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深圳數據統計與分析培訓班

課程收益                                                       
通過學習本課程，您將能夠：
1）掌握質量數據的收集方法
2）掌握質量數據的整理與分析方法
3）增加質量改進的機會
4）掌握相關回歸的數據分析方法，獲取合理的質量指標。
5）通過對(dui)樣本質(zhi)量數據的(de)分析(xi)把(ba)握總體質(zhi)量控制狀(zhuang)況

課程背景                                                       
質量管理八項原則中強調以事實為依據進行決策，而有了質量數據才能讓事實更有說服力。
但目前很多公司并不知道如何去收集數據，有些收集了數據又不知如何應用，讓質量信息白白流失，從而喪失了改進質量的機會。
在質量管理中常常需要研究這樣的問題：如何控制質量因素的取值使質量指標達到要求？不同的質量特性之間存在怎樣的關系？等等。為此就可以應用相關回歸進行質量數據的研究。
在面(mian)對許多實(shi)際問題時，我們(men)往往只(zhi)知(zhi)道隨機(ji)變(bian)量服從某(mou)種分(fen)布(bu)，卻不知(zhi)道具體(ti)的參數(shu)是多少。這個時候就可(ke)以從樣(yang)本出(chu)發(fa)去(qu)構造某(mou)些適當的統計量來對總(zong)體(ti)進(jin)行估計，從而把(ba)握總(zong)體(ti)的質量情況。

課程大綱
第一部分 質量數據的收集
1、收集質量數據的目的
①用于控制現場的數據
②用于分析的數據
③用于調節的數據
④用于檢查的數據
2、數據的分類
①計量值數據
②計數值數據
3、數據的抽樣方法
①簡單隨機抽樣
②系統隨機抽樣
③分層抽樣
④整群抽樣

第二部分數據的整理與圖示
 1、記量值數據與直方圖
 2、記數值(zhi)數據與柱狀(zhuang)圖

第三部分質量變異及其統計特征量
1、質量的統計觀點
①產品質量的變異性認識
②質量變異的規律性
2、影響質量的因素分類
①4M1E
②偶然因素；異常因素
3、質量數據統計特征描述
①表示數據集中程度的統計量
平均值、中位數
②表示數據離散程度的統計量
極差、方差、標準偏差
4、質量管理中常見的分布
①正態分布
②二項分布
③泊松分布
5、中心極限(xian)定理

第四部分過程參數的估計
1、點估計
①矩估計法
2、點估計的優良性原則
①無偏性
②有效性
3、區間估計
案例講解

第五部分過程參數的假設檢驗
1、假設檢驗的定義及觀點（案例導入）
2、假設檢驗的基本原理
①小概率事件原理
②帶有概率性質的反證法原理
3、假設檢驗的基本步驟
①建立假設：原假設和備擇假設
②選擇檢驗統計量和確定拒絕域：
均值和方差
單側檢驗和雙側檢驗的判定規則
③給出檢驗中的顯著性水平a：檢驗的兩類錯誤
④檢出力
⑤給出臨界值（各種分布表的使用）
⑥根據樣本觀測值，計算統計量的值。
⑦檢驗假設是否成立
⑧從技術上探討檢驗的結果
4、假設檢驗方法及案例分析
均值假設檢驗的種類及選擇規則
①U檢驗：母平均和基準值的檢驗（母標準偏差已知）
U檢驗的運用范圍
案例：沖壓加工中，修改模具后品質是否發生改變
〈U表的使用
〈統計量u0的計算
②t檢驗：母平均和基準值的檢驗（母標準偏差未知）
t檢驗的使用范圍
案例：電池容量采用漏液對策的試生產品，要檢驗容量是否發生變化
〈t表的使用方法及t分布
〈統計量t0的計算
③F檢驗、t檢驗：無數據對應，兩個母平均的差異檢驗
檢驗的前提條件：等方差、樣本獨立
確定等方差：F檢驗
確認改善前后的品質狀況：t檢驗
案例：焊接好的批和不良批均值是否有差異
〈F表的使用及F分布
〈F0的計算
④配對數據的檢驗
什么是配對數據
案例：來料檢驗時，檢驗廠商和供應商對同一批來料是否有測量上的差異
方差檢驗的種類及選擇規則
⑤檢驗（擬合優度檢驗）：母方差和基準值的差異檢驗
使用范圍
案(an)例：變換(huan)人員后，檢驗兩個人員的工(gong)作(zuo)結果(guo)是否(fou)有差異

第六部分相關及回歸分析
1、何為相關關系
2、從散布圖看相關
3、相關系數及其檢驗
4、回歸直線
5、最小二乘法求回歸直線
6、回歸(gui)直線在質(zhi)量(liang)管理中的(de)應用

深(shen)圳(zhen)數(shu)據統計與分(fen)析培訓班