研究了一种方便可靠的夹杂物评估方法：利用合适电化学充氢后的拉伸试样获取夹杂物并与极值统计法相结合估算不同体积钢中非金属夹杂物的最大尺寸并预测疲劳强度。研究选用工业生产的高洁净度20Cr2Ni4A齿轮钢，将淬火+低温回火态的标准拉伸试样进行电化学充氢，使拉伸断口由于氢脆现象存在一些以粗大非金属夹杂物为中心的脆性平台，从而可方便快捷地在扫描电子显微镜下对夹杂物的类型、尺寸和分布进行检测，并利用极值统计法对钢中的最大夹杂物尺寸进行评估。为了验证该方法的准确性，采用传统金相法和旋转弯曲疲劳试验对钢中非金属夹杂物进行了检测，结果表明，使用本文所提出的夹杂物评估方法预测的钢中最大夹杂物尺寸及疲劳强度与疲劳试验结果相吻合。因此，该方法有望成为预测高洁净度高强度钢中最大夹杂物尺寸及其疲劳强度的一种有效方法

在距离分类器和判别函数分类器中，我们都是把模式看作是 N 维欧氏空间中的一个点， 而且统一类别的模式在空间中聚集在一定的区域，不同模式的区域在空间中具有一定的分离 性。在本章所讨论的统计分类器中，我们仍然认为模式是欧氏空间中的一个点，但是每一类 模式不是分布在空间中的一个确定区域，而是可能分布在整个空间，只不过空间中每一点属 于某一类的概率不同，属于这一类的可能性大一些，属于另一类的可能性小一些

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量

1.概括分析:在第二章中我们研究了离散型随机变量,在那里随机变量只取有限个或 可列个值,这当然有很大的局限性在许多随机现象中出现的一些变量,它们的取值是可以充满 某个区间或区域的(也就不会只取有限个或可列个的值),概率论的任务是要研究它们的统计规 律,那么对于这种更一般的随机变量,如何来描述它的统规律呢?因为单点集的长度为零由 此可知,用“分布列”是行不通的,需要另外找一个合适的“工具”分布函数.本节是概率 论中的基本内容之一学习本节,要求学生掌握随机变量

科学的最终目的在于揭示事物变化的内在规律,因果关系是事物内在规律的 种基本形式。然而,事物的内在联系并不能直接观察到,所以需要在科学研究中应用 各种方法来加以探索和分析。通径分析便是一种探索系统因果关系的统计方法。 因果关系模型中明确设置自变量和因变量,通过模型分析,检査自变量对于 因变量的作用方向、作用强度和解释能力。并且,因果关系模型还可以用来进行 预测。本书第二章多元回归分析便是因果关系模型的一种。但是,多元回归模型 是一种比较简单的因果关系模型,它所假设的因果关系不存在多环节的因果结 构,尽管多元回归模型中可以包含多个自变量,然而各个自变量对因变量的作用 却是假设为并列存在的

《科学观察》( Science watch)中所列举的最热 门课题(即由SCI引用率最高的论文所确定的前沿领域),可以看到近一年来(1989 1999.8)在世界范围内,物理学、化学、生物学和医学四大学科中哪些课题或领域处于最 前沿或属于最热门的范畴(引用率进入前10名),并可从统计数字的变化来分析各学科前 沿领域热门课题的发展趋势 物理学 近一年来,理论物理中对超弦理论的研究无疑在整个物理学的热门课题中占据着绝对的主 导地位,其引用率在一年的连续6次统计中,没有一次不进入前10名

多元方差分析的主要用途是同时分析和检验不同类别在多个间距测度等级变 量上是否存在显著差别。这种方法由威尔克(S.S.Wlk)在1932年创建,后来 又得到逐步发展和完善。现在,许多计算机统计软件中都已经具有多元方差分析 的功能。但是,这种方法在我国社会科学研究中的应用尚属少见,有待进一步推 本章第一节将从多元方差分析与一元方差分析的关系入手,简介相关方法的 沿革及多元方差分析的特点。第二节主要介绍多元方差分析所要求的变量、数据 方面的条件

在社会科学研究中,一个经常会遇到的问题就是要对定性变量数据进行量化 分析,因为研究中往往使用一些定性( Nonmetric)变量,例如名义变量或序次 变量来反映研究对象的行为、态度等,研究不同性别的顾客对不同品牌商品的喜 好,不同职业的人在吸烟行为上的差异等都属于此类研究。以往在分析这样的定 性变量时,往往需要使用非线性统计方法,例如L< linear等,但在每个变量都 划分成许多类别的情况下,这些分析方法就很难直观地揭示出变量之间的联系以 及变量类别之间的关系

第一章 质量管理概论 第二章 IS09000族标准与质量管理体系 第三章 质量检验 第四章 概率与统计基础 第五章 正交试验设计与田口方法 第六章 方差分析法 第七章 回归分析 第八章 抽样检验 第九章 统计过程控制与诊断 第十章 接近零不合格过程的质量控制 第十一章 质量改进常用方法 第十二章 质量机能展开(QFD) 第十三章 质量评估方法 第十四章 顾客满意度 第十五章 可靠性、维修性与产品安全性 第十六章 计量 第十七章 测量系统分析(MSA) 第十八章 业务流程重组 第十九章 网络时代的质量管理 第二十章 六西格玛工程简介 附录1：常用数表 附录2：正交表、正交多项式系数表 附录3：质量管理法律、法规及文献目录

问卷设计是一门技巧性很强的学问,一份设计巧妙的问 卷应当使被访问者完全明确调查的意图并乐意配合作出正确 的回答,同时使得调查机构便于对调查进行计算机处理并作 出推断与预测。 这样就要求调查问卷的设计者不仅要有大量的统计推断 知识,而且要对调查内容的有关知识有所了解。例如,调查 计算机网络设备的市场需求问题,倘若一个人对计算机、网 络等都很不熟悉,那就干脆不要去设计问卷。必要时应当与 有关专家一起设计