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出版者:中国计量出版社

作者:信海红

出品人:

页数:305

译者:

出版时间:2005-11-01

价格:35.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502622015

丛书系列:

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《品质的守护者：统计推断在工业生产中的应用》 内容梗概： 本书并非直接阐述“抽样检验技术”这一具体方法，而是将读者带入一个更广阔的视角，深入探讨统计推断在现代工业生产中扮演的关键角色。我们将聚焦于如何利用科学的统计方法，在有限的数据样本中提取最有价值的信息，从而对整体的生产过程、产品质量以及潜在风险做出准确的判断和决策。本书旨在为读者构建一套基于理性分析的决策框架，使其能够更有效地管理生产流程，提升产品合格率，并最终在激烈的市场竞争中立于不败之地。 第一章：工业质量的时代呼唤——从经验到科学 在工业发展的早期，质量控制很大程度上依赖于操作者的经验和对产品的直观判断。然而，随着生产规模的扩大、产品种类的繁多以及消费者对质量要求的日益提高，这种依赖经验的方式显得越来越捉襟见肘。当批量生产动辄成千上万，乃至百万计，逐一检查所有产品不仅成本高昂，而且效率低下，甚至在某些情况下（例如破坏性测试）是不可行的。这就迫切需要一套系统性的、科学的方法来评估和保障产品质量。 本章将回顾工业质量控制的发展历程，重点分析传统质量控制方法的局限性。我们将探讨何以从“事后检验”转向“事前预防”和“过程中控制”，以及统计学思维的引入如何彻底改变了质量管理的范式。读者将理解，统计学并非仅仅是枯燥的数字和公式，而是解决实际生产问题的有力工具，它提供了量化风险、评估变异、预测趋势的客观依据。我们将强调，在数据驱动的时代，不掌握统计推断的原理，就如同在茫茫大海中失去了航行的方向。 第二章：认识世界的基石——概率与随机变量 要理解统计推断，首先需要掌握其底层逻辑，而这离不开对概率论和随机变量概念的深刻理解。本章将深入浅出地介绍概率的基本概念，例如样本空间、事件、概率的定义与性质。我们将通过生动的工业生产场景，例如零件的尺寸偏差、生产线上产品的合格与否，来解释随机现象的普遍性。 随后，我们将引入随机变量的概念，区分离散型随机变量和连续型随机变量，并介绍其常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。这些分布模型是我们理解和描述生产过程中各种变异的强大工具。例如，我们为什么会看到某些缺陷出现的频率比其他更高？产品的某个关键尺寸为何总是围绕一个中心值波动？这些问题的解答，都离不开对概率分布的分析。我们将强调，对这些分布的掌握，是理解和运用后续统计方法的基石。 第三章：数据的语言——描述性统计与图形化展示 在获取了生产过程中的原始数据后，如何有效地整理、概括和展示这些数据，是进行深入分析的第一步。本章将聚焦于描述性统计的核心内容，包括各种集中趋势和离散趋势的度量。我们会详细讲解均值、中位数、众数如何描述数据的中心位置，以及方差、标准差、极差等如何量化数据的分散程度。 更重要的是，本章将强调数据图形化展示的重要性。一张直观的图表能够比堆砌的数字更能揭示数据背后的信息。我们将介绍多种常用的统计图表，如直方图、散点图、箱线图、控制图等，并详细阐述它们在工业生产中各自的适用场景和解读方法。例如，直方图能直观地展示产品尺寸的分布形态，散点图可以帮助我们发现两个变量之间的关系，而箱线图则便于比较不同生产批次或不同机器的质量差异。通过本章的学习，读者将能够将杂乱无章的原始数据转化为有意义的信息。 第四章：从局部到整体——统计推断的基本原理 本章是本书的核心内容之一，将带领读者进入统计推断的精彩世界。我们将解释统计推断的基本思想：如何通过对样本数据的分析，来推断未知但具有重要意义的总体参数。我们将详细介绍点估计和区间估计的概念。点估计提供了一个关于总体参数的最佳猜测值，而区间估计则提供了一个包含总体参数的可能范围，并附带一定的置信水平。 我们将重点讲解几种常用的区间估计方法，例如基于正态分布的均值区间估计。读者将学会如何计算置信区间，并理解置信水平的实际含义——它并不是说总体参数落在某个特定区间内的概率，而是指我们采用某种方法，重复抽样多次，其中一定比例的区间会包含真实的总体参数。此外，本章还将初步介绍假设检验的基本思想，即如何根据样本数据来判断一个关于总体的断言（假设）是否成立。这些原理将为后续章节中更具体的统计推断方法奠定坚实的基础。 第五章：洞察生产的脉搏——过程控制与变异分析 在工业生产中，维持过程的稳定性和可控性是保证产品质量的关键。本章将深入探讨过程控制的概念，以及统计方法在其中的应用。我们将详细介绍各种类型的控制图，如X-bar控制图、R控制图、p控制图、c控制图等，并阐述它们各自的适用条件和解读方法。 通过控制图，我们可以实时监测生产过程的变异，区分由正常随机因素引起的“偶然原因”变异和由特定原因引起的“非偶然原因”变异。一旦发现过程失控，我们能够及时采取措施，找出并消除导致变异的根本原因，从而防止不合格品的产生，降低废品率。本章还将涉及过程能力分析，例如Cp、Cpk等指标，这些指标能够量化生产过程对产品规格要求的满足程度，帮助我们评估现有过程的优劣，并为过程改进提供方向。 第六章：数据的承诺——假设检验在质量决策中的应用 假设检验是统计推断中用于做出决策的重要工具。本章将系统介绍假设检验的完整流程，包括建立原假设（H0）和备择假设（H1）、选择检验统计量、确定显著性水平（α）、计算p值、以及做出统计决策。我们将通过大量工业生产中的实际案例，展示假设检验如何帮助我们解决各种质量问题。 例如，在进行新设备引入的评估时，我们可以用假设检验来判断新设备的平均生产效率是否显著高于旧设备；在评估供应商提供的原材料时，可以用假设检验来判断其平均质量指标是否符合要求；在产品设计改进后，可以用假设检验来验证改进是否真的带来了预期的性能提升。本章将强调，理解p值的含义至关重要，它帮助我们量化证据的强度，避免盲目做出决策。 第七章：关联的奥秘——回归分析与相关性探究 在生产过程中，不同的因素往往是相互关联的。例如，原材料的成分比例、操作人员的技能水平、设备的工作温度等，都可能影响产品的最终质量。本章将介绍回归分析，这是一种强大的统计方法，用于研究变量之间的数量关系。我们将重点讲解简单线性回归，分析一个自变量如何影响一个因变量，并介绍复回归，分析多个自变量如何共同影响一个因变量。 通过回归模型，我们不仅能够预测某个变量的取值，更能理解各因素对产品质量的影响程度，识别关键影响因素。例如，我们可以建立一个模型来预测产品的拉伸强度，模型中包含了合金成分、热处理温度和冷却速度等自变量。通过分析回归系数，我们可以知道哪种成分的增加对拉伸强度提升最为显著，以及温度对强度的影响是否是线性的。本章还将简要介绍相关性分析，探讨变量之间线性关系的强度和方向。 第八章：设计与优化——实验设计（DOE）的智慧 在进行过程改进和产品开发时，仅仅依靠观察和事后分析往往不够。我们有时需要主动地设计实验，以最有效的方式获取信息，并找出最佳的参数组合。本章将介绍实验设计（DOE）的基本原理和方法。我们将解释全因子设计和部分因子设计的概念，以及它们在资源有限的情况下如何高效地收集信息。 我们将通过案例展示，如何利用DOE来优化生产参数，例如确定最佳的注塑温度、压力和时间组合，以获得强度最高、缺陷最少的塑料制品；或者如何通过DOE来筛选出对产品性能影响最大的原材料成分。DOE的引入，使得质量改进和产品开发过程不再是“碰运气”，而是基于科学的、系统的探索，能够显著缩短开发周期，降低研发成本，并提高成功率。 第九章：数据解读的陷阱与伦理考量 尽管统计推断提供了强大的分析工具，但错误的解读或不当的使用同样可能导致灾难性的后果。本章将探讨在实际应用中可能遇到的各种陷阱，例如选择性偏差、混淆变量、过度拟合等。我们将强调，数据分析的目的是为了做出更明智的决策，而不是为了“证明”某个预设的结论。 同时，本章还将触及数据分析的伦理考量。在工业生产中，数据的收集和使用可能涉及商业秘密、产品安全以及员工表现等敏感信息。我们将讨论如何负责任地处理和解读数据，确保分析结果的公正性和准确性，避免歧视和误导。理解这些陷阱和伦理问题，能够帮助读者更审慎、更负责任地运用统计推断的工具。 第十章：走向智能制造——统计推断的未来展望 随着大数据、人工智能和物联网技术的飞速发展，统计推断在工业生产中的应用正迎来前所未有的机遇。本章将展望统计推断在智能制造时代的未来。我们将探讨如何将机器学习算法与传统统计方法相结合，实现更高级的预测、诊断和优化。 例如，利用机器学习模型进行故障预测，提前预警设备可能发生的故障；利用深度学习对产品图像进行缺陷检测，实现自动化、高精度的质量评估；利用强化学习优化生产调度和资源分配，提高整体生产效率。本章将激励读者不断学习和探索，紧跟技术发展的步伐，将统计推断的力量发挥到极致，为工业的智能化转型贡献力量。 总结： 《品质的守护者：统计推断在工业生产中的应用》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解并掌握统计推断在现代工业质量管理中的核心价值。本书不局限于具体的技法，而是着力于构建一套科学的思维模式和分析框架，帮助读者成为能够依靠数据说话、基于理性分析做出决策的“品质守护者”。通过本书的学习，您将能够更自信地应对生产过程中的各种挑战，提升产品质量，优化生产效率，最终在激烈的市场竞争中脱颖而出。

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这本《抽样检验技术》的封面设计就给人一种严肃、专业的印象，让人忍不住想深入了解其内容。我对质量管理和统计学基础知识有一定的了解，但涉及到实际的生产环节中的应用时，总感觉有些力不从心。这本书的开篇部分，对抽样理论的阐述非常透彻，它不仅仅是罗列公式，而是深入剖析了背后的统计学原理，让我这个习惯于“知其然更知其所以然”的读者感到非常受用。作者似乎非常懂得如何引导初学者建立起坚实的理论基础，比如对随机误差和系统误差的区分，以及如何科学地设定接受和拒收的界限，这些都通过生动的案例娓娓道来。特别是关于“过程能力指数”的讲解，以前我总是觉得这些指标很抽象，但书中通过图表和实际的工业数据分析，把这些复杂的概念变得清晰易懂。阅读过程中，我仿佛置身于一个现代化的工厂车间，亲身参与到质量控制的每一个环节。我期待后续章节能更聚焦于不同行业（比如医药和电子制造）的具体应用场景，因为理论的完美落地往往才是真正的挑战所在。总而言之，这是一本能够真正提升实战能力的参考书，非常适合希望系统学习和巩固质量工程知识的专业人士。

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作为一名刚踏入质量保证领域的年轻技术员，我对这类专业书籍常常感到望而生畏，生怕自己跟不上作者的思路。但《抽样检验技术》的结构设计相当人性化。它从最基础的概率论在质量控制中的应用开始讲起，循序渐进地引入了AQL、LTPD等核心概念。这种由浅入深的编排，有效地降低了学习门槛。我特别欣赏作者在讲解“统计过程控制（SPC）图表”时所采取的对比方法，它清晰地展示了控制图与传统抽样检验在预防和发现过程漂移方面的互补性。书中对如何选择合适的控制图类型（如Xbar-R图与p图）的指导非常具体，并且附带了大量清晰的图示来辅助理解。虽然我尚未完全掌握书中涉及的所有高级统计推断，但至少通过这本书，我已经能够准确解读检验报告，并且在面对生产线上的异常波动时，能够迅速判断是否需要进行更深入的统计调查。这不仅仅是一本工具书，更像是一位耐心的导师，引领我一步步建立起数据驱动的决策能力。

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这本书的装帧和排版是本次阅读体验中一个小小的亮点，它采用了高质量的纸张和清晰的字体，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于一本需要反复查阅的专业书籍来说至关重要。内容方面，我个人对书中关于“计量型抽样检验”与“计数值抽样检验”的对比分析特别有感触。很多时候，我们习惯于使用简单的合格/不合格来判断，但这本书有力地证明了，当测量精度允许时，利用连续数据进行统计推断，往往能以更小的样本量获得更可靠的结论。作者在解释K-S检验（Kolmogorov-Smirnov test）和Shapiro-Wilk检验在检验数据正态性时的适用性差异时，非常细致，并给出了明确的建议：何时应该使用参数检验，何时应该倾向于非参数方法。这种对统计细节的关注，确保了读者在应用这些技术时不会因为前提假设的错误而得出误导性的结论。这本书无疑是一本值得在书架上长期保留，并时常翻阅的“案头宝典”。

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我翻阅过不少关于质量控制的经典著作，但很少有像《抽样检验技术》这样，能将理论的严谨性与工程实践的灵活性完美结合得如此出色的。这本书的魅力在于其对“风险管理”核心思想的强调。作者反复指出，任何抽样方案都是在不确定性下的最优妥协。例如，书中对“生产方风险”和“顾客方风险”的量化分析，让我对提交检验批次和接受批次之间微妙的利益平衡有了更深刻的认识。特别是关于“链式抽样（Chain Sampling）”和“蓄意抽样（Skip-Lot Sampling）”这些相对不那么常见的检验方法，书中不仅详细介绍了其操作步骤，还清晰地阐明了它们在何种特定生产环境下能够带来显著的成本节约。这些高级技巧的引入，让这本书的价值远远超出了入门级别。它提供了一套成熟的工具箱，让经验丰富的质量工程师可以根据实际生产效率和产品特性，进行精细化的方案调整，真正实现了“知行合一”。

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说实话，我一开始抱着试一试的心态买了这本《抽样检验技术》，因为市面上很多关于检验方法的书籍要么过于学术化，要么就是流于表面，缺乏深度。然而，这本书给了我一个惊喜。它的叙事方式非常流畅，更像是一位经验丰富的老工程师在与你面对面交流，而不是冷冰冰的教材。最让我印象深刻的是，作者在探讨不同抽样方案（如MIL-STD-105E或ISO 2859）时，并没有仅仅停留在表格的解读上，而是深入挖掘了制定这些标准背后的权衡取舍——即如何平衡检验成本、风险容忍度和检测效率。这种深层次的剖析，极大地帮助我理解了为什么在某些高风险场景下必须采用更严格的无损检验，而在批量巨大的低风险产品中则可以适当放宽标准。书中的案例分析部分尤其精彩，它展示了如何根据历史数据和工艺波动性来定制“专属”的抽样计划，而不是一味地套用通用模板。对于我这种需要经常处理供应商来料检验的人来说，这本书提供了一个全新的思维框架，让我能够更自信、更有策略地去应对日常的质量挑战。

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洪巧巧要用，才找到这本书，为什么要做卡方检验，自己去找吧，嘻嘻……

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