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

图书标签:

• 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
• 统计学
• 过程控制

店铺： 高淳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：26633360673

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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深度洞悉数据规律，精铸品质卓越基石——《科学测量与品控手册》 在知识经济的浪潮中，数据的价值日益凸显，而如何有效地从海量数据中提取有意义的信息，并以此为依据保障和提升产品或服务的质量，是每个严谨科学研究者、工程师以及企业管理者必须面对的核心课题。本书《科学测量与品控手册》正是应这一时代需求而生，它并非仅仅罗列枯燥的公式与理论，而是以一种系统化、实践化的视角，带领读者深入理解科学测量背后的原理，掌握分析测试的关键方法，并最终构建起一套行之有效的质量控制体系。 本书的核心在于“分析”与“控制”的内在统一。我们深信，有效的质量控制并非凭空而来，而是建立在对测量过程的深刻理解和对数据特征的精准分析之上。因此，我们首先从科学测量的基础出发，详细阐述了测量的基本概念、误差理论以及不同类型的测量工具和技术。无论是微观粒子的波动，还是宏观工业产品的尺寸，任何有意义的测量都无法摆脱误差的存在。本书将引导您认识误差的来源，区分系统误差与随机误差，并教会您如何通过精密的实验设计和统计学工具来量化和减小这些误差，从而获得更可靠的测量结果。我们摒弃了仅强调“工具”的使用，而是深入剖析了“工具”背后的测量原理，让读者不仅知其然，更知其所以然。 在奠定坚实的测量基础后，本书的重点将转向“分析测试”这一核心环节。我们深入探讨了各种常用的分析测试方法，从经典的光谱、色谱技术，到现代的质谱、成像技术，再到生物医学领域的分子诊断技术，本书都力求覆盖广泛且具有代表性的应用。对于每一种方法，我们都详细介绍了其基本原理、仪器构造、样品前处理、实验操作步骤以及结果的解释与报告。更重要的是，我们着重讲解了如何根据具体的分析目标，选择最适合的测试方法，以及如何在实际操作中规避潜在的问题，确保数据的准确性和可比性。例如，在介绍色谱分析时，我们不仅会讲解流动相、固定相、进样系统等基本组件，还会深入讨论分离度、峰形、保留时间等关键参数对分析结果的影响，并提供优化条件的策略。 然而，任何分析测试的结果，如果不能被科学地解读和应用，其价值将大打折扣。因此，本书将统计学方法置于分析测试的中心地位。我们深知，原始数据本身是冰冷而杂乱的，唯有借助统计学的语言，才能揭示数据背后的规律和趋势。本书系统地介绍了描述性统计和推断性统计的核心概念和方法。读者将学会如何计算均值、方差、标准差等描述性统计量，如何绘制直方图、箱线图等可视化图表来直观地展示数据分布，以及如何理解中位数、众数等概念在数据分析中的作用。 在推断性统计方面，本书将重点讲解如何进行假设检验、方差分析、回归分析等。例如，当我们想要比较两种不同生产工艺对产品性能的影响时，我们将学习如何利用 t 检验或 F 检验来判断差异是否具有统计学意义。当我们想要建立产品关键性能指标与原材料配比之间的关系时，我们将深入学习线性回归和多元回归模型，从而预测最佳的配比方案。此外，本书还特别强调了置信区间的概念，它能够为我们提供一个估计参数的可能范围，并量化这种估计的不确定性，这对于科学决策至关重要。我们避免了将统计学方法仅仅作为数学公式的堆砌，而是将统计学原理与具体的分析场景紧密结合，例如，在讨论正态分布时，我们会结合实际测量数据的分布情况，阐述其在质量控制中的意义。 本书最令人瞩目的部分，无疑是“质量控制”的系统构建。我们认为，质量控制并非仅仅是产品出厂前的“把关”，而是一个贯穿产品生命周期，从研发、设计、生产到售后服务全过程的动态管理过程。本书将详细阐述多种经典的质量控制工具和方法，包括但不限于： 控制图（Control Charts）：作为 SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）的核心工具，控制图能够实时监测生产过程的稳定性，区分正常波动和异常原因。本书将详细讲解不同类型的控制图（如 $ar{x}$-R 图、$ar{x}$-s 图、p 图、np 图、c 图、u 图等），阐述其构建原理、判别规则以及在不同场景下的应用，并提供实际案例分析，帮助读者理解如何通过控制图来识别和纠正潜在的过程问题，防止不合格品的产生。 抽样检验（Sampling Inspection）：在实际生产中，对每一件产品进行全面检验往往是不切实际的。本书将深入探讨各种抽样检验方案的设计，包括一次抽样、二次抽样、序贯抽样等，并介绍如何根据风险承受能力、产品重要性等因素来确定合理的样本量和验收标准（如 AQL、LTPD），以在保证质量的同时，最大程度地降低检验成本。 能力指数（Capability Indices）：在度量生产过程的潜在能力方面，能力指数提供了量化的指标。本书将详细介绍 Cp、Cpk、Pp、Ppk 等常用的能力指数，阐述其计算方法，并指导读者如何解读这些指数，判断过程是否能够稳定地生产出符合规格要求的产品，以及如何通过过程改进来提高能力指数。 实验设计（Design of Experiments, DOE）：为了更高效地优化产品性能和生产过程，本书将引入实验设计的概念。通过介绍全因子设计、部分因子设计、响应面法等方法，读者将学会如何系统地安排实验，以最少的实验次数，识别关键影响因素，优化工艺参数，从而实现产品性能的显著提升。 除了这些核心工具，本书还将探讨质量管理体系（Quality Management System, QMS）的建立与运行，如 ISO 9000 系列标准在实践中的应用，以及如何将统计分析方法融入到日常的质量管理活动中。我们强调数据驱动的决策，鼓励读者在质量改进过程中，充分利用分析测试所获得的统计数据，进行根本原因分析，并制定有效的纠正和预防措施。 本书的编写风格力求实用性与理论性的平衡。在每一章的讲解中，我们都穿插了大量的实际案例，这些案例来源于工业生产、实验室研究、医疗保健等多个领域，涵盖了各种典型问题和解决方案。通过对这些案例的深入剖析，读者不仅能够理解抽象的统计学概念和质量控制工具，更能体会到它们在解决实际问题中的强大力量。同时，我们还提供了丰富的练习题和思考题，旨在帮助读者巩固所学知识，并鼓励他们将所学应用于自己的工作实践。 值得注意的是，本书并非局限于“分析测试”这一单一学科，而是将统计学和质量控制视为科学测量不可分割的组成部分。我们认为，任何有效的科学研究或工业生产，都离不开对数据规律的洞察和对过程质量的严格把控。因此，本书的读者群体非常广泛，包括但不限于： 化学、物理、生物、材料等领域的科研人员：用于提升实验数据的可靠性，优化实验设计，并正确解读研究结果。 工业工程师、质量工程师、生产经理：用于建立和优化生产过程的质量控制体系，提高产品合格率，降低生产成本。 数据分析师、统计学从业者：用于拓展在实际应用中的统计工具箱，理解统计学在不同领域的价值。 研究生和高等院校相关专业的学生：作为一本兼具理论深度和实践指导性的教材或参考书。 对产品质量和科学测量有追求的任何专业人士：希望系统学习如何用科学的方法保障和提升质量。 《科学测量与品控手册》旨在成为一本“用得上的书”。我们希望读者在阅读本书后，能够掌握一套系统的方法论，能够自信地运用统计学工具分析数据，能够熟练地构建和维护一套有效的质量控制体系，最终为您的科研工作、产品开发和企业管理注入科学的力量，铸就卓越的品质基石。本书将引导您走出“凭经验”的误区，迈向“凭数据”的科学决策时代。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了一本名为《现代控制理论：稳定性、最优性与鲁棒性》的书，这本书简直就是现代工程控制领域的“圣经”。作为一名在自动化领域摸爬滚打多年的工程师，我深知扎实的控制理论基础对于解决实际问题的重要性。这本书从最基础的状态空间分析，到李雅普诺夫稳定性理论，再到 LQR 最优控制和 H-无穷鲁棒控制，几乎涵盖了现代控制理论的方方面面。我尤其欣赏书中对各种概念的深入剖析，例如，作者不仅仅是给出稳定性判据，而是通过物理意义的解释，让我们理解为什么会存在这种判据，以及它在实际工程中意味着什么。书中大量的例题和仿真分析，更是将理论知识与实践紧密结合，我可以通过对照书中的推导过程和仿真结果，来验证自己的理解，并学习如何将理论应用于实际的系统设计。虽然有些章节的数学推导非常严谨，需要一定的耐心去消化，但每次克服困难后，都会有一种豁然开朗的感觉。这本书让我对控制系统的设计和分析有了更深层次的理解，也为我解决一些棘手的工程问题提供了全新的思路和方法。它绝对是一本值得反复研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

我最近阅读了一本名为《大数据分析与商业洞察：驱动企业增长的秘密》的书，它彻底改变了我对数据价值的认知。在当今这个信息爆炸的时代，数据无处不在，但如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，并将其转化为切实的商业价值，一直是我所面临的挑战。这本书以一种非常实用的方式，系统地阐述了大数据分析的整个流程，从数据采集、清洗、处理，到各种分析模型（如关联规则、聚类、分类、回归等）的应用，再到如何解读分析结果并形成商业洞察。我特别喜欢书中大量的商业案例分析，它通过真实的场景，展示了大数据分析是如何帮助企业提高营销效率、优化运营流程、预测市场趋势，甚至发现新的商业机会的。作者的语言风格非常接地气，即使是复杂的统计概念，也能用通俗易懂的语言解释清楚。书中提供的分析工具和技术，也具有很强的可操作性，我尝试着将书中的方法应用到我目前的工作中，惊喜地发现了一些之前未曾注意到的关键信息。这本书不仅是一本技术指南，更是一本关于如何运用数据驱动决策的思维模式的书籍，它让我看到了数据在现代商业竞争中的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据分析和实际应用充满好奇的读者，我最近翻阅了一本名为《深度学习模型的可解释性：原理与实践》的书，这本书在我手中散发着一种探索未知领域的神圣感。我一直对人工智能的“黑箱”问题感到困惑，尤其是在接触到一些复杂的深度学习模型后，更是渴望理解它们是如何做出决策的。这本书的出现，正好填补了我在这方面的知识空白。作者从浅入深地介绍了各种可解释性方法，从早期的特征重要性度量，到 Shapley 值、LIME、Integrated Gradients 等更先进的技术，都进行了详细的阐述。我特别欣赏的是，书中并没有停留在理论层面，而是通过大量的代码示例和实际案例，将这些抽象的概念变得触手可及。读完第一部分，我对于如何分析神经网络的内部机制，以及如何识别模型中的偏见有了更清晰的认识。书中的图表清晰明了，逻辑严谨，即使是复杂的数学公式，在作者的讲解下也变得易于理解。我期待在后续的章节中，能够进一步学习如何利用这些工具来诊断模型的性能问题，并优化模型的结构，从而构建更可靠、更值得信赖的人工智能系统。这本书无疑是任何对深度学习的可解释性感兴趣的从业者或研究者的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

作为一名业余的计算机科学爱好者，我对算法的魅力一直有着强烈的追求。最近，我偶然发现了一本名为《算法设计与分析：从基础到高级范式》的书，这本书就像一本精心绘制的地图，指引我探索算法世界的浩瀚星海。作者以一种循序渐进的方式，将复杂的算法概念娓娓道来。从基础的排序和搜索算法，到图论、动态规划、贪心算法等高级范式，书中都进行了详尽的阐述，并且在每个算法的设计思路、实现细节和复杂度分析上都做到了极致的严谨。我尤其喜欢书中对各种算法的“why”和“how”的深入探讨，作者不仅仅是给出算法的伪代码，而是会追溯其背后的数学原理和逻辑推理，这使得我对算法的理解不仅仅停留在“记住”层面，而是真正“领悟”。书中的图示非常精美，能够清晰地展示算法的执行过程，极大地降低了理解的难度。我还尝试着自己动手实现书中的一些经典算法，并在实际场景中进行测试，这种将理论与实践相结合的学习方式，让我受益匪浅。这本书不仅仅是算法的介绍，更是一种思维训练，它教会我如何用结构化的方式去解决问题，如何评估不同解决方案的优劣，并最终找到最优的路径。这本书是任何渴望深入理解算法世界的读者不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

最近偶然间接触到一本题为《量子计算的物理基础与算法探索》的书，它像一块磁石一样吸引了我。一直以来，我对量子世界充满敬畏，但又觉得它遥不可及，充满了晦涩难懂的理论。这本书以一种非常独特的方式，将量子力学的基本原理与量子计算的应用前景巧妙地结合起来。作者不仅仅是陈述公式，更像是用一种讲故事的方式，带领读者一步步走近量子比特的叠加和纠缠，理解量子门的操作，以及量子算法的强大威力。我尤其喜欢书中对 Shor 算法和 Grover 算法的详细介绍，它让我对量子计算机在密码学和搜索领域可能带来的颠覆性变革有了深刻的体会。虽然书中涉及了一些物理学上的概念，但作者的讲解方式非常清晰，并且巧妙地与计算模型联系起来，使得我这个非物理专业背景的读者也能有所收获。读这本书的过程，就像在进行一次智力探险，每翻一页都充满了惊喜和对未知的探索欲。我发现，原来那些看似神秘的量子现象，竟然能够转化为如此强大的计算能力，这让我对未来的科技发展充满了无限的遐想。这本书不仅拓宽了我的视野，更激发了我对量子计算这一前沿领域的浓厚兴趣，我迫不及待地想继续深入探索。