应用EXCEL的统计品质解析检定与推定 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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?实施统计品质解析的基础
?实用易懂的检定与推定
?以实例演练熟习Excel的应用

　　品质管理在企业界已极为普及，并有逐渐定型化的趋势。尤在电脑越来越进步的今日，许多产业的产品品质，只想倚赖机械的自动化或品管作法程式化的电脑管制来达成，而忽视现场人员的统计品管与解析之重要性，使得现场的干部及工程师不重视统计解析及统计品管，因此现场的品质不断发生问题而无法获得有效的解决。

　　近年来，Excel函数能应用到统计品质解析的方法越来越多，截至目前，几乎所有现场使用的统计品管的解析手法都能以Excel来计算，而成为非常方便的工具。有鑑于此，笔者将历年来辅导各工厂推行统计解析的讲义、例题或演练题目等整理编写，并加入实际应用Excel计算的步骤，进而完成本书。

　　本书是为接续<应用Excel的统计品管与解析>之续篇。单数章为有关统计解析的基础手法，主要是计画值、计数值，以及单相关分析之检定与推定。这些手法对于改善效果的查证，以及改善效果大小的推定相当有效。如果不想应用Excel，只靠人算或计算机计算，单单阅读这四个章节，就可以充分理解统计解析并进而在现场使用。双数章则是实际将例题应用Excel计算并将其计算步骤及内容编着而成，对初次想应用Excel进行各种检定或推定者，应有相当大的助益。

作者简介
钟朝嵩

荣膺:

1.第二届国家品质奖
2.第十届品质管制个人奖
3.应聘为韩国规格协会主持全国品管巡回讲座
4.应聘为新加坡生产力局主持品管圈全国诊断及讲座
5.获日本科学技术连盟(JUSE)感谢状，感谢促进两国品管交流
6.主办1977年、1980年、1983年、1988年、2001年国际品管圈大会(ICQCC，在台湾举行)
7.召集并主持台、日、韩、泰、新加坡、菲律宾、印度、香港、马来西亚等九国代表组织?ICQCC ACOORDINATING COMMITTEE?

经历:

　　先后任教于台北科技大学、中原大学、成功大学工管研究所、中央大学统计研究所。

　　着有基础品质管理、品质管理(全)、工厂实验计划法、相关与回归、如何推行品管圈活动、品管圈实际演练法品质(Q-PAT)、全面品质管理、品管圈活动手册、如何推行公司内标准化、品经体管理(QMU)等书。

　　曾受聘顾问辅导包括统一企业、巨大机械(捷安特)、台塑、荣成纸业、台南企业、台元纺织、台湾东电化、正新橡胶、福特六和、彰化银行、和成欣业、松下电器、福懋兴业、联华电子等上百家国内知名企业。对台湾TQM的推动及成效贡献卓着。

好的，以下是一本与《应用EXCEL的统计品质解析检定与推定》主题不相关的图书简介，力求内容详实，贴近专业书籍的写作风格。 --- 图书名称：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》 作者：李明 著，王芳 审定 出版社：科技文献出版社 ISBN：978-7-5045-9876-1 --- 内容简介 本书全面深入地探讨了当前自然语言处理（NLP）领域最前沿的技术进展，尤其聚焦于深度学习模型在复杂语言理解、生成及交互任务中的创新应用与实际部署策略。全书共分十二章，内容结构严谨，从基础理论的梳理到尖端模型的剖析，再到具体应用案例的详尽解析，旨在为从事人工智能、语言计算、数据科学以及相关交叉学科的研究人员、工程师和高年级学生提供一份兼具理论深度和工程实践价值的权威指南。 第一部分：深度学习基础与NLP范式演进（第1章至第3章） 第一章“现代NLP的基石：从统计到神经网络”系统回顾了NLP技术的发展脉络，重点阐释了深度学习，特别是循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何克服传统统计方法的局限性，为处理序列数据奠定了基础。 第二章“注意力机制与Transformer架构的革命”是全书的核心理论基础之一。本章详细解析了自注意力（Self-Attention）机制的数学原理和计算优化，深入剖析了Transformer模型的编码器-解码器结构。同时，对多头注意力机制（Multi-Head Attention）在捕获长距离依赖关系中的关键作用进行了详尽的数学推导和案例分析。 第三章“预训练语言模型的崛起与生态”聚焦于BERT、GPT系列以及RoBERTa、T5等主流预训练模型。本章不仅讲解了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务的设计思想，还深入探讨了上下文嵌入（Contextual Embeddings）的生成过程，并对比分析了不同预训练策略对下游任务性能的影响。 第二部分：前沿模型与高级理解技术（第4章至第7章） 第四章“知识增强型语言模型与结构化信息融合”探讨了如何将外部知识库（如知识图谱）融入到深度学习框架中。内容涵盖知识注入的两种主要范式：软性融合（通过结构化损失函数）和硬性融合（通过门控机制），并提供了基于知识图谱嵌入（KGE）与Transformer模型结合的SOTA（State-of-the-Art）架构案例。 第五章“面向复杂推理的语义解析与逻辑建模”关注NLP在需要深层推理任务中的表现。本章详细介绍了如何构建能够处理多跳问答（Multi-hop QA）、常识推理和因果关系判断的模型。重点分析了神经符号方法（Neuro-Symbolic Methods）如何结合深度网络的模式识别能力和符号逻辑的严谨性，以提高模型的可解释性和推理精度。 第六章“多模态学习在跨语言与跨模态NLP中的应用”转向了更广阔的领域。本章深入研究了如何将文本信息与图像、语音等模态信息对齐和融合。讨论了跨语言对齐（Cross-lingual Alignment）技术，例如在零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）跨语言迁移中的关键挑战与应对策略，并通过CLIP等模型的视角解析了模态间统一表征空间的构建。 第七章“高效能与轻量化模型设计”着眼于模型部署的实际挑战。本章系统梳理了模型压缩技术，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）。针对资源受限设备，详细介绍了如ALBERT、DistilBERT等轻量化架构的设计哲学，并提供了针对移动端部署的模型优化流程。 第三部分：生成式模型与交互式应用（第8章至第12章） 第八章“文本生成：从序列到连贯叙事”聚焦于文本生成任务，如摘要生成、机器翻译和故事创作。本章不仅对比了基于自回归（Autoregressive）和非自回归（Non-Autoregressive）的生成模型，还深入探讨了如何使用采样策略（如Top-k、Nucleus Sampling）和评估指标（如BLEU、ROUGE、Perplexity）来控制生成文本的流畅性、多样性和忠实度。 第九章“面向对话系统的检索与生成混合框架”探讨了构建高质量对话系统的最新实践。本章详细分析了基于检索（Retrieval-based）和基于生成（Generative-based）模型的优劣势，并着重讲解了如何设计混合架构，以平衡回复的准确性和开放域对话的自然性，并讨论了对话状态跟踪（DST）的深度学习方法。 第十章“可解释性（XAI）在NLP中的实践与工具”强调了深度学习模型透明度的重要性。本章介绍了多种解释技术，如梯度可视化（Gradient-based methods）、特征归因（Saliency Maps）和局部解释模型（如LIME、SHAP）在NLP任务中的应用，旨在帮助研究人员理解模型决策背后的语言学依据。 第十一章“负责任的AI：偏见检测、缓解与公平性评估”是本书对社会责任的集中探讨。本章详细分析了训练数据中蕴含的性别、种族和社会偏见如何被语言模型内化。提供了量化偏见的技术（如WEAT、SEAT）以及在模型训练和微调阶段引入公平性约束的有效方法。 第十二章“工程实践与大规模模型部署”将理论与工程实践紧密结合。本章涵盖了使用PyTorch/TensorFlow进行大规模分布式训练的策略（如DDP、FSDP），以及使用ONNX、TensorRT等工具进行模型推理加速的实战经验。最后，给出了一个完整的、可复现的端到端NLP项目部署流水线案例。 目标读者： 本书适合具有一定概率论、线性代数和基础机器学习背景的读者。特别推荐给希望从理论层面深入理解Transformer、LLM等前沿技术，并计划将其应用于实际工业界或学术研究的NLP专业人士和研究学者。 本书特色： 1. 前沿性强： 内容紧跟近三年NLP领域的最新研究成果，覆盖了从基础架构到新兴伦理问题的全景。 2. 理论与实践结合紧密： 每个核心概念均辅以详细的数学公式推导和基于主流框架（如Hugging Face Transformers）的代码示例指导（代码在配套资源中提供）。 3. 深度解析： 对核心模型（如Attention、Transformer）的内部工作机制进行了庖丁解牛式的剖析，而非停留在表面介绍。 4. 系统性构建： 逻辑清晰，逐步引导读者从基础概念过渡到复杂的系统设计与工程部署。 ---

第1章 统计解析的基础知识
第2章 Excel的母集团分配
第3章 统计的检定
第4章 Excel的统计检定
第5章 统计的推定
第6章 Excel的统计推定
第7章 单相关分析
第8章 Excel的单相关分析

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这本《应用EXCEL的统计品质解析检定与推定》，光是书名就让我眼睛一亮！身为一个长期在制造业打滚的台湾技术人员，我深刻体会到数据分析在提升产品良率、优化生产流程中的重要性。过去，我们常常依赖人工计算或是一些老旧的软件，效率不高不说，出错的机率也让人提心吊胆。Excel 如此普及，而且功能强大，如果能将统计品质管理的精髓巧妙地融入其中，那简直是如虎添翼。我特别期待书中能够详细阐述如何利用Excel的各种函数和工具，例如IF、SUMIFS、COUNTIFS、AVERAGEIFS等，来构建复杂的品质管制图，而且最好能提供一些实际案例，让我可以依循着步骤去实践，而不是只停留在理论层面。尤其是在“检定”这部分，如何利用Excel进行假设检验，判断批次产品是否合格，或者是比较不同制程的差异，这对我来说是至关重要的。我希望能看到关于t检验、卡方检验、ANOVA等经典统计方法的Excel实践操作指南，并且要解释清楚每种方法的适用条件以及结果的解读，这样才能真正地将书中的知识转化为解决实际问题的能力。这本书如果真的能做到这些，那绝对是改变我工作方式的一本神书！

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都觉得统计品质管理是一个既重要又有些门槛的领域，尤其是如何将理论与实际操作结合起来，更是让许多人感到困惑。这本《应用EXCEL的统计品质解析检定与推定》的出现，让我看到了希望。《应用EXCEL》这几个字，就已经非常吸引我，因为Excel是我们最熟悉的工具，如果能用它来解决统计品质管理的问题，那学习起来会更加事半功倍。我特别期待书中在“检定”方面的详细讲解。例如，在进行产品检验时，我们经常需要判断一批产品是否符合规定的质量标准。这本书能否详细介绍如何利用Excel来进行假设检验，比如如何设置原假设和备择假设，如何利用Excel内置的统计函数来计算检验统计量和P值，并且如何根据P值来做出决策。我希望书中能提供一些实际的案例，例如如何利用Excel来分析抽样数据，判断产品是否合格，或者如何利用Excel来进行方差分析，比较不同生产批次之间的差异。此外，关于“推定”的部分，我也非常感兴趣。如何利用Excel来估计总体的平均数、比例等参数，并计算相应的置信区间，这对于我们进行质量预测和改进至关重要。

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这本《应用EXCEL的统计品质解析检定与推定》的书名，直接戳中了我的痛点。在当前的竞争环境下，品质是企业的生命线，而统计工具则是保障品质的利器。过去，我也曾接触过一些统计品质管理的书籍，但很多都停留在理论层面，或者要求使用昂贵的专业软件，这对于我们中小企业来说，经济上和技术上都存在一定的门槛。Excel 的普及程度和较低的学习成本，让它成为统计品质管理最理想的实践平台。我非常期待书中能够提供详实的“检定”方法，不仅仅是简单的合格/不合格判断，而是能够进行更深入的统计检验，比如如何利用Excel来进行双样本t检验，比较两种不同生产工艺的平均产量是否有显著差异，或者如何利用Excel进行方差分析，探究不同生产线、不同班组对产品质量的影响程度。我希望书中不仅教我们如何操作，更能教会我们如何选择合适的检验方法，以及如何解读检验结果，从而做出科学的决策。此外，书中对于“推定”部分的讲解，我也十分好奇。如何通过Excel来估计总体的参数，比如平均值、比例等，并给出可靠的置信区间，这对于我们进行市场预测和产品规划至关重要。

评分☆☆☆☆☆

《应用EXCEL的统计品质解析检定与推定》这本书，光听名字就让我充满了学习的动力。在我的职业生涯中，品质的重要性不言而喻，而如何有效地利用数据来提升和控制品质，则是我一直在探索的领域。Excel 作为我们最常用的办公软件，其强大的数据处理和分析能力，如果能被充分挖掘并应用于统计品质管理，那将是事半功倍。我特别期待书中在“检定”方面的内容。例如，在产品质量抽样检验时，如何利用Excel来设计科学的抽样方案，并且如何根据抽样结果来做出是否接受整批产品的决策。这涉及到大量的统计计算和判断，如果书中有详细的Excel操作步骤和案例，例如如何利用Excel来计算抽样误差，以及如何根据AQL（可接受质量水平）来确定样本量，那我将感到受益匪浅。我更希望书中能深入讲解如何利用Excel来进行假设检验，不仅仅是简单的二项分布检验，而是能够进行更复杂的参数检验和非参数检验，例如Z检验、t检验、卡方检验等，并且能够清晰地解释这些检验在实际品质控制中的应用场景和结果解读。

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对于《应用EXCEL的统计品质解析检定与推定》这本书，我抱有极大的兴趣和期待。在现代企业管理中，品质控制已经成为提升竞争力的核心要素之一。而Excel，作为我们日常工作中不可或缺的工具，如果能被赋予更强大的统计品质解析和检定推定能力，那无疑会极大地提高我们的工作效率和决策的科学性。我非常关注书中关于“品质解析”的部分，希望能详细了解如何利用Excel来识别和分析产品或过程中的潜在问题。例如，如何通过Excel绘制各种统计图表（如控制图、直方图、柏拉图等）来直观地展示数据，并通过图表的变化来判断过程是否处于稳定状态，或者找出影响品质的关键因素。我期待书中能提供一些实用的Excel模板，帮助我们快速构建这些图表，并提供清晰的解读方法。此外，我也对“检定”和“推定”部分的内容充满好奇。如何利用Excel进行假设检验，判断产品是否符合规格要求，或者如何通过样本数据来推断总体参数，并计算置信区间，这些都是我工作中最需要解决的问题。如果书中能提供详尽的操作步骤和实际案例，让我能够轻松上手，那这本书的价值将是无可估量的。

评分☆☆☆☆☆

这本《应用EXCEL的统计品质解析检定与推定》的书名，让我眼前一亮。作为一名长期在台湾制造业工作的技术人员，我深知统计品质管理在产品质量提升中的关键作用。然而，许多传统的统计方法要么过于理论化，要么需要昂贵的专业软件，这对于我们实际工作而言，往往存在操作上的困难。Excel 的普及性和易用性，为统计品质管理提供了一个绝佳的实践平台。我尤其期待书中在“检定”部分能够提供详实的Excel操作指南。例如，在进行产品检验时，如何利用Excel来设计和执行抽样方案，并根据样本数据做出关于整批产品合格与否的决策。这涉及到假设检验、P值计算、置信区间估计等一系列统计概念。我希望书中能够详细讲解如何利用Excel的函数和工具，例如`T.TEST`、`CHISQ.TEST`、`CONFIDENCE.NORM`等，来完成这些分析，并且能够提供清晰易懂的结果解读。此外，我也非常好奇书中在“推定”方面的介绍，如何通过Excel来从样本数据推断总体的统计特性，并评估推断的可靠性。

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我一直觉得，在快速变化的市场环境中，能够掌握数据、解读数据，并据此做出明智决策，是企业能否持续生存和发展的关键。这本《应用EXCEL的统计品质解析检定与推定》的出现，仿佛为我打开了一扇新的大门。我很好奇书中关于“推定”的部分，是如何将Excel与统计推论巧妙结合的。例如，如何利用Excel进行样本数据的分析，然后推断出整体总体的特征，像是计算置信区间，或是进行回归分析来预测未来的趋势。在我的工作经验中，很多时候我们无法一次性检测所有的产品，所以就必须依赖样本来做推断。如果这本书能提供实用的Excel模板，或者详细的步骤说明，教我如何进行AQL（可接受质量水平）的抽样方案设计和执行，那将极大地提高我们的工作效率和决策的科学性。此外，我也非常关注书中是否会介绍一些 Excel 中进阶的统计分析工具，比如数据分析工具库里的各种选项，以及如何利用VBA（Visual Basic for Applications）来自动化一些重复性的统计分析流程。毕竟，实际操作中的数据量往往非常庞大，手动输入和计算会耗费大量时间。

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收到这本《应用EXCEL的统计品质解析检定与推定》的时候，我内心是充满期待的。过去，我对于统计品质管理有一些模糊的认识，但总觉得理论过于抽象，难以落地。Excel 则是我日常工作中不可或缺的工具，它的易用性和强大的数据处理能力是毋庸置疑的。因此，我非常希望这本书能够成为一座桥梁，将抽象的统计概念与Excel的实际操作紧密联系起来。我尤其关注书中在“品质解析”方面的阐述。品质解析不仅仅是找出问题，更重要的是要探究问题产生的根源，并找到有效的解决方案。我希望书中能详细讲解如何利用Excel进行各种图表的绘制，比如柏拉图、因果图、直方图、管制图等，并且要说明如何通过这些图表来识别和分析生产过程中可能出现的各种异常情况。此外，我也好奇书中会如何引导读者利用Excel进行过程能力分析，例如计算Cp、Cpk等指标，并解释这些指标在评估生产过程稳定性和可控性方面的意义。如果书中能提供一些实用的Excel函数和公式，帮助我们快速计算这些指标，并提供相应的解读指南，那对我来说将非常有价值。

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我一直对如何利用数据来提升产品品质非常感兴趣，而这本《应用EXCEL的统计品质解析检定与推定》的书名，恰好击中了我的需求点。在我的工作经历中，常常需要处理大量的生产数据，但如何有效地从中提取有用的信息，并将其转化为可操作的改进措施，是我面临的挑战。Excel 作为我们日常工作中不可或缺的工具，其强大的数据处理能力众所周知，但如何将其与统计品质管理结合起来，则是我一直想要深入了解的。我非常期待书中在“品质解析”方面的精彩阐述，希望能学到如何利用Excel来绘制各种统计图表，比如直方图、柏拉图、散点图等，以及如何通过这些图表来识别生产过程中的异常模式和潜在问题。我更希望书中能详细讲解如何利用Excel来进行过程能力分析，例如如何计算Cp、Cpk等指标，并解读这些指标的含义，从而判断生产过程的稳定性和可控性。此外，对于“检定”和“推定”部分，我也充满了期待。如何利用Excel来进行假设检验，判断产品是否合格，或者如何通过样本数据来推断整体品质状况，并给出科学的结论，这对我来说至关重要。

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《应用EXCEL的统计品质解析检定与推定》这本书，它的名字就很有吸引力。在快速发展的科技和生产环境中，如何有效地监控和提升产品品质，是我们企业生存和发展的关键。而Excel，作为我们日常工作中最常用、最方便的工具，如果能够被深入地应用于统计品质管理，那将是极大的福音。我非常期待书中在“品质解析”方面的详尽讲解，希望能学习到如何利用Excel来创建各种可视化图表，比如散点图、鱼骨图、控制图等，从而更直观地识别出影响产品质量的关键因素和过程中的异常情况。我希望书中能提供一些实用的Excel模板，让我能够快速上手，并且能提供详细的解读说明，告诉我如何从这些图表中获取有价值的信息。此外，关于“检定”和“推定”的部分，我也充满了好奇。如何利用Excel来对数据进行假设检验，从而做出科学的判断，例如判断不同批次产品之间是否存在显著差异，或者如何利用Excel来对总体参数进行估计，并给出可靠的置信区间，这些都是我工作中非常需要的知识。