前 言

    6σ管理是一种科学的量化管理,量化管理离不开数据,数据是决策的依据。然而只有对数据作出深入的分析,才可能挖掘出有用的信息。本书紧紧围绕6σ管理中数据分析的需要,参考国内外大量文献,结合自己在 摩托罗拉和通用电气服务过程中的亲身感受以及8年来研究和推广6σ的过程中在我国许多企业实践的经验体会,试图写出适合我国企业管理人员学习的统计数据分析方法。更期待本书能对6σ管理在中国的推广,提升我国企业的管理科学水平起到推动作用。

    为了解决6σ管理中用到大量统计技术和方法需要复杂计算的困难,把Minitab 软件与有关计算相结合是本书的一大特点。 Minitab 软件是6σ管理最为有效和方便,最受推崇的计算软件。我们中国人民大学6σ质量管理研究中心荣幸地得到美国 MINITAB 公司的支持和正式授权,这使得我们在知识产权的保护下有条件把实际中复杂的计算处理的更好。读者不需要学习计算公式,菜单式对话窗口的 Minitab 软件使得从没学过 Minitab 软件的学员按照我们的提示也很容易学会。

    本书分为9章。 主要结合 Minitab 软件尽可能通俗地讲授6σ中必须的统计数据分析方法和技术; 第1章基本统计概念, 第2章 概率及其应用,第3章管理中常见的几个概率分布, 第4章 参数估计, 第5章假设检验, 第6章 离散数据的卡方检验,第7章方差分析, 第8章相关分析与一元回归,第9章多元回归分析。

    本书的第5、6、7章和第8、9章的初稿分别由六西格玛质量管理研究中心陶沙和苏晨辉编写,后由我修改定稿。全书编写过程中参考了国内外大量的有关资料文献,书后的参考文献无法全部罗列,在此谨表感谢。

    本书力求编写的形式风趣活泼,内容通俗易懂。随书配带的光盘中含有教材的 Powerpoint 动画幻灯演示,对于企业培训特别方便实用。

    本书作为企业6σ管理黑带、绿带的培训教材更为合适。还可作为MBA及人文社会科学类研究生量化分析的教材。

    随书配带的光盘是由陶沙、苏晨辉制作,中心成员高玉兰、李春艳、齐嘉楠对光盘制作也做了许多工作。

    由于作者水平所限,本书中错误和不足在所难免,本人恳切期望读者提出批评和建议。

 

何晓群

2003 年 10 月于

中国人民大学六西格玛质量管理研究中心

目 录

1基本统计概念

2概率及其应用

3管理中常见的几个概率分布

1.1 常用数据分析技术概述

2.1 掷骰子的游戏

3.1 随机变量

1.2 总体与样本

2.2 概率及概率的计算

3.2 随机变量的分布

1.3 数据的收集

2.3 概率的性质与运算法则

3.3 随机变量的均值与方差

1.4 数据的类型

2.4 条件概率

3.4 二项分布及其应用

1.5 数据集中趋势的测度

2.5 独立性

3.5 泊松分布及其应用

1.6 数据离中程度的测度

2.6 全概率公式

3.6 正态分布及其应用

1.7 数据基本分析的软件实现

2.7 贝叶斯公式

3.7 中心极限定理

小组讨论与练习

2.8 概率树

3.8 各种概率计算的 Minitab 实现

  小组讨论与练习 小组讨论与练习

4参数估计

5假设检验

6离散数据的卡方检验

4.1 参数估计的基本概念

5.1 广告宣传的虚假性

6.1 卡方分布介绍

4.2 总体均值和总体比例的区间估计

5.2 假设检验的几个步骤

6.2 卡方检验的本质

4.3 样本容量的确定

5.3 单侧检验

6.3 卡方检验期望值的计算

4.4 两总体均值之差的区间估计

5.4 双侧检验

6.4 卡方检验的分析

4.5 两总体比例之差的区间估计

5.5 两类错误

6.5 卡方检验的应用

4.6 正态总体方差的区间估计

5.6 检验应用

小组讨论与练习

4.7 两个正态总体方差比的区间估计

小组讨论与练习

 

4.8 有关区间估计的 Minitab 软件实现

   
小组讨论与练习    

7方差分析

8相关分析与一元回归

9多元回归分析

7.1 方差分析的引入

8.1 相关分析及其实现

9.1 多元线性回归分析基本理论

7.2 怎样得到 F 统计量

8.2 一元线性回归分析基本理论

9.2 标准的多元线性回归模型

7.3 单因素方差分析

8.3 标准的一元线性回归模型

9.3 多元线性回归模型的估计

7.4 检验方差假设

8.4 一元线性回归模型的估计

9.4 多元线性回归模型的检验

7.5 多因素方差分析

8.5 一元线性回归模型的检验

9.5 多元线性回归模型预测

7.6 对平方和分析的解释

8.6 一元线性回归模型的 Minitab 实现

9.6 多元线性回归模型的 Minitab 实现

7.7 多变元分析

8.7 一元线性回归模型预测

9.7 多元非线性回归及其应用

小组讨论与练习
 

8.8 一元非线性回归

小组讨论与练习

  小组讨论与练习  

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