為了讓六西格瑪更加有效,經(jīng)理人員和“綠帶”應(yīng)該理解統(tǒng)計(jì)的核心概念和技術(shù),但他們不必成為專業(yè)的統(tǒng)計(jì)學(xué)家!這是一本簡(jiǎn)練的、易于理解的、非數(shù)學(xué)的綠帶所需要的所有統(tǒng)計(jì)學(xué)的指導(dǎo)書(shū)。
  通過(guò)各種例子,戴維M.萊文展示了如何得到您所需要的信息,以及通過(guò)六西格瑪DMAIC過(guò)程來(lái)使用這些信息以改進(jìn)質(zhì)量。用通俗易懂的語(yǔ)言,萊文介紹了由估計(jì)過(guò)程控制和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)到回歸分析和假設(shè)檢驗(yàn)的各種主題。
  憑借最好的統(tǒng)計(jì)學(xué)教育家的經(jīng)驗(yàn),萊文以最少的數(shù)學(xué)來(lái)敘述主題。他十分強(qiáng)調(diào)實(shí)際案例,包括許多來(lái)自服務(wù)業(yè)的例子,服務(wù)業(yè)是六西格瑪應(yīng)用中成長(zhǎng)最快的領(lǐng)域之一。這些例子讓服務(wù)業(yè)經(jīng)理人員更容易理解問(wèn)題,而當(dāng)使用傳統(tǒng)的制造業(yè)例子時(shí)理解起來(lái)會(huì)很困難。

作者簡(jiǎn)介

戴維M.萊文是紐約城市大學(xué)Bernard M·Baruch學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)榮譽(yù)教授。他曾獲得紐約城市大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)士和MBA學(xué)位以及紐約大學(xué)工業(yè)工程與運(yùn)籌學(xué)博士學(xué)位。他被公認(rèn)為是商業(yè)統(tǒng)計(jì)教育變革的領(lǐng)導(dǎo)者,出版多部暢銷書(shū),并發(fā)表了許多篇學(xué)術(shù)論文。


目錄


譯者序
前言
第1章 六西格瑪?shù)幕驹?/strong>
1.1 什么是六西格瑪
1.2 六西格瑪組織中的角色
1.3 統(tǒng)計(jì)和六西格瑪
1.4 與六西格瑪相關(guān)的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)
小結(jié)
參考文獻(xiàn)


第2章 統(tǒng)計(jì)學(xué)介紹
2.1 列舉研究和分析研究
2.2 抽樣調(diào)查類型
2.3 變量類型
2.4 操作性定義
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄2A Minitab(第14版)的介紹
附錄2B JMP(第6版)的介紹


第3章 用圖形和表格表示數(shù)據(jù)
3.1 繪制品質(zhì)數(shù)據(jù)的圖形
3.2 繪制測(cè)度數(shù)據(jù)的圖形
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄3A 使用Minitab制圖
附錄3B 使用JMP制圖


第4章 描述統(tǒng)計(jì)
4.1 中心極限的測(cè)量
4.2 變量的描述
4.3 分布的形狀
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄4A Minitab在描述統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用
附錄4B JMP在描述統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用


第5章 概率和概率分布
5.1 什么是概率
5.2 概率的一些原理
5.3 概率分布
5.4 二項(xiàng)分布
5.5 泊松分布
5.6 正態(tài)分布
5.7 正態(tài)概率圖
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄5A 概率分布和概率分布圖中Minitab的使用
附錄5B 概率分布和概率分布圖中JMP的使用


第6章 抽樣分布和置信區(qū)間
6.1 抽樣分布
6.2 置信區(qū)間的基本概念
6.3 均值的置信區(qū)間估計(jì)(σ未知)
6.4 個(gè)體值的區(qū)間估計(jì)預(yù)測(cè)
6.5 比例的置信區(qū)間估計(jì)
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄6A 使用Minitab構(gòu)建置信區(qū)間
附錄6B 使用JMP構(gòu)建置信區(qū)間


第7章 假設(shè)檢驗(yàn)
7.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
7.2 兩個(gè)比值之間差異的檢驗(yàn)
7.3 兩個(gè)相互獨(dú)立總體之間均值差異的檢驗(yàn)
7.4 兩變量之間差異的檢驗(yàn)
7.5 單因素方差分析:對(duì)三個(gè)或多個(gè)總體均值差異的檢驗(yàn)
7.6 應(yīng)用Wilcoxon秩和檢驗(yàn)對(duì)兩個(gè)中位數(shù)間差異性進(jìn)行檢驗(yàn)
7.7 KRUSKAL?WALLIS秩檢驗(yàn):用于單因素方差分析的非參數(shù)分析
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄7A 使用Minitab進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)
附錄7B 使用JMP進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)


第8章試驗(yàn)設(shè)計(jì)
8.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì):背景知識(shí)和基本原理
8.2 雙因素的析因設(shè)計(jì)
8.3 2k析因設(shè)計(jì)
8.4 局部析因設(shè)計(jì)
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄8A 使用Minitab軟件進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)
附錄8B 使用JMP軟件進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)


第9章 簡(jiǎn)單線性回歸
9.1 回歸模型類型
9.2 確定簡(jiǎn)單線性回歸方程
9.3 變差度量
9.4 假設(shè)
9.5 殘差分析
9.6 斜率推斷
9.7 預(yù)測(cè)值估計(jì)
9.8 回歸分析的缺陷
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄9A 使用Minitab進(jìn)行簡(jiǎn)單線性回歸
附錄9B 使用JMP進(jìn)行簡(jiǎn)單線性回歸


第10章 多元回歸
10.1 開(kāi)發(fā)多元回歸模型
10.2 多元判定系數(shù)和整體F檢驗(yàn)
10.3 多元回歸模型殘差分析
10.4 總體回歸系數(shù)推斷
10.5 回歸模型中使用虛擬變量和交互作用項(xiàng)
10.6 共線性
10.7 模型構(gòu)建
10.8 邏輯回歸
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄10A 使用Minitab進(jìn)行多元回歸
附錄10B 使用JMP進(jìn)行多元回歸


第11章 六西格瑪管理中的控制圖
11.1 控制圖的基本概念
11.2 控制限與控制類型
11.3 失控點(diǎn)的判定規(guī)則
11.4 p-圖
11.5 c-圖
11.6 u-圖
11.7 均值-極差控制圖
11.8 均值-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖
11.9 單值-極差移動(dòng)圖
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附錄11A 使用Minitab創(chuàng)建控制圖
附錄11B 使用JMP創(chuàng)建控制圖
附錄A 統(tǒng)計(jì)表
術(shù)語(yǔ)表

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