质量管理

假设检验与区间推定

2021-03-25 16:03:31 石瀚咨询 2

课程名称:假设检验与区间推定

培训课时2/12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、 掌握并应用方差分析(ANOVA)多水平平均值的检验

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”。

课程名称:假设检验与置信区间

培训课时:2/12小时

一、 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、总体与样本

4、因数与统计量

5、因数及统计量计算

案例讨论:

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、 T分布及置信区间分析

1、什么是T分布

2、自由度与风险率

3、如何求T

4T值置信区间的计算

5Minitab置信区间分析

三、 假设检验基本原理

1、假设检验的九个步骤

2、检验的二种风险

3、原假设与对立假设

4、单边检验与双边检验

5P值的含义

四、 单样本T检验

1、箱线图

2、单样本检验的实际意义

3Minitab单样本T检验

4、检验结果分析与结论

五、2T检验

1、双本检验的实际意义

2Minitab双样本T检验

3、检验结果分析与结论

六、成对T检验

1、成对检验的实际意义

2Minitab成对T检验

3、检验结果分析与结论

七、单方差检验

    1、单方差检验的实际意义

2Minitab单方差检验

3、检验结果分析与结论

八、双方差检验

   1、双方差检验的实际意义

2Minitab双方差检验

3、检验结果分析与结论

九、P检验

    1P检验的实际意义

2Minitab P检验

3、检验结果分析与结论

十、2P检验

     1、单方差检验的实际意义

2Minitab单方差检验

十一、单比率检验

    1、单比率检验的实际意义

2Minitab单比率检验

十二、双比率检验

    1、双比率检验的实际意义

2Minitab双比率检验

十三、方差分析(ANOVA