假设检验与区间推定--2天
假设检验与区间推定--2天详细内容
假设检验与区间推定--2天
假设检验与区间推定
课程说明：
制程改善后，制程不良率从90PPM降到80PPM，是否能说明制程不良率已经降低了？
不良率为5%的制程，有一天生产1000个产品出现了80个不良品，是否意味着制程品
质保证能力变差了？
…………
答案是，并不完全是肯定的。因为我们没有从统计上确认事件的必然性与偶然性。
现在，很多品管人士已经意识到，不能单纯地从不良率或其他品质指标的绝对值上
去说明产品品质是否已经变得更好或更坏。因为，这样的判断风险太大了，对品质作出
合理的判断是建立在统计基础之上的。
本课程以数学模型对数据进行分析：
---用正态分布为基础，分析均值与标准差；
---用T分布对均值进行统计分析；
---用F分布、卡方分布进行标准差检验；
---用卜松分布进行计数型数据的检验。
课程收益：
1. 掌握正态分布、T分布、F分布、卡方分布的基本概念。
2. 掌握假设检验的完整的步骤
3. 掌握应用标准差检验与推定的方法。
4. 掌握应用F分布、卡方分布检验与推定标准差的方法。
5. 掌握卜松分布检验与推定不良率的方法
课程特色：
1.
应用最适合成年人学习的AEAD教学模式，即提出问题，探讨解决方法，分析案例，
实务演练。将实际与理论相连系，用案例说明理论的应用，通过演练及时消化理
解。
2. 解决问题的每一个阶段，均以一个相同的案例贯穿其中，保证案例的连续性；
3.
每个适当的阶段，均由学员提出实际问题，依课程教导方法进行实施，对实施结果
老师当常点评。做到“听了就懂，懂了就会，会了能用，用了有效”。
培训课时：2天/12小时
培训对象：研发、工程、技术、生产、品质等部门管理人员
课程内容：
一、统计分析与决策
1、品质管制的PDCA循环图
2、石川馨的循环图
课程引导案例：
A、量产的不良率与量试时一样吗？
B、改善后，产品的强度提高了吗？
C、氯酸钠的收率提升了吗？
D、两台设备的性能一致吗？
二、统计方法的基础
1、数据的性质
2、机率的概述及随机变量
3、母集团与样本
4、因数与统计量
5、因数及统计量计算
三、各种分配
1、数据的种类
2、计数值的分配
3、计量值的分配
4、统计量的分配
5、统计量分配特性
6、案例分析：
A、某纺织厂纱线断头分布
B、某机械加工厂尺寸的统计分析
C、某电线电览厂的试产不良率检讨
四、计量值的检验
1、统计的判断
2、关于计量值的检验
3、定某群体母数是否已知因数不同
4、两组母数是否不同
5、成对的数据之差的检验
6、检验时的检出力
7、案例分析：
A、配方改变后，检验成品特性是否改变
B、调整包装方法后，产品重量是否改变检验
C、生产工艺改善后，产品特性的变异检验
D、不同热处理方法对产品弯曲度影响的检验
E、某电子厂工艺对产品特性影响的综合检验
F、某工厂干燥机产品两端含水量差异的检验
五、计量值的推定
1、母数的推定
2、区间推定
3、案例分析：
A、某产品厚度母平均的推定
B、某工厂制品强度平均值区间的推定
六、计数值的检验
1、计数值各种分配之间的关系
2、母不良率的检验
3、母不良率差的检验
4、母缺点数的检验
5、案例分析：
A、制造方法改变后，不良是否改善的检验
七、计数值的推定
1、母不良率的区间推定
2、母不良率差的推定
3、母缺点数的推定
4、案例分析：
A、某工厂制品产出率区间的推定
B、某食品厂包装重量的区间推定
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