假設檢驗與區間推定—深圳講師
2018-07-18 09:35:15
講師:熊鼎偉 瀏覽次數:2994
課程描述INTRODUCTION
統計假設檢驗培訓課程



日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
統計假設檢驗培訓課程
課程說明:
制程改善后,制程不良率從90PPM降到80PPM,是否能說明制程不良率已經降低了?
不良率為5%的制程,有一天生產1000個產品出現了80個不良品,是否意味著制程品質保證能力變差了?
答案是,并不完全是肯定的。因為我們沒有從統計上確認事件的必然性與偶然性。
現在,很多品管人士已經意識到,不能單純地從不良率或其他品質指標的*值上去說明產品品質是否已經變得更好或更壞。因為,這樣的判斷風險太大了,對品質作出合理的判斷是建立在統計基礎之上的。
本課程以數學模型對數據進行分析:
---用正態分布為基礎,分析均值與標準差;
---用T分布對均值進行統計分析;
---用F分布、卡方分布進行標準差檢驗;
---用卜松分布進行計數型數據的檢驗。
課程收益:
1、掌握正態分布、T分布、F分布、卡方分布的基本概念。
2、掌握假設檢驗的完整的步驟
3、掌握應用標準差檢驗與推定的方法。
4、掌握應用F分布、卡方分布檢驗與推定標準差的方法。
5、掌握卜松分布檢驗與推定不良率的方法
課程特色:
1、應用最適合成年人學習的AEAD教學模式,即提出問題,探討解決方法,分析案例,實務演練。將實際與理論相連系,用案例說明理論的應用,通過演練及時消化理解。
2、解決問題的每一個階段,均以一個相同的案例貫穿其中,保證案例的連續性;
3、每個適當的階段,均由學員提出實際問題,依課程教導方法進行實施,對實施結果老師當常點評。做到“聽了就懂,懂了就會,會了能用,用了有效”。
課程內容:
一、統計分析與決策
1、品質管制的PDCA循環圖
2、石川馨的循環圖
課程引導案例:
A、量產的不良率與量試時一樣嗎?
B、改善后,產品的強度提高了嗎?
C、氯酸鈉的收率提升了嗎?
D、兩臺設備的性能一致嗎?
二、統計方法的基礎
1、數據的性質
2、機率的概述及隨機變量
3、母集團與樣本
4、因數與統計量
5、因數及統計量計算
三、各種分配
1、數據的種類
2、計數值的分配
3、計量值的分配
4、統計量的分配
5、統計量分配特性
6、案例分析:
A、某紡織廠紗線斷頭分布
B、某機械加工廠尺寸的統計分析
C、某電線電覽廠的試產不良率檢討
四、計量值的檢驗
1、統計的判斷
2、關于計量值的檢驗
3、定某群體母數是否已知因數不同
4、兩組母數是否不同
5、成對的數據之差的檢驗
6、檢驗時的檢出力
7、案例分析:
A、配方改變后,檢驗成品特性是否改變
B、調整包裝方法后,產品重量是否改變檢驗
C、生產工藝改善后,產品特性的變異檢驗
D、不同熱處理方法對產品彎曲度影響的檢驗
E、某電子廠工藝對產品特性影響的綜合檢驗
F、某工廠干燥機產品兩端含水量差異的檢驗
五、計量值的推定
1、母數的推定
2、區間推定
3、案例分析:
A、某產品厚度母平均的推定
B、某工廠制品強度平均值區間的推定
六、計數值的檢驗
1、計數值各種分配之間的關系
2、母不良率的檢驗
3、母不良率差的檢驗
4、母缺點數的檢驗
5、案例分析:
A、制造方法改變后,不良是否改善的檢驗
七、計數值的推定
1、母不良率的區間推定
2、母不良率差的推定
3、母缺點數的推定
4、案例分析:
A、某工廠制品產出率區間的推定
B、某食品廠包裝重量的區間推定
統計假設檢驗培訓課程
轉載://bamboo-vinegar.cn/gkk_detail/31735.html
已開課時間Have start time
- 熊鼎偉
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