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小样本下过程能力指数计算的两种方法

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小样本下过程能力指数计算的两种方法
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-10页
第1章 绪论第10-16页
  · 课题背景第10-11页
  · 研究目的第11-12页
  · 国内外研究现状第12-14页
    · 国外研究现状第12-13页
    · 国内研究现状第13-14页
  · 本文研究内容和结构安排第14-16页
第2章 基础知识第16-24页
  · 过程能力指数第16-21页
    · 过程能力指数C_p第16-18页
    · 过程能力指数C_pk第18-19页
    · 过程能力指数C_pm第19-21页
  · Bootstrap 方法第21-22页
  · 贝叶斯方法第22-23页
  · 本章小结第23-24页
第3章 小样本抽样在统计控制过程中的局限性第24-30页
  · 小批量生产下国标的局限性第24-28页
    · 接收质量与风险及 OC 曲线第24-25页
    · 变量变化对 OC 曲线的影响第25-26页
    · 对于表格使用方法的重新设计第26-28页
  · 小样本抽样统计中最大似然估计的局限性第28-29页
  · 本章小结第29-30页
第4章 Bootstrap 方法估计过程能力指数置信区间的对比第30-42页
  · Bootstrap 研究过程能力指数的 3 个条件第30-32页
  · Bootstrap 方法的基本思想第32页
  · Bootstrap 四种方法第32-36页
    · 标准 Bootstrap 方法(SB)第33页
    · 百分位数 Bootstrap 法(PB)第33页
    · t 百分位数 Bootstrap 方法(PTB)第33-34页
    · 修正偏差后的百分位数 Bootstrap 方法(BCPB)第34页
    · 数值算例第34-36页
  · 指数分布与三次多项式修正样本经验分布函数的评估第36-40页
    · 指数分布函数修正法第37页
    · 三次多项式函数修正样本经验分布函数第37-38页
    · 修正效果的比较第38-40页
  · 本章小结第40-42页
第5章 基于混合 Gamma 分布应用贝叶斯统计方法分析过程能力指数的置信下限第42-53页
  · 传统点估计第42-43页
  · 贝叶斯统计方法分析过程能力指数的置信下限第43-47页
    · C_p与C~p之间的关系第43-44页
    · 贝叶斯统计方法求置信下限第44-46页
    · 先验信息的充分利用第46-47页
  · 数值算例第47-52页
    · 无法给出具体表达式先验信息的处理方法第47-49页
    · 有限 Gamma 分布拟合优化第49-51页
    · 无信息先验项第51-52页
  · 本章小结第52-53页
结论第53-55页
参考文献第55-59页
攻读硕士学位期间担任的科研任务与成果第59-60页
致谢第60-61页
作者简介第61 页

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