正版现货六西格玛管理统计指南第3版/第三版—MINTAB使用指导(中国质量协会六西格玛黑 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

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六西格玛管理统计指南——MINTAB使用指导（第3版）（中国质量协会六西格玛黑带注册考试参考用书）

 

• 作者：马逢时 周暐 刘传冰 编著
• 书号：256641
• 定价：￥89 元

• 字数：1172 千字
• 印次：3-1
• 开本：

• 出版时间：2018-05-31
• ISBN：978-7-300-25664-1
• 包装：

 

 

本书涵盖六西格玛管理中所用到的统计学知识，也包括了MINITAB软件的使用指导： 
● 六西格玛与统计学。 
● 常用概率统计概念 
● 假设检验概念与常用比较方法 
● 回归分析与方差分析 
● 变异源分析与测量系统分析 
● 统计过程分析与过程能力分析。 
● 试验设计 
● 六西格玛设计简介

内容简介

经过近20年来在我国的实践，六西格玛管理显示出巨大的魅力，已经被充分证明是一种行之有效的系统管理方法。随着六西格玛管理在国内更多企业的普及推广，六西格玛管理专业人才——绿带、黑带和资深黑带的成长迫切需要提高应用统计的能力。本书比较系统地介绍了六西格玛管理中用到的有关统计学背景知识及其统计思想，并把各方面内容的介绍与计算机MINITAB软件R17版和R18版的操作相结合，使得广大工程技术人员在学习本书后，对于常用的六西格玛管理中的统计学内容有更深入的理解与认识，有更广泛的应用。同时，为充分利用新的信息传播工具，方便大家随时随地学习，我们创建了“统计应用指南”微信公众号，传授应用统计知识，普及统计的应用，发布专栏文章、统计应用实践、专业案例、经验分享等，供大家获得更广泛的有益信息。本书的全部数据文件都用MINITAB软件及Excel文件格式同时给出，读者可以登录人大经管图书在线www.rdjg.com.cn下载。

本书涵盖六西格玛管理中所用到的统计学知识，也包括了MINITAB软件的使用指导： 
● 六西格玛与统计学。 
● 常用概率统计概念 
● 假设检验概念与常用比较方法 
● 回归分析与方差分析 
● 变异源分析与测量系统分析 
● 统计过程分析与过程能力分析。 
● 试验设计 
● 六西格玛设计简介

目录

 

 

第1章 六西格玛与统计学 
1.1 六西格玛概论 
1.2统计学概论 
1.3统计学在六西格玛中的地位 
1.4MINITAB简介 

第2章概率论基础知识 
2.1随机变量及其分布 
2.2随机变量的数字特征 
2.3常用的连续型分布 
2.4常用的离散型分布 
2.5中心极限定理 

第3章描述性统计及图形 
3.1总体与样本 
3.2描述性统计 
3.3简单统计图形 

第4章统计基础 
4.1正态总体的抽样分布 
4.2参数的点估计 
4.3参数的区间估计 

第5章假设检验 
5.1基本原理及方法 
5.2基本步骤 
5.3均值检验 
5.4方差检验 
5.5单因子ANOVA 
5.6比较方法的总结 
5.7等价检验 
5.8样本量的计算 

第6章比率检验 
6.1单总体比率检验 
6.2双总体比率检验 
6.3列联表与卡方检验 
6.4单总体与双总体Poisson率检验 

第7章非参数检验方法 
7.1符号检验法 
7.2秩和检验法及Mann�瞁hitney检验法 
7.3单样本Wilcoxon符号秩检验法 
7.4多样本均值相等性检验 

第8章探索性数据分析 
8.1探索性数据分析的概念 
8.2关于分布的探索性分析 
8.3直线拟合的耐抗线方法 
8.4用中位数平滑法分析双向表 

第9章相关分析和回归分析 
9.1相关分析 
9.2简单线性回归 
9.3多元线性回归 
9.4离散型变量Logistic回归 
9.5广义回归 
9.6回归分析的扩充 

第10章变异源分析 
10.1变异源分析概论 
10.2变异源分析的一般方法 
10.3变异源分析的图形方法 
10.4变异源分析的数值方法 
10.5变异源分析的一般模型数值方法 

第11章测量系统分析 
11.1分辨力和稳定性 
11.2偏倚和线性 
11.3重复性和再现性 
11.4破坏性试验的测量系统分析 
11.5计数型测量系统分析 

第12章统计过程控制 
12.1控制图基础理论 
12.2计量控制图 
12.3计数控制图 
12.4特殊控制图 
12.5非正规条件下的控制图 
12.6过程能力分析 
12.7统计过程控制综合应用实例 

第13章试验设计 
13.1试验设计基础 
13.2单因子试验设计 
13.3全因子设计 
13.4部分因子试验 
13.5响应曲面设计 
13.6稳健参数设计 
13.7混料设计 

第14章六西格玛设计 
14.1六西格玛设计概论 
14.2容差设计 
14.3仿真 

附表 
附表1标准正态分布函数表 
附表2标准正态分布函数上侧概率表 
附表3t分布的α分位数表 
附表4χ2分布的α分位数表 
附表5F分布的α分位数表 
附表5.1F分布的0.90分位数表 
附表5.2F分布的0.95分位数表 
附表5.3F分布的0.975分位数表 
附表5.4F分布的0.99分位数表 
附表6计量控制图计算控制限的系数表 
附表7西格玛水平换算表 
附表8符号检验表 
附表9秩和检验表 
附表10游程总数检验表 
附表11游程zui大长度检验表 
附表12相关系数检验表 
附表13六西格玛容差设计标准差系数表 
附表14Grubbs 检验临界值表 
附表15单侧Dixon检验临界值表 
附表16双侧Dixon检验临界值表

 

作者介绍

马逢时 天津大学数学系教授，1992年起享受国务院政府特殊津贴。曾任全国概率统计学会常务理事，全国工科院校应用概率统计委员会副主任兼秘书长，《数理统计与应用概率》杂志副主编，教育部高等学校工科应用数学专业教材编审委员会委员，国家教委高等学校理科学科教学指导委员会委员。主持过多项国家自然科学基金及国家教育委员会科学基金项目的研究，主持制定了国家标准：《I型极值分布异常值检验》。在国内外学术刊物或学术会议上发表学术论文30多篇。 
1996年起，从事六西格玛黑带咨询培训工作，获得摩托罗拉公司认证的全部黑带核心课程的授课资格，在多家中外大公司任教黑带、绿带培训课程及开展项目咨询工作。现为中国质量协会全国六西格玛管理推进工作委员会专家委员、顾问。2004年起，主持多届全国黑带教师培训及认证活动，2005年获得中国质量协会授予的“全国优秀六西格玛培训导师”称号，2012年获得全国六西格玛推进工作“特殊贡献奖”。主持了MINITAB统计软件R15，R17及R18中文版翻译审查工作。2009年主持编著出版本书的姐妹篇《基于MINITAB的现代实用统计》，2013年出版了该书的第二版。 

周 暐 美国赛仕软件集团中国有限公司高级咨询顾问，现为全国六西格玛管理推进工作委员会专家委员，擅长将统计分析技术与企业的质量管理、工艺改善、产品研发等实际工作相结合。在《中国质量》《品质》等权威质量期刊上发表专业论文十余篇，曾受邀为中国多家知名企业和高等学府传授和辅导统计应用和六西格玛专业知识。 


刘传冰 精益六西格玛黑带大师，原任美国BMGI大中华区首席顾问,现任成都大成投资管理有限公司首席顾问，ASQ（美国质量协会）会员、ASQ认证CMQ和CQE；CAQ（中国质量协会）认证六西格玛黑带培训教师，国家质量监督检验检疫总局认证CQE培训教师。培养了数十名黑带大师、2 000多名黑带、5 000多名绿带，成功为数百家知名企业提供了精益六西格玛项目培训、咨询服务，获得好评，并使企业取得可观的项目收益。

《现代统计学原理与应用》 内容简介： 本书是一部系统介绍现代统计学基本理论、方法和实际应用的学术著作，旨在为读者提供一个全面而深入的统计学知识体系。本书涵盖了从基础统计概念到高级统计模型的广泛内容，理论阐述严谨，逻辑清晰，并辅以大量实际案例，力求使读者在掌握理论的同时，也能深刻理解统计学在各个领域的应用价值。全书共分为十五章，从统计学的起源与发展入手，循序渐进地讲解了描述性统计、概率论基础、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析、多变量统计分析、非参数统计、贝叶斯统计、实验设计、质量控制统计以及现代统计计算方法等核心内容。 第一章 统计学概述 本章将追溯统计学的历史渊源，探讨其在人类文明发展中的重要作用。我们将介绍统计学的基本概念，如总体、样本、变量、数据类型等，并阐述统计学在科学研究、经济发展、社会管理等领域的广泛应用。本章还将初步介绍统计学研究的基本流程，包括数据收集、整理、分析、推断和解释等关键环节，为后续章节的学习奠定坚实的基础。 第二章 描述性统计 本章将深入讲解如何有效地描述和总结数据。我们将介绍各种描述性统计量，如均值、中位数、众数、方差、标准差、分位数等，以及如何利用图示方法（如直方图、箱线图、散点图）直观地展现数据的分布特征和变量之间的关系。重点将放在如何通过这些描述性统计量和图示，初步洞察数据的内在规律，为进一步的统计推断提供线索。 第三章 概率论基础 概率论是统计学的重要基石。本章将系统介绍概率的基本概念，包括随机事件、概率的定义与性质、条件概率、独立事件等。我们将详细讲解各种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，并阐述它们在实际问题中的应用。理解和掌握概率论的原理，是进行统计推断和建立统计模型的前提。 第四章 随机变量与期望 在概率论的基础上，本章将引入随机变量的概念，并讨论其期望与方差。我们将区分离散型随机变量和连续型随机变量，并深入研究它们的概率分布函数和概率密度函数。同时，本章将详细讲解期望和方差的计算及其统计意义，以及中心极限定理等重要理论，为理解大数定律和参数估计奠定基础。 第五章 参数估计 本章将介绍如何利用样本信息来估计总体的未知参数。我们将讲解点估计和区间估计两种方法，并详细介绍各种点估计量，如矩估计法和最大似然估计法。此外，本章还将重点讲解置信区间的概念和构造方法，使读者能够量化估计的精度和可靠性，并能够根据样本数据对总体参数的取值范围做出合理的推断。 第六章 假设检验 假设检验是统计推断的核心工具之一。本章将系统介绍假设检验的基本原理和步骤，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算P值以及做出统计决策。我们将讲解多种常用的假设检验方法，如Z检验、t检验、卡方检验、F检验等，并结合实际案例，演示如何运用假设检验来解决实际问题，例如判断产品质量是否达标、检验新药的疗效等。 第七章 方差分析 当我们需要比较三个或三个以上样本的均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）是理想的统计工具。本章将详细介绍单因素和多因素方差分析的原理和计算方法。我们将讲解如何分解总变异，并利用F检验来判断不同处理因素对结果的影响是否显著。本书还将涵盖方差分析的假设条件以及如何进行事后比较，帮助读者全面掌握方差分析的应用。 第八章 回归分析 回归分析用于研究变量之间的数量关系，并建立预测模型。本章将从简单线性回归开始，详细讲解最小二乘法的原理，以及如何估计回归系数、检验回归方程的显著性以及解读回归结果。随后，我们将扩展到多元线性回归，介绍如何处理多个自变量的影响，并讨论多重共线性、异方差等常见问题。最后，本章还将介绍非线性回归的基本思想。 第九章 相关分析 在研究变量之间的关系时，除了回归分析，相关分析也是一个重要的工具。本章将介绍相关系数的概念，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等，并讲解如何计算和解释相关系数，以衡量变量之间线性或单调关系的强度和方向。本章还将讨论相关不等于因果的原则，以及如何避免过度解读相关性。 第十章 时间序列分析 时间序列数据是指按时间顺序排列的一系列观测值。本章将介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性、周期性和随机波动。我们将讲解如何对时间序列数据进行平稳性检验、自相关分析，并介绍多种时间序列模型，如移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）、自回归滑动平均模型（ARMA）以及季节性ARIMA模型。本书还将涉及一些时间序列的预测方法。 第十一章 多变量统计分析 当研究对象具有多个观测变量时，多变量统计分析提供了强大的工具。本章将介绍主成分分析（PCA）和因子分析，用于降维和识别潜在的结构。此外，我们还将介绍判别分析，用于分类问题，以及聚类分析，用于将相似的样本分组。这些方法能够帮助我们从复杂的数据中提取有用的信息。 第十二章 非参数统计 非参数统计方法不对总体分布做任何假定，适用于数据不满足参数统计模型条件的情况。本章将介绍一些常用的非参数检验方法，如秩和检验（Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验）、符号检验、Kruskal-Wallis检验等，并讲解它们的应用场景和优势。 第十三章 贝叶斯统计 贝叶斯统计以概率作为信念度量，通过引入先验信息和观测数据，不断更新信念，从而得到后验分布。本章将介绍贝叶斯定理的基本原理，以及如何进行贝叶斯参数估计和假设检验。我们将讨论先验分布的选择，以及贝叶斯方法在信息融合和决策中的应用。 第十四章 实验设计 科学的实验设计是获取有效数据的关键。本章将介绍实验设计的基本原则，包括随机化、重复和局部控制。我们将讲解完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等经典实验设计方案，以及如何进行方差分析来评估不同处理因素的效果。本章还将讨论一些更复杂的实验设计，如析因设计。 第十五章 统计软件应用与案例分析 本书的最后一章将着重于统计软件在实际问题中的应用。我们将介绍如何使用主流的统计软件（例如，R语言、Python的统计库、SPSS等）来实现前面章节所介绍的统计方法。通过大量的实际案例分析，包括数据预处理、模型建立、结果解释和可视化，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。本章将强调统计思维在数据分析过程中的重要性，并鼓励读者独立思考和探索。 本书内容丰富，结构完整，既注重理论的严谨性，又强调方法的实用性，适合高等院校相关专业学生、科研人员、工程师以及对统计学感兴趣的广大读者阅读。通过本书的学习，读者将能够系统地掌握现代统计学的基本原理和方法，并能够将其有效地应用于各自的研究和工作领域。