统计技术方面知识
统计应知应会知识
统计应知应会知识
统计应知应会的知识包括以下部分：
1. 统计学的基本概念：统计学是一门研究数据的科学，其核心是利用数学方法对数据进行收集、整理、分析和解释。
在统计学中，总体是指研究对象的全体，单位是组成总体的各个个体，样本是总体的部分单位组成的集合。
此外，标志和指标也是统计学中重要的概念。
标志是表明单位属性方面的特征，可以用非数值或数值来描述，而指标则是反映现象总规模、总水平的统计指标。
2. 统计量的计算：统计量是样本的特征，它是样本观测量的一个已知函数。
常见的统计量有平均数、方差、标准差、中位数、众数等。
这些统计量可以用来描述数据的集中趋势、离散程度等特征。
3. 假设检验：假设检验是统计学中常用的方法，通过提出假设并检验假设是否成立来判断样本数据是否具有统计意义。
在假设检验中，需要选择合适的显著性水平α，并利用P值来进行判断。
P值是指观察到的概率值，如果P值小于显著性水平α，则拒绝原假设，否则接受原假设。
4. 方差分析：方差分析是用来比较不同组数据的均值是否存在显著差异的统计方法。
通过方差分析，可以判断不同组数据之间的差异是否具有统计意义。
5. 回归分析：回归分析是用来研究变量之间关系的一种统计方法。
通过回归分析，可以确定自变量和因变量之间的关系类型以及预测因变
量的值。
6. 统计图表：统计图表是用来展示数据的常用工具。
通过绘制合适的统计图表，可以直观地展示数据的分布特征、变化趋势等。
统计技术基础知识及统计过程控制
统计技术基础知识及统计过程控制第一章统计基础知识1、统计技术在质量管理体系中的作用2、数据分析是统计技术的基础2.1、数据的计量尺度2.2、数据的分类2.3、数据的要求3、几个重要的统计技术概念3.1、数理统计与统计技术3.2、总体、个体与样本3.3、生产批与检验批3.4、事件3.5、数据的特征值3.6、概率分布3.7、方差分析3.8、回归分析4、假设检验第二章统计过程控制一、基本术语1、质量控制和过程控制2、统计过程控制与统计控制3、普通原因和特殊原因4、过程固有变差和过程总变差5、过程能力和过程性能6、过程度量参数二、影响过程能力指数的主要因素三、统计过程控制知识控制图计量型控制图计数型控制图过程控制解释过程能力解释第一章基础统计技术（90 分钟）一、统计技术在质量管理体系中的作用（一）可帮助组织了解变异，有助于组织解决问题并提高有效性和效率，也有助于更好地利用可获得的数据进行决策。
（二）变异普遍存在，可通过产品和过程的可测量的特性观察到。
（三）统计技术有助于对这类变异进行测量、描述、分析、解释和建立模型，甚至在数据相对有限情况下也可实现。
这种数据的统计分析能对更好地理解变异的性质、程度和原因提供帮助。
从而有助于解决，甚至防止由变异引起的问题，并促进持续改进。
（一）数据的计量尺度•定类尺度•定序尺度•定距尺度•定比尺度定性尺度定量尺度二、数据分析是统计技术的基础（二）数据的分类1、数据分为两大类（工业）：计量型数据和计数型数据。
计量型数据是指那些作为连续量测得的质量特性值。
计数型数据是指按个数数得的非连续性取值的质量特性值。
计数型数据还可进一步区分为计件数(如不合格数)和计点数(如疵点数)。
2、按取值表现形式的不同——变量性数据和属性数据---变量性数据：反映个体单位的数值特征的数据，一般用数值或数字表示。
---属性数据：反映个体单位的属性特征的数据，一般用文字表示。
（三）数据的要求1．针对性2．准确性（根本）3．完整性4．及时性（信息的时效性）5．连续性6．统一性三、几个重要的统计技术概念（一）数理统计与统计技术1、数理统计，是建立在概率论基础上的数学的一门分支，是“研究如何以有效的方式去收集、整理和分析受到随机性影响的数据，以对所观察的问题作出推断、预测，直至采取决策及行动提供依据。
统计技术的基础知识
正常波动 异常波动
正常波动
正常波动是偶然性原因（随机因素，简称偶因）和 难以避免的原因造成的产品质量波动。 特点： 影响微小。即对产品质量的影响微小； 始终存在。就是说，只要一生产，这些因素就始终在 起作用； 逐件不同。由于偶然因素是随机变化的，所以每件产 品受到偶然因素的影响是不同的； 难以除去。指在技术上有困难或在经济上不允许消除 的。
来料检验管理 基础资料管理 检验流程管理 检验记录及判定 不合格处理 统计分析
制造过程质量管理 良品条件确认 检验管理 不合格品处理 质量异常处理
过程监控及预警 SPC
产品审核管理 质量统计分析 质量信息反馈管理 内部反馈流程 外部反馈流程
工装模具管理 变更/调整管理 模具寿命管理
稽核管理 标定管理 维修保养管理 设备管理 设备台帐管理 预防性维护 维修及故障诊断 设备运行监控 实验室管理 标准规范管理 资源管理 实验计划管理 任务进度管理 数据采集及分析
一般情况下，异常波动在生产过程中不允许存在，一 旦出现，必须立即查明原因，消除异常波动。
2、规律性
规律性：指质量数据的分布状态具有一定的规 律。
例：表2－1的一组数据，具有“中间多，两边 少”的分布规律。
绝大多数的质量数据都具有这样的分布规律， 正是因为质量数据有某种规律可循，才使得质 量数据有了可分析性和可研究性。
标准管理 标准版本管理 标准变更及发布 标准适用性分析 标准动态检索
供应商管理 供应商资料管理
新供应商开发 供方绩效评价 供方改进管理 样品认可管理 样品检验管理
试装管理 确认审批管理 失效模式管理 失效形式字典 经验库管理 设计开发质量管理
设计评审 技术变更管理
统计学知识点情况
统计学知识点情况统计学是一门关于数据收集、分析、解释和作出推断的学科。
它涵盖各种统计概念、方法和技术，以揭示数据背后的模式和规律，并为决策提供依据。
下面是对统计学中一些重要的知识点的概述。
1.数据收集与描述性统计：数据的准确收集是进行统计分析的第一步。
统计学家通过各种方法（如调查问卷、观察和实验）收集数据，并使用描述性统计方法总结和描述数据。
描述性统计包括测量中心趋势（如平均数、中位数和众数）和测量变异程度（如方差和标准差）的方法。
2.概率：概率是描述事件发生可能性的量度。
统计学家使用概率分布来模拟和预测事件的发生概率。
常见的概率分布包括均匀分布、正态分布和泊松分布。
概率理论也是建立统计推断的基础。
3.统计推断：统计推断是根据样本数据对总体进行推断的过程。
统计学家使用抽样方法从总体中选择样本，并利用样本数据来进行参数估计和假设检验。
参数估计包括点估计和区间估计，它们用于估计总体参数的值和其不确定性。
假设检验用于验证关于总体参数的假设。
4. 参数与非参数统计：参数统计假设总体参数的值是已知的或可以被估计的，而非参数统计则不依赖具体的参数值。
参数统计包括t检验、F检验和回归分析等方法，而非参数统计包括Wilcoxon符号秩检验和Mann-Whitney U检验等方法。
非参数方法在数据分布或样本容量较小的情况下更为可靠。
5.回归分析：回归分析是一种用于解释自变量与因变量之间关系的统计方法。
简单线性回归分析用于研究一个自变量与一个因变量之间的关系，而多元回归分析考虑多个自变量对一个因变量的影响。
回归分析可以用于预测、解释和控制因变量的变化。
6.方差分析：方差分析用于比较两个或多个总体均值是否存在显著差异。
它通过计算变异部分的均方和误差部分的均方来进行推断。
方差分析广泛应用于实验设计和数据的比较。
7.抽样与抽样分布：抽样是从总体中选择部分个体的过程。
抽样分布是指其中一统计量在不同样本中变化的分布。
中心极限定理表明，当样本容量足够大时，抽样分布会趋向于正态分布，这使得对总体参数进行推断成为可能。
统计基础知识知识点总结
统计基础知识知识点总结一、数据的收集1. 数据的类型数据可以分为定量数据和定性数据两种类型。
定量数据是指所研究对象的数量特征，通常以数字形式进行表示，比如身高、体重、温度等；定性数据是指所研究对象的性质特征，通常以文字形式进行表示，比如性别、颜色、品牌等。
2. 数据的收集方法数据的收集方法包括实地调查、实验观察和文献调查等。
实地调查是指研究人员直接到研究对象所在的实际环境中进行数据收集；实验观察是指研究人员通过设计实验对研究对象进行观察和测量；文献调查是指研究人员通过查阅相关文献和资料进行数据收集。
3. 抽样方法在数据收集过程中，通常需要对研究对象进行抽样，以获取代表性的样本。
抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样等。
简单随机抽样是指从总体中随机抽取样本；分层抽样是指根据总体的特征将总体分成若干层，然后从各层中分别抽取样本；整群抽样是指根据总体的特征将总体分成若干群，然后随机抽取若干群作为样本；系统抽样是指按照一定的规律从总体中选择样本。
二、描述统计1. 数据的整理和展示数据的整理和展示是统计学中的重要环节，它包括数据的分类整理、频数统计和数据的图表展示。
数据的分类整理是指对收集到的数据进行分类整理，以便后续的分析和研究；频数统计是指对各类数据的频数进行统计和汇总；数据的图表展示是指利用各种图表形式（如直方图、饼图、折线图等）将数据进行直观展示。
2. 数据的描述性统计描述性统计是指通过一些指标对数据进行描述和总结。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、极差等。
均值是指所有数据的平均值；中位数是指将数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数值；众数是指数据中出现次数最多的数值；标准差是指数据的离散程度；极差是指数据的取值范围。
三、推断统计1. 参数估计参数估计是指利用样本数据对总体参数进行估计。
估计的常用方法包括点估计和区间估计。
点估计是指通过样本数据得到总体参数的一个估计值；区间估计是指通过样本数据得到总体参数的一个区间估计。
统计学基础所有知识点总结
统计学基础所有知识点总结统计学是一门研究数据收集、分析、解释和展示的学科。
它为我们理解概率和变异性提供了工具和技术。
对于许多领域，包括商业、科学和社科，统计学都是至关重要的。
在本篇文章中，我们将总结统计学的基础知识，包括概率、描述统计、推断统计和实验设计等。
我们还将讨论一些常见的统计学概念和技术，例如概率分布、置信区间和假设检验。
最后，我们将介绍一些统计学的应用，包括回归分析和数据挖掘。
1. 概率概率是统计学的基础。
它是用来描述随机事件发生的可能性的数学工具。
在概率的世界中，我们用数值来表示事件发生的可能性，这个数值的范围在0和1之间。
0表示事件绝对不会发生，1表示事件一定会发生。
在介绍概率的时候，我们需要了解一些基本的概率公式和概念，例如事件的相互独立性、条件概率、贝叶斯定理等。
2. 描述统计描述统计是用来总结和展示数据的一种方法。
它包括了测量数据的中心趋势和数据的分散程度。
描述统计的指标包括均值、中位数、众数和标准差等。
这些指标可以帮助我们更好地理解数据的特征和分布。
3. 推断统计推断统计是用于推断总体特征的一种方法。
它通过从样本中获取信息来对总体的特征进行估计。
推断统计的技术包括了置信区间估计和假设检验等。
这些技术可以帮助我们从样本中获取关于总体的信息，并对这些信息进行推断。
4. 概率分布概率分布是用来描述随机变量的分布的一种方法。
常见的概率分布包括了正态分布、泊松分布、均匀分布等。
每一种概率分布都有自己的特征和性质，并且在不同的情况下有不同的应用。
5. 置信区间置信区间是用来描述参数估计的不确定性范围的一种方法。
置信区间是在统计的意义下对总体参数估计提供一个区间，该区间内的真实参数值具有一定的概率。
置信区间可以帮助我们了解参数估计的不确定性，以及对总体特征进行推断时所需要考虑的范围。
6. 假设检验假设检验是用来进行统计推断的一种方法。
它是用来检验总体假设的有效性的一种统计技术。
在假设检验中，我们对总体特征提出一个假设，然后通过对样本数据进行分析来检验这一假设的有效性。
统计相关知识 pdf
统计是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
统计相关的知识包括但不限于以下内容：
1.统计学基本概念：包括总体、样本、变量、统计指标等。
2.数据收集与整理：包括数据来源、数据收集方法、数据整理与清洗等。
3.描述性统计：包括数据的集中趋势、离散程度、分布形态等的描述方法。
4.概率论基础：包括概率分布、随机变量、期望、方差等。
5.推断统计：包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。
6.统计质量控制：包括过程控制图、控制界限等。
7.实验设计：包括完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等。
8.抽样调查：包括抽样方法、样本容量的确定、抽样误差等。
9.时间序列分析：包括趋势分析、季节变动分析、自相关分析等。
10.非参数统计：包括卡方检验、秩和检验等。
以上是统计相关知识的一部分内容，统计在各个领域都有广泛的应用，不同领域可能还会涉及到更专业的统计方法和技术。
统计技术知识培训课件(ppt 74页)
3）识别影响事物变化的因素：为了对症下药， 有效地解决质量问题，应用统计方法，识别影 响事物变化的各种原因。（因果图、调查表、 散布图、排列图、分层法、树图等）
其他方法
法 程
序
1 选题
分调 排 因 直 控 散 系 关 亲 矩 矢
矩 简 正优水头流
层 查 列 果 方 制 布 统 联 和 阵 线 PDPC 阵 易 交 选 平 脑 程
法表 图 图 图 图 图 图 图 图 图 图 法
数 图 试法对风图
据表 验
比暴
分
设
法法
析
计
法
法
2 现状调查
3 设定目标
4 分析原因
26.16 26.20 26.26 26.30 26.36 26.40 外径mm
二、调查表：
1.概念：调查表又称检查表、核对表、统计分析表，它是 统计图表的一种，是收集和记录数据的一种形式，它 便于按统一的方式收集数据并进行分析。它既适用于 数字数据的收集和分析，也适用于非数字数据的收集 和分析。
∑(
i=1
ห้องสมุดไป่ตู้
xi
-
ˉX )
2
5.样本极差（R）：R=xmax-xmin
七、两种错误和两种风险
假设有一批成品，其质量状况不清楚，现随机抽取其中一 个样本，通过检测，研究此样本的质量状况；以此来推测 判断整批成品质量好坏，然后做出接收或拒收的决定。
假定
样本 实测
推断
决定
结论
1）该批成品 好的 该批成品 接收
统计重点知识点总结
统计重点知识点总结1. 概率概率是统计学中的核心概念之一，它描述了一个随机事件发生的可能性。
在统计学中，概率通常用来描述随机变量的分布，以及在给定条件下事件发生的概率。
在概率理论中，有许多重要的概念需要掌握，包括事件、样本空间、概率分布、条件概率、独立性等。
了解这些概念对于理解统计推断和数据分析非常重要。
2. 抽样在统计学中，抽样是指从总体中选择一个样本的过程。
抽样的目的是通过对样本进行观察和分析来推断总体的特征。
在抽样理论中，有许多重要的知识点需要掌握，包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、多阶段抽样等。
了解这些抽样方法以及它们的优缺点对于进行有效的数据收集和分析非常重要。
3. 统计推断统计推断是指从样本中获得总体的信息的过程。
在统计学中，有两种重要的推断方法，包括参数估计和假设检验。
参数估计是指根据样本数据推断总体参数的过程，常用的方法包括点估计和区间估计。
假设检验是指通过对样本数据进行统计检验来对总体假设进行推断的过程，常用的方法包括t检验、F检验、卡方检验等。
4. 回归分析回归分析是统计学中常用的数据分析方法之一，它用来研究自变量和因变量之间的关系。
在回归分析中，有许多重要的知识点需要掌握，包括线性回归、非线性回归、多元回归、逻辑回归等。
了解这些回归方法以及它们的应用条件对于进行有效的数据建模和预测非常重要。
5. 统计软件在实际数据分析中，统计软件是必不可少的工具。
目前市面上有许多统计软件可供选择，包括R、Python、SPSS、SAS等。
掌握统计软件的基本操作和高级功能对于进行有效的数据分析非常重要。
同时，熟练掌握统计软件可以提高数据分析的效率和准确性。
总而言之，统计学是一门非常重要的学科，它对于许多领域的研究和实践都具有重要的意义。
掌握统计学的重要知识点可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而做出更加准确和有效的决策。
希望本文的总结能够帮助读者更好地了解统计学的核心知识点，提高数据分析的能力和水平。
统计基础知识点总结
统计基础知识点总结一、统计学基本概念统计学是一门研究数据的科学，它包括描述统计和推论统计两个方面。
描述统计是对数据进行总结和描述，包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等内容；推论统计则是从部分观测数据推断出整体数据的性质。
1.总体与样本总体是指研究对象的全部个体或观察值的集合，样本是从总体中抽取出来的一部分个体或观察值。
通过对样本的研究，可以得出一些对总体的推断。
2.参数与统计量参数是总体的特征值，如总体均值、标准差等；统计量是样本的特征值，如样本均值、标准差等。
通过对统计量的研究，可以对参数进行估计。
3.变量与数据类型变量是研究对象中的一个特征，它可以是定量型变量（如身高、体重）或定性型变量（如性别、学历）；数据类型包括定量数据和定性数据。
定量数据是可以进行数值比较的数据，定性数据是以性质或类别来表示的数据。
4.测量尺度测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。
名义尺度是用于分类的尺度，没有顺序或大小关系；顺序尺度是用于分类，但有顺序关系；间距尺度是用于度量距离和大小关系，但没有绝对零点；比例尺度是度量距离和大小关系，并且有绝对零点。
对于不同的测量尺度，需要选择不同的统计方法进行分析。
二、数据的描述性统计描述性统计是统计学中的基础知识，它包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等内容。
1.中心趋势中心趋势是指数据集中的位置，包括均值、中位数和众数。
均值是所有数据值的平均数，中位数是数据值按大小排列后处于中间位置的数，众数是数据中出现次数最多的数。
2.离散程度离散程度反映了数据集合的分散程度，包括极差、方差和标准差。
极差是最大值和最小值之间的差值，方差是各数据值与均值的离差平方和的平均数，标准差是方差的平方根。
3.分布形态分布形态是指数据分布的形状，包括对称分布、偏态分布和峰态分布等。
对称分布是指数据集中的数据值分布呈现出对称形状，偏态分布是指数据集中的数据值分布不是对称的，峰态分布是指数据集中的数据值分布的尖度情况。
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统计技术方面知识
统计技术包括统计推断和统计控制两大类。
统计推断依据样本提供的信息（按科学的方法所收集到的有关数据资料），通过统计计算和分析，对事物进行预测或推断。
例如：参数估计、假设检验、方差分析等；统计控制依据样本所提供的信息（按科学的方法所收集到的有关数据资料），通过统计计算和分析了认识事物发展现状、预测事物的发展趋势，并采取措施对过程实施有效的控制。
例如：过程能力分析、统计过程控制图等。
描述统计通过对统计数据的搜集整理，然后用特性数据、图表或语言来揭示数据分布的规律性，是较为简便和直观的方法，它也为进一步展开推断性统计打下了基础。
常见的描述统计分为三类：
1) 用数据的统计量来描述均值、如标准差等。
2）用图示技术来描述。
如直方图、散布图、趋势图、排列图、条形图和饼分图等。
3) 用文字语言分析和描述。
如统计分析表、分层、因果图、亲和图和流程图等。
描述性统计可用于汇总产品特性的关键测度（如中心值和离散程度）；描述一些过程参数的表现。
如炉温；表征服务业提供服务的交付时间或响应时间；汇总从顾客调查中所获得的数据，如顾客满意或不满意；说明测量数据，如设备校准数据；通过直方图展示过程特性的分布，并与其规范性进行比较；利用趋势图，展示一段时间内的产品特性结果；通过散布图，评价过程变量（如温度）和产量之间可能存在的关系。
应用统计技术离不开统计数据资料，它是进行统计分析的最根本的依据。
统计数据资料包括数据资料和非数据资料两大类。
数据资料以数字（码）及其组合所表示的数据资料，根据其性质又可分为计量值数据资料和计数值数据资料；非数据资料用语言文字所表示的数据资料。
在质量体系中，一般说来大量的是这类语言性资料。
数据资料的收集是应用统计技术的第一个环节，在统计分析中占有重要的地位。
数据资料的收集应遵循以下四个原则：针对性、系统性、计划性和科学性。
对收集到的数据资料，还需要根据研究对象的实际情况和研究目的，进行必要的加工整理，为统计分析奠定基础。
根据数据资料的不同性质，所采用的统计分析方法也不同。
对于语言性资料常用的分析方法是思考性方法，也叫情理型方法或非定量统计方法，例如关系图、系统图、因果图、网络图、矩阵图、KJ法和PDPC法等。
运用这些方法可以描述复杂现象，发现潜在问题，引导人们思考，寻求解决问题的途径。
对一于数字性资料常用的分析方法就是数理统计方法，也叫定量统计方法，例如描述性统计、统计过程控制图、过程能力分析、测量分析、假设检验、回归分析和方差分析、试验设计、统计容差法、时间序列分析、可靠性分析、抽样检验方法、模拟技术等。
ISO 9000系列标准对统计技术提出了明确的要求。
确定和正确应用现代统计方法是控制组织的过程的每一阶段的重要因素。
应建立并保持选择统计方法并将其用于下列工作的形成文件程序：
a) 市场分析
b) 产品设计
c) 可信性规范，寿命和耐用性预测
d) 过程控制和过程能力研究
e) 确定抽样方案的质量水平
f) 数据分析、性能评定和不合格分析
g) 过程改进
h) 安全性评价和风险分析。
统计技术
确定、控制和验证各项活动的具体统计方法如下，但不限于此：
a) 实验设计和析因分析
b) 方差分析和回归分析
c) 显著性检验
d) 质量控制图和累积技术。