1 统计常识 1
1.1 统计的分类（表1-1） 1
1.2 统计学探索客观现象数量规律性的过程（图1-1） 2
1.3 总体与样本（图1-2） 3
1.4 总体、样本、参数和统计量定义（表1-2） 3
1.5 数据的计量尺度（表1-3） 3
1.6 数据的类型（图1-3） 5
1.7 数据类型区分和举例（表1-4） 6
1.8 连续、百分数和计数数据的区别（图1-4） 7
1.9 统计数据的表现形式（表1-5） 8
1.10 统计数据的来源（表1-6） 9
1.11 数据的收集方法（表1-7） 10
1.12 统计数据的整理（表1-8） 11
2 统计描述 12
2.1 图表示意（表2-1） 12
2.2 数量测量 14
2.3 散布度量 20
2.4 形状度量 23
3 概率及概率分布 26
3.1 事件的关系与运算（表3-1） 26
3.2 常用的分布归纳（表3-2） 28
3.3 常用的抽样分布归纳（表3-3） 30
3.4 常用抽样分布 31
3.5 常用分布的应用与举例（表3-5） 33
3.6 独立同分布中心极限定理 34
3.7 德莫佛－拉普拉斯中心极限定理 34
3.8 中心极限定理的一般记忆规则 35
4 抽样与抽样估计 36
4.1 抽样与抽样误差 36
4.2 样本容量 39
5 统计推断 43
5.1 参数估计 43
5.2 假设检验 54
5.3 参数方法 63
5.4 非参数方法 130
6.1 试验设计中的基本概念（表6-1） 143
6 试验设计 143
6.2 中心点的设置及其优点（表6-2） 145
6.3 因子水平代码化后的数据进行回归分析的好处 146
6.4 代码值与真实值之间的转换（表6-3） 146
6.5 试验设计的基本原理（表6-4） 147
6.6 试验设计的类型（按MINITAB菜单分类）（表6-5） 148
6.7 2因子CCD和3因子B/B设计模型分类（表6-6） 149
6.9 分辨率［Resolution］的含义（表6-8） 151
6.8 试验设计的策划与安排（选择）（表6-7） 151
6.10 2水平因子试验设计符号（表6-9） 152
6.11 试验设计的基本步骤（表6-10） 153
6.12 因子试验结果的分析步骤（表6-11） 154
7 控制图 156
7.1 控制图的作用 156
7.2 波动源（散布源） 156
7.3 波动的原因和特征（表7-1） 157
7.4 控制图的分类（表7-2） 158
7.5 控制图的要素（表7-3） 158
7.6 常规控制图的种类（表7-4） 159
7.7 常规控制图的中心线和控制上下限的公式（标准值未给定时，见表7-5）………………………………………160 7.8 常规控制图的中心线和控制上下限的公式（标准值给定时，见表7-6） 161
7.9 特殊控制图的中心线和控制上下限的公式（表7-7） 162
7.10 MINITAB中控制图的区分与制作路径（表7-8） 163
7.11 控制图的分析（表7-9） 164
7.12 控制图使用过程中的注意点（表7-10） 165
8 过程能力 168
8.1 过程能力及过程绩效度量方法（表8-1） 168
8.2 σwithin的无偏估计的方法（表8-2） 170
8.3 过程能力度量方法（表8-3） 172
8.5 缺陷数与缺陷率（表8-5） 173
8.4 合格率（表8-4） 173
8.6 MINITAB中求过程能力的路径指引（表8-6） 174
8.7 两种模式的差异比较（表8-7） 175
附表1 标准化Z值与DPMO换算表 176
附表2 卡方（x2）分布的α分位数表 178
附表3 t分布的α分位数表 180
附表4 F分布的α分位数表 182
附表5 相关系数检验表 184
附表6 计量控制图计算控制限界的系数表 186