質量工程師需要具備的知識

 一、常用統計技術

質量工程師需要具備的知識

  (一)、方差分析

1.方差分析基本概念

1).掌握因子、水平和方差分析的三項基本假定

2).熟悉方差分析是在同方差假定下檢驗多個正態均值是否相等的統計方法

2.方差分析方法

1).掌握單因子的方差分析方法(平方和分解、總平方和、因子平方和、誤差平方和,自由由度、F比、顯著性)

2).瞭解重複數不等情況下的方差分析方法。

(二)、迴歸分析.

1.散佈圖與相關係數

1).掌握散佈圖的作用與做法

2).掌握樣本相關係數的定義、計算及其檢驗方法

2.一元線性迴歸

1).掌握用最小二乘估計建立一元線性迴歸方程的方

2).掌握一元線性迴歸方程的檢驗方法

3).熟悉一元線性迴歸方法在預測中的應用

3.瞭解可化爲一元線性迴歸的曲線迴歸問題

 (三)、試驗設計

1.基本概念與正交表

1).瞭解試驗設計的必要性

2).熟悉常用正交表及正交表的特點

2.正交試驗設計與分析

1).熟悉使用正交表進行試驗設計的步驟

2).掌握無交互作用的正交試驗設計的直觀分析法與方差分析法

3).熟悉貢獻率的分析方法

4).瞭解有交互作用的正交試驗設計的方差分析法

5).熟悉最佳水平組合的選取

 二、隨機變量及其分佈

 (一)隨機變量及隨機變量分佈的概念

1.熟悉隨機變量的概念

2.掌握隨機變量的取值及隨機變量分佈的概念

 (二)離散隨機變量的分佈

1.熟悉離散隨機變量的概率函數(分佈列)

2.熟悉離散隨機變量均值、方差和標準差的定義

3.掌握二項分佈、泊松分佈及其均值、方差和標準差以及相關概率的計算

4.瞭解超幾何分佈

 (三)連續隨機變量的分佈

1.熟悉連續隨機變量的分佈函數和概率密度函數

2.熟悉連續隨機變量均值、方差、標準差的定義

3.掌握連續隨機變量在某個區間內取值概率的計算方法

4.掌握正態分佈的定義及其均值、方差、標準差,標準正態分佈的分位數

5.熟悉標準正態分佈表的用

6.瞭解均勻分佈及其均值、方差與標準差

7.熟悉指數分佈及其均值、方差和標準差

8.瞭解對數正態分佈及其均值、方差和標準差

9.熟悉中心極限定理及其樣本均值的(近似)分佈

 三、統計基礎知識

1.掌握總體與樣本的'概念和表示方法

2.熟悉頻數(頻率)直方圖

3.掌握統計量的概念

4.掌握樣本均值和樣本中位數概念

5.掌握樣本極差、樣本方差、樣本標準差和樣本變異係數概念及計算方法

6.熟悉抽樣分佈概念

7.熟悉t 分佈、χ2分佈和F分佈的由來

 四、參數估計

  (一)點估計

1.熟悉點估計的概念

2.掌握矩法估計方法"

3.熟悉點估計優良性的標準

4.熟悉二項分佈、泊松分佈、指數分佈、正態分佈參數的點估計

 (二)區間估計

1.熟悉區間估計(包括置信水平、置信區間)的概念

2.熟悉正態總體均值、方差和標準差的置信區間的求法

3.瞭解比率p的置信區間(大樣本場合)的求法

 五、假設檢驗

  (一)基本概念

1.掌握原假設、備擇假設、檢驗統計量、拒絕域、兩類錯誤、檢驗水平及顯著性的基本概念

2.掌握假設檢驗的基本步驟

 (二)正態總體參數的假設檢驗

1.掌握對正態總體均值的檢驗(總體方差已知或未知的情況)

2.掌握對正態總體方差的檢驗

3.熟悉比率p的檢驗(大樣本場合)

 六、概率統計基礎知識

1.掌握隨機現象與事件的概念

2.熟悉事件的運算(對立事件、並、交及差)

3.掌握概率是事件發生可能性大小的度量的概念

4.熟悉概率的古典定義及其簡單計算

5.掌握概率的統計定義

6.掌握概率的基本性質

7.掌握事件的互不相容性和概率的加法法則

8.掌握事件的獨立性、條件概率和概率的乘法法則