Statistical Control by Monitoring and Adjustment, Statistics for Experimenters pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:George E. P. Box

出品人:

页数:1024

译者:

出版时间:2009-4-27

价格:USD 245.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780470527498

丛书系列:

图书标签:

• 统计控制
• 实验统计
• 过程控制
• 质量控制
• 数据分析
• 实验设计
• 回归分析
• 方差分析
• 统计推断
• 蒙特卡洛方法

好的，这是一份关于“统计过程控制与实验设计”主题的图书简介，内容将聚焦于统计学在工业、质量管理和研究领域的应用，但不涉及您提到的具体书名中的任何内容。 --- 统计过程控制与实验设计：数据驱动的优化之路 图书概述 本书旨在为质量工程师、过程改进专家、研究人员以及需要深入理解数据分析在实际操作中应用的技术人员提供一本全面、实用的指南。全书围绕两大核心支柱构建：统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）和实验设计（Design of Experiments, DOE）。这两大领域构成了现代制造业、服务业乃至科研领域进行系统性优化和质量保证的基石。 我们深知，在日益复杂的生产环境和科研探索中，仅凭直觉或经验已不足以应对挑战。本书将带领读者超越基础的描述性统计，深入到推断性统计和决策制定的层面，强调如何利用统计工具来识别变异的根源、区分可控与不可控因素，并设计高效的实验来确定最优操作条件。 第一部分：过程的监控与变异管理——统计过程控制的实践 本部分专注于如何持续地监控生产或服务过程，确保其稳定运行在可接受的范围内。我们不仅介绍控制图的构建与解释，更侧重于如何将SPC方法论融入到日常的质量管理体系中。 1. 变异的本质与统计思维 首先，我们将深入探讨变异的来源——系统性（可归因）变异与随机性（普通原因）变异之间的关键区别。理解这一点是SPC的起点。我们将详细讲解中心极限定理在过程监控中的核心作用，以及如何利用样本统计量来推断过程的整体状态。 2. 基础控制图的构建与应用 本章将详尽阐述用于变量数据和计数组数据的标准控制图。对于变量数据，我们将覆盖$ar{X}-R$图和$ar{X}-s$图的适用场景、计算步骤及维护。对于计数组数据，则会详述p图、np图、c图和u图的构建和解释，特别强调当过程不满足正态分布假设时的应对策略。 3. 高级控制图与过程能力分析 为了应对更精细化的控制需求，我们将介绍针对短期波动、特殊产品或在线调整的先进控制图，例如CUSUM（累积和）图和EWMA（指数加权移动平均）图，它们在检测微小、持续的漂移方面表现卓越。 随后，我们将转向“过程能力”的评估。过程能力指数（如$C_p$, $C_{pk}$, $C_{pm}$）的计算不仅仅是套用公式，更在于如何将这些指数与客户规格要求和过程的实际变异水平进行对比，从而量化过程的健壮性。本书将探讨过程能力分析在流程升级和供应商评估中的实战应用。 4. 过程的稳定性与失控状态的诊断 控制图的核心价值在于“过程是否受控”。我们将详细讲解如何识别控制图上的非随机模式（如趋势、周期、连续点位偏离中心线），这些模式是过程发生“失控”的明确信号。诊断环节将结合流程图、鱼骨图等质量工具，指导读者如何系统地追踪和消除特殊原因。 --- 第二部分：因素影响的量化与优化——实验设计的原理与方法 本部分将焦点从“监控过程”转移到“理解和改进过程”。实验设计是确定哪些因素对过程输出（响应变量）有显著影响，以及如何调整这些因素以达到最佳性能的关键工具。 1. 实验设计的基石：统计原理与术语 我们将清晰界定实验设计的核心术语，如因子（Factor）、水平（Level）、响应变量（Response Variable）、处理（Treatment）和重复（Replication）。本章将强调随机化（Randomization）、均衡化（Blocking）和重复（Replication）这三大原则在消除偏倚、提高统计功效中的不可替代性。 2. 全因子设计（Full Factorial Designs） 对于因子数量较少（通常少于五个）的情况，全因子设计是首选。我们将详细介绍$2^k$因子设计的构造、数据收集方案、平方和分解（ANOVA）表以及因子效应的解读。重点在于如何通过主效应和交互作用的分析，揭示因子之间的复杂关系。 3. 分辨率与筛选设计 在探索性阶段，因子数量可能较多。本书将介绍分数因子设计（Fractional Factorial Designs），特别是高分辨率（Resolution III, IV, V）设计的应用，教导读者如何在有限的资源下，高效地筛选出最重要的“关键少数”因子。我们将深入讨论混杂（Confounding）的概念及其在设计选择中的重要性。 4. 响应曲面法（Response Surface Methodology, RSM） 当关键因子已被确定后，目标转向寻找过程的最佳设置点。RSM是实现这一目标的核心工具。我们将详细介绍中心复合设计（CCD）和Box-Behnken设计（BBD）的构建，并演示如何使用二次多项式模型来拟合响应曲面，并通过梯度分析或鞍点分析来定位最优操作区域。 5. 稳健设计与参数/容差优化 质量工程不仅关注平均性能，更关注性能的稳定性（即稳健性）。本章将介绍田口（Taguchi）方法的理念，重点讲解信噪比（Signal-to-Noise Ratio）的计算及其在参数设计中的应用，旨在使过程对不可控的噪声因子不敏感。此外，还将探讨如何利用实验结果进行参数估计和容差规范的确定。 --- 目标读者与本书特色 本书的结构设计旨在实现理论与实践的完美结合。每一章节都包含丰富的实际案例，这些案例取材于真实的工业和工程场景，帮助读者将抽象的统计概念具体化。 本书的特色在于： 强调决策导向： 每一个统计分析的结果都必须转化为可执行的工程或管理决策。 注重假设检验的理解： 不仅展示如何运行软件，更剖析ANOVA、回归分析背后的F检验、t检验的意义。 整合工具应用： 鼓励读者结合使用现代统计软件（如R, Minitab, 或其他专业工具）来验证手工计算，从而加速学习曲线。 通过系统学习本书内容，读者将能够自信地建立起一套从“发现问题（变异识别）”到“解决问题（因子优化）”的完整数据驱动方法论，显著提升其所在领域的产品质量与过程效率。

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