分析测试统计方法和质量控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曹宏燕 著

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• 分析测试
• 统计方法
• 质量控制
• 数据分析
• 实验设计
• 质量管理
• 可靠性
• 测量不确定度
• 标准化
• 实验室管理

店铺： 常熟新华书店图书专营店

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122277077

商品编码：26187135433

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-01-01

内容介绍
基本信息

书名：	分析测试统计方法和质量控制
作者：	曹宏燕	开本：
YJ：	98	页数：
现价：	见1；CY =CY部	出版时间	2017-01
书号：	9787122277077	印刷时间：
出版社：	化学工业出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 精彩导读 目录
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统计思维的基石：掌握数据洞察的利器 在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是冰冷的数字，它们是洞察规律、驱动决策、优化流程的宝贵财富。然而，如何从海量数据中提炼出有价值的信息，如何确保数据的可靠性和分析结果的准确性，却是一门深奥的学问。本书将为您揭示统计思维的奥秘，引领您踏上一条通往数据洞察的严谨之路。 第一章：数据的世界与统计的起源 我们将从最基础的概念出发，深入理解“数据”的本质。什么是变量？什么是观测值？不同类型的数据（定性数据、定量数据）在分析中有何不同？我们将探讨数据的收集、记录和初步整理过程，理解数据的结构和特征。 随后，我们将追溯统计学的起源，了解这项学科如何在人类文明发展的长河中应运而生，并逐步演变成今天我们所熟知的强大工具。我们将简要介绍统计学发展的里程碑事件和重要人物，从中体会统计学思想的演进脉络。理解统计学的历史，有助于我们更深刻地认识其核心价值和应用潜力。 第二章：描述性统计：让数据“说话” 在接触复杂模型之前，学会如何清晰、简洁地描述数据至关重要。本章将系统介绍描述性统计的核心工具。 集中趋势的度量： 均值（平均数）、中位数和众数，它们分别在何种情况下最能代表数据的中心位置？我们将深入探讨它们的计算方法、优缺点以及在不同数据分布下的适用性。例如，在存在极端值的数据集中，中位数往往比均值更能反映真实的“典型”水平。 离散趋势的度量： 方差、标准差和极差，它们告诉我们数据点相对于中心位置的散布程度。我们将理解标准差如何衡量数据的波动性，以及它在评估数据稳定性和风险中的作用。 位置的度量： 百分位数和四分位数，它们帮助我们理解数据在某个范围内的分布情况，识别数据的“前沿”和“后沿”。 形状的度量： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），它们揭示了数据分布的对称性和“尖锐”程度。理解这些指标，能够帮助我们判断数据是否服从特定的理论分布，为后续的推断性统计打下基础。 数据的可视化： 图形化是理解数据的强大武器。我们将学习如何绘制直方图、箱线图、散点图、条形图等，并理解不同图形在展示数据特征方面的优势。例如，直方图清晰展示数据的频率分布，箱线图则直观呈现数据的中位数、四分位数范围以及异常值。 第三章：概率论基础：随机世界的基石 推断性统计的核心在于处理不确定性，而概率论正是理解不确定性的语言。本章将为您构建坚实的概率论基础。 随机事件与概率： 什么是随机事件？如何计算事件发生的概率？我们将从基本定义出发，理解古典概率、统计概率和主观概率的概念。 概率的计算法则： 加法法则、乘法法则、全概率公式和贝叶斯定理，这些法则如同逻辑的链条，帮助我们求解复杂事件的概率。我们将通过大量实例，掌握这些法则在实际问题中的运用。 随机变量及其分布： 什么是随机变量？离散型随机变量和连续型随机变量有何区别？我们将介绍重要的概率分布，包括： 二项分布（Binomial Distribution）： 描述了在固定次数的独立试验中，某个结果发生次数的概率。 泊松分布（Poisson Distribution）： 适用于描述在一定时间或空间内，某个事件发生的次数。 均匀分布（Uniform Distribution）： 描述了在某个区间内，所有结果发生的概率均等的场景。 正态分布（Normal Distribution）： 又称高斯分布，是自然界和许多统计模型中最常见的分布，其钟形曲线具有重要意义。 指数分布（Exponential Distribution）： 描述了事件发生之间的时间间隔，常用于可靠性分析。 t分布（t-Distribution）： 在样本量较小时，用于估计总体均值时比正态分布更为适用。 卡方分布（Chi-Squared Distribution）： 主要用于拟合优度检验和独立性检验。 F分布（F-Distribution）： 用于方差分析和回归分析中比较两个方差。 我们将深入理解这些分布的性质、参数以及它们在统计推断中的关键作用。 第四章：抽样与抽样分布：从局部窥探整体 在实际研究中，我们往往无法测量整个总体，而是通过抽样来推断总体特征。本章将聚焦于抽样理论。 抽样的概念与方法： 什么是样本？什么是总体？我们将介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等常用抽样方法，并讨论它们各自的优缺点和适用场景。理解良好的抽样方法是获得代表性样本的关键。 抽样误差： 为什么样本统计量总是与总体参数存在差异？我们将解释抽样误差的来源，并理解它的大小与样本量、总体离散程度等因素的关系。 中心极限定理（Central Limit Theorem）： 这是统计推断的基石之一。我们将深刻理解中心极限定理的内涵，它指出，无论总体分布如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布都近似服从正态分布。这将为我们进行参数估计和假设检验提供理论依据。 抽样分布： 我们将探讨样本比例的抽样分布、样本方差的抽样分布等，理解这些统计量的分布特征，以及它们如何帮助我们进行推断。 第五章：参数估计：给总体一个“答案” 在了解了抽样分布后，我们便可以利用样本信息来估计未知的总体参数。 点估计（Point Estimation）： 使用样本统计量来估计总体参数的单个值。我们将讨论点估计的性质，如无偏性、有效性和一致性。 区间估计（Interval Estimation）： 计算一个区间，使得包含真实总体参数的概率达到一定的置信水平。我们将重点介绍： 置信区间（Confidence Interval）： 如何根据样本数据计算总体的均值、比例、方差等的置信区间？我们将详细讲解计算公式，并强调置信区间的含义，例如“有95%的把握认为总体均值落在这个区间内”。 置信水平和样本量： 它们如何影响置信区间的宽度？我们将探讨如何在保证精度和控制成本之间做出权衡。 第六章：假设检验：对“猜想”进行审判 假设检验是统计推断的核心组成部分，它帮助我们根据样本数据来判断某个关于总体的“猜想”是否成立。 假设检验的基本原理： 零假设（Null Hypothesis, H0）和备择假设（Alternative Hypothesis, H1）的概念，以及如何将实际问题转化为统计假设。 假设检验的步骤： 建立假设： 明确研究问题的零假设和备择假设。 选择检验统计量： 根据假设的类型和数据的特点，选择合适的统计量。 确定显著性水平（α）： 定义我们可以接受的犯第一类错误（拒绝真零假设）的风险。 计算检验统计量的值： 利用样本数据计算。 确定拒绝域或计算P值： 判断检验统计量的值是否落在拒绝域内，或者计算P值。 做出决策： 根据P值与α的比较（或检验统计量与临界值的比较），拒绝或不拒绝零假设。 常见的假设检验方法： 单样本z检验和t检验： 用于检验单个总体的均值是否等于一个特定值。 配对样本t检验： 用于比较两个相关样本的均值差异。 独立样本t检验： 用于比较两个独立样本的均值差异。 卡方检验（Chi-Squared Test）： 用于拟合优度检验（检验样本数据是否符合理论分布）和独立性检验（检验两个分类变量之间是否存在关联）。 方差分析（ANOVA）： 用于比较三个或更多独立样本的均值是否存在显著差异。 P值（P-value）： 深入理解P值的含义，它代表在零假设为真的情况下，观察到当前样本数据或更极端数据的概率。低P值意味着我们有足够的理由拒绝零假设。 第一类错误和第二类错误： 理解这两种错误类型的区别，以及它们与显著性水平（α）和检验效能（Power）的关系。 第七章：回归分析：揭示变量间的内在联系 当我们需要研究一个变量如何受到其他一个或多个变量的影响时，回归分析便成为有力的工具。 简单线性回归（Simple Linear Regression）： 研究一个因变量与一个自变量之间的线性关系。我们将学习如何建立回归方程（y = β0 + β1x + ε），如何估计回归系数（β0和β1），并对回归模型进行显著性检验。 判定系数（R²）： 度量回归模型对因变量变异的解释程度。 残差分析： 检查模型假设是否成立，识别潜在的异常值和模式。 复回归分析（Multiple Linear Regression）： 研究一个因变量与多个自变量之间的线性关系。我们将探讨如何构建更复杂的模型，如何解释多个自变量的影响，以及如何处理变量间的共线性问题。 变量选择： 在构建复回归模型时，如何选择最相关的自变量？我们将介绍向前选择、向后删除和逐步回归等方法。 非线性回归（Non-linear Regression）： 简要介绍当变量间关系非线性时，如何选择和应用适当的非线性模型。 第八章：相关性分析：度量变量间的亲疏程度 与回归分析侧重于“预测”和“解释”不同，相关性分析主要关注变量间“关联”的强度和方向。 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）： 度量两个连续变量之间线性关系的强度和方向。我们将讨论其取值范围（-1到1），以及如何解释正相关、负相关和零相关。 斯皮尔曼秩相关系数（Spearman Rank Correlation Coefficient）： 用于度量两个变量之间单调关系的强度，尤其适用于非参数数据或存在异常值的情况。 相关性和因果性的区别： 这是一个至关重要的概念。我们将强调“相关不等于因果”，以及如何通过实验设计等方式来尝试建立因果关系。 第九章：质量控制中的统计方法（引申与应用） 本章将章节内容的应用场景，重点聚焦于工业和生产制造领域的统计应用，展示统计学在提升产品质量、优化生产流程中的价值。 统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）： 控制图（Control Charts）： X-bar图、R图、s图、p图、np图、c图、u图等，用于监测生产过程的稳定性，区分普通原因的变异和特殊原因的变异。我们将学习如何绘制和解读这些控制图，以及它们在预警和纠正生产问题中的作用。 过程能力指数（Process Capability Indices）： Cp、Cpk、Pp、Ppk等，用于评估生产过程满足规格要求的能力。 试验设计（Design of Experiments, DOE）： 因子设计（Factorial Designs）： 全因子设计和部分因子设计，用于识别影响产品或过程的关键因子，并研究因子间的交互作用。 响应面法（Response Surface Methodology, RSM）： 用于优化具有多个变量的复杂过程，寻找最佳的操作条件。 抽样检验（Acceptance Sampling）： 计数抽样（Attributes Sampling）： 如单次抽样、序贯抽样，用于在接收一批产品前，根据样本的缺陷数量来决定是否接受整批产品。 计量抽样（Variables Sampling）： 基于样本的测量值来评估产品质量。 可靠性分析（Reliability Analysis）： 寿命分布（Lifetime Distributions）： 评估产品或组件在不同条件下的失效时间，如指数分布、威布尔分布。 失效率（Failure Rate）： 描述产品失效的发生频率。 平均故障间隔时间（Mean Time Between Failures, MTBF）： 衡量产品的平均无故障运行时间。 第十章：统计软件的应用与解读 在现代数据分析中，熟练运用统计软件是必不可少的技能。本章将简要介绍常用的统计软件（如R、Python的统计库、SPSS、Excel的统计工具等）的基本功能，并侧重于如何正确地输出和解读软件分析结果。我们将强调，软件只是工具，关键在于理解背后的统计原理。 本书的目标： 本书旨在为读者构建一个完整、系统、严谨的统计学知识体系。通过理论讲解、公式推导和丰富的实例，帮助您： 建立正确的统计思维： 理解数据的意义，学会用统计的视角看待问题。 掌握核心的统计方法： 熟练运用描述性统计、概率论、抽样理论、参数估计和假设检验等工具。 理解变量间的关系： 运用回归和相关性分析揭示数据背后的规律。 初步了解质量控制中的统计应用： 掌握 SPC、DOE、抽样检验等方法，为提升产品质量打下基础。 提升数据分析能力： 能够独立完成基本的数据分析任务，并正确解读分析结果。 无论您是统计学初学者，还是希望深化统计学知识的应用者，本书都将是您在数据海洋中航行的可靠指南。让我们一同踏上这段探索统计奥秘的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

从这本书中，我学到了很多关于“统计思维”的知识。过去，我总觉得统计学离我太远，但这本书让我发现，统计学的原理其实渗透在我们日常生活的方方面面。例如，书中关于“概率论”的部分，作者用掷骰子、抽扑克牌这样的例子，非常形象地解释了独立事件、条件概率等概念，让我对随机性有了更深刻的认识。在讲解“置信区间”时，作者用了一个比喻，将它比作“一个可能包含真实数值的范围”，而不是一个精确的点，这让我对统计推断的本质有了更准确的理解。我尤其喜欢作者关于“统计推断的局限性”的讨论，他强调了任何统计结果都存在不确定性，并且提醒读者要注意过度解读和盲目相信统计数据的风险。这种严谨的态度让我觉得作者是一个非常负责任的学者。这本书的语言风格也很清晰流畅，虽然涉及到一些专业术语，但作者总是会给出详细的解释和生动的例子，让我能够轻松理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有那种吸引眼球的炫酷图片，但当翻开第一页，一股严谨的学术气息扑面而来。我原本对统计学这个领域总是有些畏惧，觉得它离我的实际工作太远，充满了各种晦涩难懂的公式和概念。然而，作者却用一种非常接地气的方式，将抽象的统计理论与我们日常工作中会遇到的实际问题紧密结合。例如，在介绍“抽样方法”时，书中并没有简单地罗列各种抽样技巧，而是通过一个虚构的咖啡店进行新品口味调查的案例，详细阐述了简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等方法的优劣势，以及在不同场景下如何选择最合适的方法。更让我印象深刻的是，书中在讲解“假设检验”时，并没有直接跳到P值和显著性水平，而是先用通俗易懂的语言解释了“零假设”和“备择假设”的含义，然后通过一个生动的例子，比如检测某种药物是否有效，逐步引导读者理解如何根据数据来做出判断。我特别喜欢作者在章节末尾设置的“思考题”，这些问题往往能引发我更深入的思考，并尝试将书中的知识应用到自己实际工作中可能遇到的情况。这本书让我觉得，统计学不再是冰冷的数字游戏，而是解决实际问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在生产线上工作的技术员，我一直对如何提高产品质量感到困惑。市面上的质量管理书籍很多，但很多都过于理论化，对于我们基层操作人员来说，理解起来很吃力。这本《分析测试统计方法和质量控制》则完全不同，它更像是一本实用的操作手册。书中关于“过程控制图”的部分，我反复看了好几遍。作者用大量实际生产中的图表数据，清晰地展示了如何绘制X-bar控制图、R控制图以及P控制图，并且详细讲解了如何解读这些图表，一旦发现数据出现异常波动，就能及时找到问题根源。我还学会了如何使用“能力指数Cp和Cpk”来评估生产过程的稳定性。书中有一个章节专门讲“测量系统分析MSA”，这对于我们理解测量数据的可靠性至关重要。作者通过一个简单的例子，比如测量工件的长度，让我们明白即使是测量工具本身也可能存在误差，并且教会我们如何通过实验来评估和改进测量系统的精度。这本书没有那些复杂的数学推导，更多的是告诉我们“怎么做”以及“为什么这么做”，让我觉得非常有启发性，也为我们团队改进工作流程提供了宝贵的思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它提供了一个非常全面的视角，让我们能够系统地认识和掌握分析测试中常用的统计方法和质量控制的理念。我特别欣赏作者在书中对“假设检验”的细致阐述，他不仅讲解了如何进行各种假设检验（如t检验、卡方检验），更重要的是，他强调了在实际应用中如何正确地提出和理解假设，以及如何避免常见的误用。书中关于“方差分析ANOVA”的部分，也让我对如何比较多个组的均值有了清晰的认识，这在很多实验研究中都非常有用。此外，书中对“质量工具”的介绍也非常实用，比如“柏拉图”、“因果图”、“散点图”等，这些工具虽然简单，但在实际工作中却能帮助我们快速识别问题、分析原因。我感觉作者在编写这本书时，充分考虑到了不同背景的读者，既有理论深度，又不乏实践指导。它是一本值得反复阅读和参考的工具书，也是一本能够帮助我们提升分析测试能力和质量控制水平的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大感受是，它让我真正理解了“数据说话”的力量。在很多情况下，我们的决策往往是基于经验或者直觉，但往往忽略了数据的支撑。作者在书中关于“实验设计DOE”的部分，让我眼前一亮。他用一个汽车零部件生产的例子，解释了如何通过改变不同因素（如温度、压力、原材料配比）来找到最优的生产参数组合，从而提高产品合格率并降低生产成本。这个章节的讲解非常系统，从因子选择、实验方案设计，到数据分析和结论解读，都有条不紊。我之前以为实验设计只是科研人员的事情，没想到它在工业生产中也有如此广泛的应用。此外，书中关于“回归分析”的内容也让我受益匪浅。通过对历史销售数据进行回归分析，我不仅能够预测未来的销售趋势，还能理解哪些因素对销售额影响最大，这为我的营销策略制定提供了科学依据。这本书让我认识到，在信息爆炸的时代，掌握数据分析能力是多么重要，它能够帮助我们做出更明智、更有效的决策。