施荣伟的博客复制网址 | 设为主页| 加入收藏

课程收益：

摩托罗拉、通用电气创造发展了六西格玛，引领了全球质量管理直至经营模式的新潮流，极大地提升了产品及服务质量。六西格玛是基于数据的方法，概率与数理统计是推行六西格玛项目的基础，也是品质工程的理论基础，没有统计基础的品质管理，谈不上真正意义的品质管理。授课人凭借深厚的统计理论根底及丰富的流程品管经验，结合品质工程实践中的常见问题，深入浅出地阐述讲解统计原理及应用方法，带领学员逾越生涩难懂的统计理论难关，协助工程师、黑带绿带，借助统计学工具探讨问题，解释数据，规避风险，做出正确的、经济的、可靠的决策。

课程内容：

一、 数理统计与六西格玛
 统计学——揭示现象发生规律的科学
 不能简单的用平均数解释数据
 没有统计基础的决策是盲目的
 统计学与品质工程
 统计学与六西格玛
二、 概率与分布
 随机现象与随机变量
 计量型数据与计数型数据
 概率
 统计分布
 正态分布及其性质
 用正态分布展现和解释过程
 过程不合格品率的计算
 3σ质量与6σ质量
 六西格玛（6σ）定义
 PPM-西格玛Z数-CPK质量度量换算
 质量工程的统计观点
 总体与样本
 统计量
 置信区间
 统计推断
 中心极限定理
 标准变换（Z变换）
 常用品质工程分布及其应用
 二项分布
 泊松分布
 指数分布
 t 分布
 卡方分布
 F分布
三、 假设检验
 假设检验与应用
 两类错误
 显著性水平与置信度
 假设检验程序
 Z检验
 t检验
 两个总体均值的t-检验
 总体标准差 的检验
 双总体成对 t-检验
 总体比例的 Z-检验
 卡方列联表
四、 方差分析ANOVA
 方差分析与应用
 术语及统计量
 因子与水平
 自由度
 方差分析的判断准则：
 单因子方差分析
 多因子方差分析
五、 回归分析
 回归分析与应用
 一元回归方程
 回归方程的显著性检验
 一元回归的方差分析
 利用回归方程作预测
 相关分析与散点图
六、 统计解决方案Minitab
 借助Minitab理解统计学原理
 Minitab与六西格玛
 Minitab界面
 Minitab基本操作
 Minitab输出数据的统计意义
 显著水平的设定与解释
 P值的含义与判读
 Minitab统计功能应用示范
-- 一组数据的基本统计分析
-- 箱体图
-- 直方图
-- 正态性检验
-- 控制图/CPK/PPM
-- 假设检验
-- 方差分析
-- 回归分析
七、统计分布表格的解释与运用
 标准正态分布表
 t分布表
 泊松分布表
 卡方分布表
 F分布表

※ 课程总结
※ 与企业管理层及学员交流