假設檢驗與置信區間培訓

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一、統計方法的基礎
1、數據的性質
2、機率的概述及隨機變量
3、總體與樣本
4、因數與統計量
5、因數及統計量計算
案例討論：
Ａ、量產的不良率與量試時一樣嗎？
B、改善后，產品的強度提高了嗎？
C、氯酸鈉的收率提升了嗎？
D、兩臺設備的性能一致嗎？
二、各種數據分布的特點
1、數據的種類
2、計數型數據的分布
3、計量型數據的分布
4、統計量的分布
5、統計量分布的特性
案例分析：
Ａ、某紡織廠紗線斷頭分布
Ｂ、某機械加工廠尺寸的統計分析
Ｃ、某電線電覽廠的試產不良率檢討
三、假設檢驗基礎知識
1、假設檢驗的概念
2、假設檢驗的步驟
3、假設檢驗中的小概率原理
4、假設檢驗的兩種風險
5、單側檢驗與雙側檢驗
四、計量型數據的假設檢驗
1、單總體檢驗 —卡方檢驗、t檢驗、
—置信區間
2、雙總體檢驗
—F檢驗、成對t檢驗
—置信區間
3、多總體檢驗
—ANOVA
4、檢驗的功效
—什么是檢驗的功效
—功效與樣本數
案例分析：
Ａ、配方改變后，檢驗成品特性是否改變
B、調整包裝方法后，產品重量是否改變檢驗
C、生產工藝改善后，產品特性的變異檢驗
D、不同熱處理方法對產品彎曲度影響的檢驗
E、某電子廠工藝對產品特性影響的綜合檢驗
F、某工廠干燥機產品兩端含水量差異的檢驗
五、計數值的分析決策
1、計數值各種分配之間的關系
2、總體不良率的檢驗
—單P檢驗
—置信區間
3、總體不良率差的檢驗
—雙P檢驗
—置信區間
4、總體缺點數的檢驗
案例分析：
A、制造方法改變后，不良是否改善的檢驗
B、某工廠制品產出率區間的推定