六西格玛管理统计指南:MINTAB使用指导(附VCD光盘一张)
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品牌: 马逢时
基本信息·出版社：中国人民大学出版社
·页码：602 页
·出版日期：2007年
·ISBN：9787300086347
·条形码：9787300086347
·包装版本：1版
·装帧：平装
·开本：16
·正文语种：中文
·附带品描述：附VCD光盘一张
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内容简介《六西格玛管理统计指南：MINTAB使用指导》六西格玛管理是一种系统的过程改进方法，它通过对现有过程进行界定、测量、分析、改进和控制（简称DMAIC流程），消除过程缺陷和无价值作业，从而提高质量、降低成本、缩短周期时间，最终达到顾客完全满意。通过20多年的实践，六西格玛管理不断丰富和发展，已经从最初时作为质量改进的工具，发展成为改善企业经营绩效和提升战略执行力的有效方法。
作者简介马逢时 天津大学数学系教授1992年起享受国务院专家津贴。曾任全国概率统计学会常务理事，工科院校应用概率统计委员会副主任兼秘书长，《数理统计与应用概率》杂志副主编，教育部高等学校工科应用数学专业教材编审委员会委员，国家教委高等学校理科学科教学指导委员会委员。主持过多项国家自然科学基金及国家教育委员会科学基金项目的研究，主持制定国家标准：《I型极值分布异常值检验》。在国内外学术刊物上发表学术论文30多篇。
1996年起，从事六西格玛黑带咨询培训工作，获得摩托罗拉公司认证的全部核心黑带课程授课资格，在摩托罗拉、中兴通讯、联想、东芝等中外大公司任教六西格玛黑带、绿带培训课程。现为全国六西格玛推进委员会专家组成员、顾问。在全国第三届六西格玛大会上，被中国质量协会授予“全国优秀六西格玛培训导师”称号。
周暐 美国赛仕软件集团中国有限公司高级咨询顾问，在《中国质量》、《品质》等权威质量期刊上发表专业论文十余篇。曾受邀为多家著名企业和高等学府辅导统计应用及六西格玛专业知识。
刘传冰 光宝集团六西格玛暨品质管理部副理，ASQ（美国质量协会）会员、国家注册质量工程师、中质协注册六西格玛黑带培训教师，国家注册质量工程师培训教师，为多家著名企业辅导统计应用及六西格玛专业知识。
编辑推荐《六西格玛管理统计指南：MINTAB使用指导》同时详细介绍六西格玛技术，以及管理六西格玛实施人员的有效方法的著作。书中以真实的案例研究描述了摩托罗拉公司和通用电气公司在成功实施六西格玛过程中的成绩与挫折；同时介绍了加速实施过程的计划、校验表和测评尺度。书中丰富的内容能够帮助管理人员有效地解决问题，并确保六西格玛快速、顺利、成功地实施。
目录
第1章 六西格玛与统计学
1．1 六西格玛概论
1．1．1 六西格玛的兴起
1．1．2 六西格玛的实施模式
1．1．3 六西格玛的管理哲学
1．2 统计学概论
1．2．1 统计学的发展历史
1．2．2 统计学的特点
1．2．3 统计学的分类
1．3 统计学在六西格玛中的地位
1．3．1 六西格玛名称的由来
1．3．2 六西格玛工具的组成
1．4 MINITAB简介
第2章 概率论基础知识
2．1 随机变量及其分布
2．1．1 随机变量的概念
2．1．2 随机变量分布的概念
2．2 随机变量的数字特征
2．2．1 随机变量的均值
2．2．2 随机变量的方差
2．2．3 随机变量的偏度与峰度
2．2．4 随机变量的累积分布函数及分位数概念
2．3 常用的连续分布
2．3．1 正态分布
2．3．2 均匀分布
2．3．3 指数分布
2．3．4 对数正态分布
2．3．5 Weibull分布
2．3．6 三角形分布
2．3．7 Beta分布
2．3．8 Cauchy分布
2．3．9 Gamma分布
2．3．10 Laplace分布
2．3．11 Logistic分布
2．3．12 对数Logistic分布
2．3．13 最大极值分布
2．3．14 五最小极值分布
2．4 常用的离散分布
2．1．1 0-1分布（两点分布）
2．4．2 二项分布
2．4．3 Poisson分布
2．4．4 超几何分布
2．4．5 几何分布
2．4．6 负二项分布
2．4．7 整数均匀分布
2．4．8 任意离散分布
2．5 中心极限定理
2．5．1 样本平均值的标准差性质
2．5．2 样本平均值的分布性质
第3章 描述性统计及图形
3．1 总体与样本
3．2 描述性统计
3．2．1 位置状况
3．2．2 离散程度
3．2．3 分布形状
3．3 简单统计图形
3．3．1 直方图
3．3．2 箱线图
3．3．3 饼图
3．3．4 时间序列图
3．3．5 3D散点图
第4章 统计基础
4．1 正态总体的抽样分布
4．1．1 样本均值X的分布——标准正态分布及T分布
4．1．2 双样本均值差的分布
4．1．3 正态样本方差S2的分布——卡方分布
4．1．4 两个独立的正态样本方差之比的分布——F分布
4．2 参数的点估计
4．2．1 点估计的概念
4．2．2 点估计的评选标准
4．3 参数的区间估计
4．3．1 单正态总体均值的置信区间
4．3．2 单正态总体方差和标准差的置信区间
4．3．3 单总体比率的置信区间
4．3．4 双总体均值差的置信区间
4．3．5 双总体比率差的置信区间
第5章 假设检验
5．1 基本原理及方法
5．2 基本步骤
5．3 均值检验
5．3．1 单正态总体均值检验
5．3．2 双正态总体均值检验
5．4 方差检验
5．4．1 单正态总体方差检验
5．4．2 双总体等方差检验
5．5 单因子ANOVA分析
5．5．1 单因子ANOVA分析基本原理
5．5．2 单因子ANOVA分析多重比较方法
5．5．3 多总体等方差检验
5．6 比较方法的总结
5．7 样本量的计算
第6章 比率检验
6．1 单总体比率检验
6．2 双总体比率检验
6．3 列联表与卡方检验
6．3．1 列联表
6．3．2 有限项离散型分布的拟合优度检验
6．3．3 分布的拟合优度检验
6．4 单双总体Poisson率检验
6．4．1 单总体Poisson率检验
第7章 非参数检验方法
第8章 探索性数据分析
第9章 相关分析和回归分析
第10章变异源分析
第11章测量系统分析
第12章统计过程控制
第13章试验设计
第14章 六西格玛设计
……[看更多目录]
序言六西格玛管理方法是20世纪80年代中期由美国摩托罗拉公司最先提出来的，当初该方法主要用于改进产品质量。后来，杰克·韦尔奇（Jack Welch）把六西格玛管理引入通用电气（GE），并将其作为促进公司经营绩效提升的四大发展战略之一，六西格玛管理为GE带来了几十亿美元的收益。摩托罗拉、GE、联合信号等公司的成功促进了六西格玛管理在世界各地的普及和推广。目前，世界500强中，至少有25％以上的企业实施了六西格玛管理。
六西格玛管理是一种系统的过程改进方法，它通过对现有过程进行界定、测量、分析、改进和控制（
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