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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）通過對樣本質量數據的分析把握總體質量控制狀況

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。
 在面對許多實際問題時，我們往往只知道隨機變量服從某種分布，卻不知道具體的參數是多少。這個時候就可以從樣本出發去構造某些適當的統計量來對總體進行估計，從而把握總體的質量情況。

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、記數值數據與柱狀圖

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
案例：變換人員后，檢驗兩個人員的工作結果是否有差異

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、回歸直線在質量管理中的應用

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