质量管理与控制技术基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:李晓男 编

出品人:

页数:156

译者:

出版时间:2008-9

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787121072796

丛书系列:

图书标签:

• 质量管理
• 质量控制
• 统计过程控制
• 六西格玛
• 精益生产
• 质量工具
• 质量体系
• ISO9000
• 可靠性工程
• 过程改进

本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学基础知识体系。我们将从最基础的概念出发，逐步引导读者理解数据、变量、概率等核心要素，为后续更复杂的统计分析打下坚实基础。 第一部分：统计学基础概念与描述性统计 我们将从“什么是统计学”以及它在各个领域中的应用入手，阐明统计学在理解和处理数据方面的重要作用。接着，我们将深入探讨数据的类型，包括定性数据（如分类数据）和定量数据（如数值数据），并介绍如何对这些数据进行初步的收集和组织。 描述性统计将是本部分的重点。我们将学习如何使用各种图表工具来可视化数据，例如直方图、条形图、饼图、散点图等，以便更直观地把握数据的分布特征和趋势。同时，我们将详细讲解集中趋势的度量，如均值、中位数和众数，帮助读者理解数据的中心位置。离散趋势的度量，如方差、标准差和极差，也将被深入剖析，使读者能够量化数据的波动性和分散程度。百分位数和四分位数等概念的引入，将帮助我们更细致地描述数据的分布情况，尤其是在处理偏态分布数据时。 第二部分：概率论基础 概率论是统计学的重要基石。本部分将带领读者进入概率的世界，从基本概念，如样本空间、事件、概率的定义和性质开始。我们将学习如何计算各种概率，包括条件概率和联合概率，并理解它们之间的关系。 贝叶斯定理作为概率论中的一个重要工具，将得到详细的阐述，这对于理解统计推断至关重要。我们将探索随机变量的概念，区分离散型和连续型随机变量，并介绍它们各自的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布。正态分布，作为统计学中最核心的分布之一，将得到特别的关注，深入探讨其性质、应用以及与标准正态分布的转换。 第三部分：抽样分布与统计推断 本部分将引入抽样分布的概念，这是连接样本统计量和总体参数的桥梁。我们将理解中心极限定理的重要性，它表明无论原始数据的分布如何，样本均值的抽样分布在样本量足够大时趋于正态分布。 统计推断是本书的核心目标之一。我们将学习如何从样本数据中推断总体的特征。点估计和区间估计是推断的两大主要方法。我们将学习如何计算置信区间，并理解置信水平的含义，这能够帮助我们量化估计的精确度。 假设检验将是本部分的另一项重要内容。我们将学习如何设定原假设和备择假设，如何选择合适的检验统计量，以及如何根据p值和显著性水平来做出决策，判断是否拒绝原假设。我们将介绍多种常见的假设检验方法，如z检验、t检验、卡方检验等，并讨论它们各自的适用条件和应用场景。 第四部分：回归分析与方差分析 回归分析是用于研究变量之间关系的重要统计方法。我们将从简单线性回归开始，学习如何建立一个模型来描述一个因变量和一个自变量之间的线性关系。我们将学习如何估计回归系数，如何进行模型检验，以及如何解释回归结果。 随后，我们将扩展到多元线性回归，探讨多个自变量如何共同影响因变量。我们将学习如何处理多个预测变量，并理解模型选择和诊断的重要性。 方差分析（ANOVA）是另一种强大的统计工具，用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。我们将学习单因素方差分析的原理，理解如何分解总变异，并解释F统计量。对于更复杂的研究设计，我们还将简要介绍多因素方差分析的概念。 第五部分：非参数统计与质量控制基础概念 在某些情况下，当数据不满足参数统计方法（如正态分布）的假设时，非参数统计方法就显得尤为重要。本部分将介绍一些常用的非参数检验方法，如秩和检验，以及它们在不同情境下的应用。 虽然本书的核心在于统计学理论，但为了给读者一个初步的概念，我们将简要介绍一些与质量控制相关的基本思想，例如变异性的概念及其来源，以及控制图在监测过程稳定性方面的初步作用。这些内容将为读者未来深入学习质量管理和控制技术打下基础，但不会涉及具体的控制图制作和分析方法。 通过本书的学习，读者将能够掌握统计学基本原理和方法，具备运用统计学知识分析数据、进行推断和解释结果的能力，为在各个领域解决实际问题提供有力的工具。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格和语言组织，让我产生了极大的阅读疲劳。它采用了非常典型的、冗长而缺乏活力的学术腔调，充满了各种定义和被定义，段落之间缺乏平滑的过渡，章节间的逻辑跳转也显得生硬和突兀。我常常感觉自己像是在啃一本枯燥的法律条文集，而不是一本旨在传授实用技术的书籍。对于跨专业的读者而言，这种写作风格无疑是一种巨大的障碍，它没有采用任何有效的教学辅助手段，比如流程图、思维导图来梳理复杂的质量管理体系（如ISO 9000族标准）的层级关系。此外，全书的排版设计也十分陈旧，字体选择和图表的可视化效果极差，使得学习曲线变得异常陡峭。我不得不频繁地回翻前面的内容，以试图重新定位当前正在阅读的概念在整个质量框架中的位置，这极大地消耗了我的注意力和学习效率。

评分☆☆☆☆☆

阅读《质量管理与控制技术基础》的过程中，我最大的困惑在于它对统计学工具的讲解方式。质量控制的精髓，很大程度上依赖于对统计过程控制（SPC）的理解和运用，比如正态性检验、过程能力指数（Cp/Cpk）的计算与解读。然而，书中对这些数学模型的介绍，停留在高中数学甚至初中数学的层面，仅仅给出了公式，却鲜有对公式背后统计学意义的深入阐释。例如，为什么我们需要控制限（Control Limits）而不是规格限（Specification Limits）？当过程偏离了随机波动范围时，我们应该如何快速判断是“普通原因”还是“特殊原因”导致的波动？这些对于现场工程师至关重要的问题，在书中被轻描淡写地带过。更糟糕的是，书中对于现代质量管理日益依赖的软件工具（如Minitab、JMP等）的使用流程几乎只字未提，这使得这本书的实用价值大打折扣，仿佛它定格在了上世纪八十年代的纸笔计算时代，与我们现今所处的数字化质量管理环境格格不入。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本书给我的印象是一个“知识的堆砌者”，而非“思维的引导者”。它似乎遗漏了现代质量管理最核心的几个面向：人与组织的行为科学、数据驱动决策的智能化、以及面向客户体验（CX）的质量延伸。它侧重于描述“是什么”（What），却很少探讨“为什么”（Why）和“如何做”（How-to）——尤其是在面对复杂、动态变化的现代供应链和客户需求时。它更像是一份对传统质量保证（QA）的静态总结，而非面向未来持续改进（CI）的动态指南。如果一个读者期望通过这本书掌握一套能够在现代高科技或服务行业中立竿见影的质量工具箱，这本书恐怕会让人大失所望。它提供的只是一个模糊的轮廓，而非清晰的蓝图，对于急需在实践中解决问题的专业人士来说，其借鉴价值非常有限。

评分☆☆☆☆☆

最近翻阅了这本《质量管理与控制技术基础》，说实话，我对这本书的期待值本来是比较高的，毕竟“质量管理”这个词在当今的工业界和商业领域都显得至关重要。然而，阅读体验着实让人捏了一把汗。首先，它在理论框架的构建上显得有些单薄。很多核心概念的引入，比如六西格玛（Six Sigma）或者全面质量管理（TQM）的哲学思想，都只是点到为止，缺乏深入的剖析和历史演进的梳理。读者很容易在读完一章后，发现自己对这些方法论的精髓依然感到模糊，就像是看了一份菜单，却没尝到任何一道菜的真味。尤其是关于质量文化的塑造，书中只是机械地罗列了一些口号式的要求，对于如何在高压、快节奏的工作环境中，真正将“质量第一”的理念植入到每个员工的日常行为中，却鲜有具体的、可操作的案例支撑。这使得整本书读起来像是一本过时的教科书的摘要汇编，缺乏与时俱进的洞察力，也无法为实践者提供真正有力的指导工具。它没有触及当前热点，比如敏捷（Agile）方法论与质量控制的融合，也没有对新兴的工业互联网背景下质量数据采集与分析的挑战进行任何探讨。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例研究部分，简直是一场灾难性的体验。如果说理论部分是贫瘠的，那么案例部分就是贫瘠地上的几棵稀疏的、枯黄的野草。我本以为，作为一本技术基础教材，它会提供一些来自不同行业的、具有代表性的失败或成功的质量改进案例，从而帮助我们理解理论如何落地。结果呢？那些被选中的案例，要么是过于理想化、脱离现实的“样板戏”，要么就是描述得极其粗糙，缺乏关键的定量数据支撑。举个例子，书中提到一个关于某制造流程缺陷率下降的例子，只给出了“改进前缺陷率3.5%，改进后降至0.8%”这样的笼统数字，却完全没有提及他们采用了什么统计工具进行了根本原因分析（RCA），也未说明实施改进措施的成本效益评估，更别提过程控制图（Control Charts）的具体参数设置了。这样的叙述，对于一个想要学习“技术”的读者来说，无异于雾里看花，根本无法从中提炼出任何可复制的经验教训。它更像是在向我们证明“质量改进是可能的”，而不是“我们应该如何去实施质量改进”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆