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第1章 质量、质量管理和质量工程 1

1.1 质量概念的演化和质量管理的发展 1

1.2 质量工程及其发展 8

1.3 产生质量问题的根本原因 13

1.4 新的质量损失原理 15

1.5 减小和控制波动的两种质量工程技术 18

第2章 质量改进的基础知识 20

2.1 过程输出的统计规律性 20

2.2 统计量与抽样分布 21

2.3 点估计和区间估计 25

2.4 假设检验 34

2.5 非参数假设检验方法 46

2.6 正态性检验与变换 52

2.7 比较分析过程的实施步骤 57

第3章 方差分析 60

3.1 单因子方差分析 60

3.2 两因子方差分析 65

第4章 相关分析与回归分析 73

4.1 相关分析 73

4.2 一元线性回归模型 76

4.3 多元线性回归分析 86

第5章 测量系统分析 102

5.1 过程分析与文档 102

5.2 数据的搜集和整理 108

5.3 测量系统分析 116

5.4 特殊情况下的测量系统分析 129

第6章 经典的试验设计与分析 136

6.1 试验设计的发展历程和展望 136

6.2 试验设计的基础 139

6.3 单因子试验设计与分析 147

6.4 全因子试验设计与分析 152

6.5 部分因子试验 170

第7章 响应曲面试验设计与分析 192

7.1 响应曲面概述 192

7.2 响应曲面设计的分析及实例 203

7.3 多响应试验的优化和分析 211

第8章 田口方法 226

8.1 田口方法概述 226

8.2 稳健参数设计 232

8.3 容差设计 239

第9章 基于广义线性模型的稳健参数设计 258

9.1 双响应曲面法的基本介绍 258

9.2 基于广义线性模型的静态响应稳健参数设计 260

9.3 基于广义线性模型的动态响应稳健参数设计 266

第10章 过程能力分析 278

10.1 过程能力分析的基本概念 278

10.2 常用过程能力指数 280

10.3 过程绩效指数 288

10.4 多元质量特性的过程能力指数 292

10.5 需要说明的几个问题 294

第11章 统计过程控制 301

11.1 统计过程控制概述 301

11.2 常规计量控制图 308

11.3 计数值控制图 317

11.4 小批量控制图 323

11.5 小波动控制图 330

第12章 多变量过程控制技术 337

12.1 多变量过程控制的描述 337

12.2 χ2控制图 340

12.3 HotellingT2控制图 340

12.4 主成分控制图 343

12.5 MEWMA控制图 343

12.6 MCUSUM控制图 345

12.7 多变量残差控制图 345

12.8 仿真结果分析 357

第13章 波动源的探测、分离和诊断 362

13.1 变异源分析 362

13.2 波动源的分离技术 384

13.3 基于神经网络的诊断技术 393

13.4 基于PNN控制图模式识别的过程异常诊断 398

第14章 工程过程控制 405

14.1 工程过程控制的简介 405

14.2 工程过程控制的原理 406

14.3 工程过程控制与统计过程控制的整合 408

参考文献 411

附录 413