?數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)及MSA測(cè)量系統(tǒng)分析 |
1.1 總體與樣本 |
- 樣本均值的分布—標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布及T分布
- 雙樣本均值差分布
- 正態(tài)樣本方差的分布—卡方分布
- 獨(dú)立正態(tài)樣本方差之比的分布—F分布
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1.2 中心極限定理
1.2 參數(shù)的點(diǎn)估計(jì) |
- 點(diǎn)估計(jì)的概念
- 點(diǎn)估計(jì)的評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)
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1.3 MSA測(cè)量系統(tǒng)
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- 分辨力與穩(wěn)定性
- 偏倚和線性
- 測(cè)量重復(fù)性和再現(xiàn)性
- 測(cè)量走勢(shì)圖
- 測(cè)量線性研究
- 屬性測(cè)量R&R 研究(計(jì)數(shù))
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1.4 均值檢驗(yàn)
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- 單樣本Z測(cè)試
- 單樣本T測(cè)試
- 雙樣本T測(cè)試
- 成對(duì)T測(cè)試
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1.5方差檢驗(yàn)
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- 單正態(tài)總體方差檢驗(yàn)
- 雙總體等方差檢驗(yàn)
- 多樣本等方差檢驗(yàn)
- 單因子方差分析
- 單因子ANOVA分析基本原理
- 單因子ANOVA分析練習(xí)
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1.6 比率檢驗(yàn)
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- 單因子比率檢驗(yàn)
- 雙因子比率檢驗(yàn)
- 列聯(lián)表與卡方檢驗(yàn)
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1.7 中位數(shù)檢驗(yàn)
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- 符號(hào)檢驗(yàn)法
- 秩和檢驗(yàn)法
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相關(guān)與回歸及SPC控制圖 |
2.1單因子方差分析 |
2.2 相關(guān)分析 |
2.3簡(jiǎn)單線性回歸分析 |
2.4 線性回歸方程的建立 |
2.5 線性回歸方程顯著性檢驗(yàn) |
2.6 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) |
2.7 殘差診斷 |
2.8利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè) |
2.9 QC控制圖-SPC |
2.10計(jì)量控制圖 |
- Xbar-R Chart
- Xbar-S Chart
- I-MR-R/S Chart
- 子組控制圖
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2.11 計(jì)數(shù)控制圖 |
- P Chart
- NP Chart
- C Chart
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2.12 過程能力分析
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- 計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)過程能力分析
- 計(jì)量型數(shù)據(jù)過程能力分析
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試驗(yàn)設(shè)計(jì)DOE基礎(chǔ) |
3.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)
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- 試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本術(shù)語(yǔ)
- 試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本原則
- 試驗(yàn)設(shè)計(jì)類型
- 試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本步驟
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3.2 單因子試驗(yàn)設(shè)計(jì) |
3.3 全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)
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- 二水平全因子試驗(yàn)設(shè)計(jì)
- 全因子設(shè)計(jì)的計(jì)劃
- 全因子設(shè)計(jì)的分析
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3.4 部分因子試驗(yàn) |
3.5響應(yīng)曲面試驗(yàn)設(shè)計(jì)
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- 響應(yīng)曲面試驗(yàn)設(shè)計(jì)概論
- 響應(yīng)曲面試驗(yàn)設(shè)計(jì)計(jì)劃
- 響應(yīng)曲面試驗(yàn)分析
- 響應(yīng)曲面試驗(yàn)優(yōu)分析
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