量的删除
13.10 多元回归的高斯解法
13.11 多元回归对因变量的估计
13.12 多元相关分析
13.13 复相关系数及其显著性检验
13.14 偏相关系数及其显著性检验
13.15 复相关系数及偏相关系数另一种计算法及其显著性检验
13.16 多元相关分析中注意的问题
第十四章 回归正交试验设计
14.1 引言
14.2 一次回归的正交试验设计
14.3 二次回归的正交试验设计
第十五章 可靠性分析与安全风险分析
15.1 表征可靠性的特征量
15.2 可靠性特征量的分布
15.3 串联并联系统的可靠度
15.4 可靠性的评估
15.5 风险分析
15.6 事故树分析及事故概率计算
15.7 安全评价
附表
1 泊松数值表
2 泊松累积概率表
3 标准正态分布函数表
4 t分布数值表
5 〓分布数值表
6 F分布数值表
7 二项分布用的上下限（α=0.05）
8 泊松分布用的上下置信界限
9 〓控制图系数表
10 〓变换表
11 r与z的换算表
12 相关系数r的显著性水准表
13 正交多项式表
14 多元相关系数的显著性水准表
15 正交拉丁方表
16 正交表
17 回归正交设计表
18 〓数值表
参考文献
%&x
统计分析技术在ISO 9000中的应用
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