质量管理方法、技术与工具(doc 68页)

质量管理方法、技术与工具目录：
第一章：统计技术预备知识
第二章：数据的整理、分析
第三章：抽样检验
第四章：统计过程控制（SPC）
第五章：统计技术在质量管理中的应用

质量管理方法、技术与工具内容提要：
概率分布有两种，即连续概率分布和离散概率分布。连续概率分布一般可以用“单位长度上的概率”，即概率密度曲线来表示。典型的连续概率分布是正态分布，在质量管理中最为常用。常见的离散概率分布是二项分布和泊松分布。
总体数据分布情况：
1) 在μ± 1σ范围内的概率是68.26%
在μ± 2σ范围内的概率是95.46%
在μ± 3σ范围内的概率是99.73%
2) 在μ± 1.96σ之外的概率<5%,
在μ± 3σ之外的概率<0.3%
回归分析是用来研究一个指标与几个变量间的相关关系的方法。
设有两个变量x和y，前者为自变量,后者为因变量,并均为随机变量。当自变量X变化时，Y会产生相应的变化，如果具有大量或较多的统计数据（xi,yi），则可以用数学方法找出两者之间的统计关系y＝f(x)，这种数学方法称为回归分析。
当y＝a＋bx时，称之为一元线性回归；
当y＝f(x)为非线性函数关系时，称之为非线性回归；
当x变量不止1个，有几个时，即有（x1，x2•••，xn），则y＝f（x1，x2•••，xn）称之为多元回归。
当有y＝a＋b1 x1＋b2 x2＋•••＋bn xn时，称之为多元线性回归，否则为多元非线性回归。
回归分析可用于预测、质量控制等方面。

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