Encyclopedia of Statistics in Quality and Reliability

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出版者:
作者:Ruggeri, Fabrizio (EDT)/ Kenett, Ron S. (EDT)/ Faltin, Frederick W. (EDT)
出品人:
页数:1800
译者:
出版时间:2008-2
价格:10497.00
装帧:
isbn号码:9780470018613
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学
  • 质量工程
  • 可靠性工程
  • 数据分析
  • 概率论
  • 统计推断
  • 质量控制
  • 可靠性分析
  • 工程统计
  • 应用统计
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具体描述

An essential reference for statisticians, engineers, and quality professionals in industry, academia, and government, Encyclopedia of Statistics in Quality and Reliability offers an essential knowledge source in an area where one is sorely needed. Providing a practical orientation with a large selection of case studies, this multi-volume state-of-the-art publication examines the widespread use of Six Sigma. This popular quality measuring technique is a highly adaptable tool with many wide-reaching applications in a large variety of sectors.

《质量与可靠性统计百科全书》 一部全面、权威的参考指南,深入探索质量管理与工程可靠性领域的核心统计原理与应用。 概述 本书旨在成为质量管理、工程可靠性、过程控制以及相关领域专业人士、研究人员和学生的必备参考工具。它系统地汇集了该领域内最关键的统计概念、方法、模型和技术,以清晰、详尽且实用的方式呈现。不同于侧重特定应用或理论深度的专著,《百科全书》的独特之处在于其广博的覆盖范围和结构化的组织方式,旨在为读者提供一个一站式的、可快速查阅和深入理解的知识库。 本书涵盖了从基础的概率论和描述性统计,到复杂的实验设计、生存分析和过程能力评估等一系列主题。每一条目都力求做到准确无误,同时平衡理论的严谨性与实际应用的可操作性。我们深知质量与可靠性实践的动态性,因此本书不仅收录了经典的统计工具,也融入了现代统计过程控制(SPC)的最新发展、贝叶斯方法在可靠性评估中的应用,以及大数据背景下质量改进的新兴趋势。 核心内容模块 本书内容划分为若干主要部分,确保知识体系的逻辑性和完整性: 第一部分:统计学基础与质量度量 本部分奠定了理解后续高级主题所需的基础。它详细阐述了质量和可靠性的统计定义,包括数据类型、测量误差分析、描述性统计量(如均值、方差、偏度和峰度)的计算及其在质量评估中的意义。 概率论基础: 深入回顾了离散和连续概率分布,重点讲解了正态分布、对数正态分布、威布尔分布(在寿命数据分析中的核心地位)、泊松分布和二项分布,并探讨了它们在缺陷率建模和故障时间预测中的应用。 抽样理论与分布: 详细描述了各种抽样方法(随机、分层、系统抽样),以及中心极限定理在线上监测和过程控制中的关键作用。介绍了 $t$ 分布、$chi^2$ 分布和 $F$ 分布的性质及其在假设检验中的应用。 质量指标: 系统性地介绍了诸如一次通过率(FPY)、首次修复率(FTY)、缺陷率(DPU/DPMO)等行业标准质量指标的统计构建和解释。 第二部分:统计过程控制(SPC)与过程能力分析 这是质量工程的核心。本部分详细剖析了如何利用统计工具来监控、维护和改进制造及服务过程的稳定性。 控制图的构建与解释: 涵盖了所有主要的控制图类型,包括用于计量数据的 $ar{X}-R$ 图、$ar{X}-S$ 图,以及用于计数值数据的 $p$ 图、$np$ 图、$c$ 图和 $u$ 图。特别关注了非正态数据和特殊过程(如批次过程)的控制图构建方法。引入了更先进的 Cusum (CUSUM) 和 EWMA 图,以检测微小但持续的过程漂移。 过程能力研究: 详细解释了过程能力指数(如 $C_p, C_{pk}, P_p, P_{pk}$)的计算、解释及其在评估过程是否满足规范要求中的作用。讨论了非正态数据下的能力评估方法,如基于分布拟合的能力评估。 过程改进工具: 包含了测量系统分析(MSA)的统计基础,如重复性与再现性(Gauge R&R)的研究,以及如何使用公差带分析来量化测量不确定性对过程能力评估的影响。 第三部分:实验设计(DOE)与优化 本部分聚焦于如何系统地设计实验,以识别影响产品质量和可靠性的关键因素,并找到最优的操作条件。 基础实验设计: 深入讲解了单因素和多因素方差分析(ANOVA),包括完全随机化设计、随机化不完全区组设计。着重阐述了因子效应的识别、交互作用的理解以及模型诊断的重要性。 全因子和部分因子设计: 详细介绍了 $2^k$ 因子设计,如何通过混杂结构(Aliasing Structure)进行高效筛选。对于高因子数的系统,重点讲解了分数因子设计(Fractional Factorial Designs)的选择和分析。 响应曲面法(RSM): 涵盖了中心复合设计(CCD)和 Box-Behnken 设计,以及如何利用二次模型来拟合响应曲面,并确定过程的最优设定点(Design Space)。 稳健设计(Taguchi Methods): 探讨了田口方法的统计原理,特别是信噪比(Signal-to-Noise Ratio)的计算和应用,用于在存在噪声因素的情况下优化产品设计。 第四部分:可靠性工程与生存数据分析 本部分专门处理时间-到-事件(Time-to-Event)数据,这是可靠性评估的基石。 可靠性基础度量: 定义了寿命分布(如指数分布、威布尔分布)、平均寿命(MTTF/MTBF)、失效率(Hazard Rate)及其相互关系。 生存数据分析技术: 详细介绍 Kaplan-Meier 估计器在无删失数据和删失数据下的应用,以及对寿命分布参数的估计(如极大似然估计)。 加速寿命试验(ALT): 探讨了如何利用提高应力水平来预测产品在正常使用条件下的寿命,包括阿累尼乌斯模型和反幂律模型的统计应用。 可靠性增长建模: 介绍了在产品开发和改进过程中,使用 Goel-Okumoto 或 Musa 模型等统计方法来量化和预测可靠性的改善趋势。 第五部分:统计推断与质量改进的高级主题 本部分深入探讨了更专业的统计推断方法,这些方法在处理复杂质量问题时至关重要。 假设检验与置信区间: 提供了参数检验($t$ 检验、$F$ 检验、卡方检验)和非参数检验(如 Wilcoxon 秩和检验、Kruskal-Wallis 检验)的全面指南,并强调了统计功效和实际意义的重要性。 回归分析在质量中的应用: 涵盖了简单线性回归、多元线性回归,以及如何使用回归模型来量化输入变量(如工艺参数)对输出质量特性(响应变量)的影响。包括模型诊断(残差分析、共线性诊断)。 接受抽样检验(AQL): 系统介绍了 MIL-STD-105E/ANSI/ASQ Z1.4 标准下的属性和变量抽样计划的设计、操作特性曲线(OC Curve)的绘制与解释,以及制定经济有效的检验策略。 贝叶斯统计在质量中的角色: 介绍了如何将先验知识整合到质量评估和过程控制中,特别是在小样本或罕见事件(如灾难性故障)发生时的推断优势。 读者对象 本书适合以下人群: 质量工程师与六西格玛专家: 作为查阅特定统计方法或验证现有流程的权威工具。 研发与设计工程师: 特别是在利用 DOE 进行产品设计和优化时。 可靠性与维修工程师: 需要深入理解寿命数据分析和加速试验统计模型的专业人士。 统计学家与数据分析师: 旨在将他们的统计知识应用到工业和制造业质量控制领域。 高校师生: 作为高级质量工程、统计过程控制和可靠性分析课程的指定参考书。 结论 《质量与可靠性统计百科全书》不仅是一本工具手册,更是一部深化对质量和可靠性科学理解的综合性著作。它以严谨的统计学为骨架,以工业实践为血肉,确保读者不仅知其然,更能知其所以然,从而在日益复杂和竞争激烈的环境中,有效地利用数据驱动的决策来提升产品和流程的卓越性。本书结构清晰,检索便捷,是您质量与可靠性知识体系中不可或缺的核心组成部分。

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