Стукач, Олег Владимирович.
Программный комплекс Statistica в решении задач управления качеством
: учебное пособие для вузов / О. В. Стукач ;
Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ). -
Томск : Изд-во ТПУ, 2011. - 163 с. : ил. - Библиогр.: с. 158-159.
Стукач, Олег Владимирович. Программный комплекс Statistica в решении задач
управления качеством [Электронный ресурс] : учебное пособие /
О. В. Стукач ; Национальный исследовательский Томский политехнический
университет (ТПУ). - 1 компьютерный файл (pdf; 2.4 MB). - Томск : Изд-во
ТПУ, 2011. - Заглавие с титульного экрана. - Доступ из корпоративной сети
ТПУ. - Adobe Reader. - <URL:http://www.lib.tpu.ru/fulltext2/m/2011/m426.pdf>.
Даётся систематизированное изложение методологии решения проблемы повышения качества с использованием методов теории вероятностей и математической статистики. Подробно рассмотрена работа с универсальным пакетом «Statistica» по системному подходу к обработке данных: анализу закономерностей в данных, всестороннему и последовательному исследованию статистической информации, формированию статистических выводов. Материал позволяет по-новому взглянуть на методы статистического анализа процессов и использовать их как комплекс системных мероприятий по повышению качества управления. Учебное пособие может использоваться как лабораторный курс по изучению использования статистических методов в промышленном управлении, для изучения классификации и поиска максимально точной и прагматичной информации о структуре данных. Пособие рекомендуется студентам направления подготовки 221700 Стандартизация и метрология (квалификация «бакалавр» и «магистр») для изучения курса «Программные статистические комплексы».
Учебное пособие участвовало в конкурсе "Лучшее учебное пособие" ТПУ:
СОДЕРЖАНИЕ
Предисловие
Глава 1. Разведочный визуальный анализ данных и
структура программы Statistica
1.1. Сбор и анализ данных
1.2. Общие сведения о пакете Statistica
1.3. Запуск программы Statistica
1.4. Структура ввода и редактирования данных
1.5. Графический анализ данных
1.6. Диаграмма рассеяния
1.7. Трёхмерный визуальный анализ данных
1.8. Круговые диаграммы
1.9. Построение гистограмм
1.10. Задания для самостоятельной работы
Глава 2. Первичная обработка данных и вычисление
элементарных статистик
2.1. Вероятность и достоверность
2.2. Генеральная совокупность и выборка
2.3. Простейшие описательные статистики
2.4. Примеры вычисления описательных статистик
2.5. Визуализация описательных статистик
2.6. Правило трёх частей
2.7. Нормальное распределение
2.8. Технологическое рассеяние и допуск на
контролируемый показатель качества
2.9. Настройка, наладка и качество технологических
процессов
2.10. Задания для самостоятельной работы
Глава 3. Проверка статистических гипотез
3.1. Статистические модели
3.2. Статистические гипотезы
3.3. Статистические критерии
3.4. Проверка гипотез с помощью критериев
3.5. Ошибки при принятии гипотез
3.6. Проверка гипотез о виде распределения
3.7. Проверка гипотез об однородности выборок
3.8. Задания для самостоятельной работы
Глава 4. Регрессия, корреляция и совпадение
4.1. Зависимость
4.2. Корреляция
4.3. Корреляционный анализ в программе Statistica
4.4. Ранговая корреляция
4.5. Основы регрессионного анализа
4.6. Пример проведения регрессионного анализа данных
4.7. Оценка адекватности модели по остаткам
4.8. Корреляционный и дисперсионный анализ модели
4.9. Фиксированная нелинейная регрессия
4.10. Пошаговая регрессия
4.11. Наилучшие регрессионные модели
4.12. Гребневая регрессия
4.13. Задания для самостоятельной работы
Глава 5. Нелинейные модели процессов
5.1. Нелинейная регрессия
5.2. Полиномиальная регрессия
5.3. Регрессионное моделирование в экономике
5.4. Задания для самостоятельной работы
Глава 6. Контроль качества
6.1. Статистические методы контроля качества
6.2. Цели управления качеством с помощью
статистических методов
6.3. Диаграмма причин и результатов
6.4. Закон 80/20
6.5. Анализ Парето
6.6. Карты контроля качества
6.7. Контрольная карта индивидуальных значений
6.8. Контрольная карта средних значений и размахов
6.9. Чтение контрольных карт
6.10. Контрольные карты накопленных сумм
6.11. Задания для самостоятельной работы
Глава 7. Кластерный анализ
7.1. Общие сведения о кластерном анализе
7.2. Методы кластеризации
7.3. Нормирование переменных для кластеризации
7.4. Метод К-средних в программе Statistica
7.5. Древовидная кластеризация
7.6. Задания для самостоятельной работы
Глава 8. Факторный анализ
8.1. Идея факторного анализа
8.2. Сущность факторного анализа
8.3. Факторный анализ в системе Statistica
8.4. Выбор и уточнение количества факторов
8.5. Рекомендации по применению факторного анализа
8.6. Задание для самостоятельной работы
Заключение
Литература
Скачать (PDF, 2,53 МБ)
Файлы с данными (6 МБ)
