應用EXCEL的統計品質解析檢定與推定 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Excel
• 統計
• 品質解析
• 檢定
• 推定
• 數據分析
• 質量控製
• 統計學
• 應用統計
• 管理科學

?實施統計品質解析的基礎
?實用易懂的檢定與推定
?以實例演練熟習Excel的應用

　　品質管理在企業界已極為普及，並有逐漸定型化的趨勢。尤在電腦越來越進步的今日，許多産業的産品品質，隻想倚賴機械的自動化或品管作法程式化的電腦管製來達成，而忽視現場人員的統計品管與解析之重要性，使得現場的乾部及工程師不重視統計解析及統計品管，因此現場的品質不斷發生問題而無法獲得有效的解決。

　　近年來，Excel函數能應用到統計品質解析的方法越來越多，截至目前，幾乎所有現場使用的統計品管的解析手法都能以Excel來計算，而成為非常方便的工具。有鑑於此，筆者將曆年來輔導各工廠推行統計解析的講義、例題或演練題目等整理編寫，並加入實際應用Excel計算的步驟，進而完成本書。

　　本書是為接續<應用Excel的統計品管與解析>之續篇。單數章為有關統計解析的基礎手法，主要是計畫值、計數值，以及單相關分析之檢定與推定。這些手法對於改善效果的查證，以及改善效果大小的推定相當有效。如果不想應用Excel，隻靠人算或計算機計算，單單閱讀這四個章節，就可以充分理解統計解析並進而在現場使用。雙數章則是實際將例題應用Excel計算並將其計算步驟及內容編著而成，對初次想應用Excel進行各種檢定或推定者，應有相當大的助益。

作者簡介
鍾朝嵩

榮膺:

1.第二屆國傢品質奬
2.第十屆品質管製個人奬
3.應聘為韓國規格協會主持全國品管巡迴講座
4.應聘為新加坡生産力局主持品管圈全國診斷及講座
5.獲日本科學技術連盟(JUSE)感謝狀，感謝促進兩國品管交流
6.主辦1977年、1980年、1983年、1988年、2001年國際品管圈大會(ICQCC，在颱灣舉行)
7.召集並主持颱、日、韓、泰、新加坡、菲律賓、印度、香港、馬來西亞等九國代錶組織?ICQCC ACOORDINATING COMMITTEE?

經曆:

　　先後任教於颱北科技大學、中原大學、成功大學工管研究所、中央大學統計研究所。

　　著有基礎品質管理、品質管理(全)、工廠實驗計劃法、相關與迴歸、如何推行品管圈活動、品管圈實際演練法品質(Q-PAT)、全麵品質管理、品管圈活動手冊、如何推行公司內標準化、品經體管理(QMU)等書。

　　曾受聘顧問輔導包括統一企業、巨大機械(捷安特)、颱塑、榮成紙業、颱南企業、颱元紡織、颱灣東電化、正新橡膠、福特六和、彰化銀行、和成欣業、鬆下電器、福懋興業、聯華電子等上百傢國內知名企業。對颱灣TQM的推動及成效貢獻卓著。

好的，以下是一本與《應用EXCEL的統計品質解析檢定與推定》主題不相關的圖書簡介，力求內容詳實，貼近專業書籍的寫作風格。 --- 圖書名稱：《深度學習在自然語言處理中的前沿應用與實踐》 作者：李明 著，王芳 審定 齣版社：科技文獻齣版社 ISBN：978-7-5045-9876-1 --- 內容簡介 本書全麵深入地探討瞭當前自然語言處理（NLP）領域最前沿的技術進展，尤其聚焦於深度學習模型在復雜語言理解、生成及交互任務中的創新應用與實際部署策略。全書共分十二章，內容結構嚴謹，從基礎理論的梳理到尖端模型的剖析，再到具體應用案例的詳盡解析，旨在為從事人工智能、語言計算、數據科學以及相關交叉學科的研究人員、工程師和高年級學生提供一份兼具理論深度和工程實踐價值的權威指南。 第一部分：深度學習基礎與NLP範式演進（第1章至第3章） 第一章“現代NLP的基石：從統計到神經網絡”係統迴顧瞭NLP技術的發展脈絡，重點闡釋瞭深度學習，特彆是循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何剋服傳統統計方法的局限性，為處理序列數據奠定瞭基礎。 第二章“注意力機製與Transformer架構的革命”是全書的核心理論基礎之一。本章詳細解析瞭自注意力（Self-Attention）機製的數學原理和計算優化，深入剖析瞭Transformer模型的編碼器-解碼器結構。同時，對多頭注意力機製（Multi-Head Attention）在捕獲長距離依賴關係中的關鍵作用進行瞭詳盡的數學推導和案例分析。 第三章“預訓練語言模型的崛起與生態”聚焦於BERT、GPT係列以及RoBERTa、T5等主流預訓練模型。本章不僅講解瞭掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）等預訓練任務的設計思想，還深入探討瞭上下文嵌入（Contextual Embeddings）的生成過程，並對比分析瞭不同預訓練策略對下遊任務性能的影響。 第二部分：前沿模型與高級理解技術（第4章至第7章） 第四章“知識增強型語言模型與結構化信息融閤”探討瞭如何將外部知識庫（如知識圖譜）融入到深度學習框架中。內容涵蓋知識注入的兩種主要範式：軟性融閤（通過結構化損失函數）和硬性融閤（通過門控機製），並提供瞭基於知識圖譜嵌入（KGE）與Transformer模型結閤的SOTA（State-of-the-Art）架構案例。 第五章“麵嚮復雜推理的語義解析與邏輯建模”關注NLP在需要深層推理任務中的錶現。本章詳細介紹瞭如何構建能夠處理多跳問答（Multi-hop QA）、常識推理和因果關係判斷的模型。重點分析瞭神經符號方法（Neuro-Symbolic Methods）如何結閤深度網絡的模式識彆能力和符號邏輯的嚴謹性，以提高模型的可解釋性和推理精度。 第六章“多模態學習在跨語言與跨模態NLP中的應用”轉嚮瞭更廣闊的領域。本章深入研究瞭如何將文本信息與圖像、語音等模態信息對齊和融閤。討論瞭跨語言對齊（Cross-lingual Alignment）技術，例如在零樣本（Zero-shot）和少樣本（Few-shot）跨語言遷移中的關鍵挑戰與應對策略，並通過CLIP等模型的視角解析瞭模態間統一錶徵空間的構建。 第七章“高效能與輕量化模型設計”著眼於模型部署的實際挑戰。本章係統梳理瞭模型壓縮技術，包括知識蒸餾（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）。針對資源受限設備，詳細介紹瞭如ALBERT、DistilBERT等輕量化架構的設計哲學，並提供瞭針對移動端部署的模型優化流程。 第三部分：生成式模型與交互式應用（第8章至第12章） 第八章“文本生成：從序列到連貫敘事”聚焦於文本生成任務，如摘要生成、機器翻譯和故事創作。本章不僅對比瞭基於自迴歸（Autoregressive）和非自迴歸（Non-Autoregressive）的生成模型，還深入探討瞭如何使用采樣策略（如Top-k、Nucleus Sampling）和評估指標（如BLEU、ROUGE、Perplexity）來控製生成文本的流暢性、多樣性和忠實度。 第九章“麵嚮對話係統的檢索與生成混閤框架”探討瞭構建高質量對話係統的最新實踐。本章詳細分析瞭基於檢索（Retrieval-based）和基於生成（Generative-based）模型的優劣勢，並著重講解瞭如何設計混閤架構，以平衡迴復的準確性和開放域對話的自然性，並討論瞭對話狀態跟蹤（DST）的深度學習方法。 第十章“可解釋性（XAI）在NLP中的實踐與工具”強調瞭深度學習模型透明度的重要性。本章介紹瞭多種解釋技術，如梯度可視化（Gradient-based methods）、特徵歸因（Saliency Maps）和局部解釋模型（如LIME、SHAP）在NLP任務中的應用，旨在幫助研究人員理解模型決策背後的語言學依據。 第十一章“負責任的AI：偏見檢測、緩解與公平性評估”是本書對社會責任的集中探討。本章詳細分析瞭訓練數據中蘊含的性彆、種族和社會偏見如何被語言模型內化。提供瞭量化偏見的技術（如WEAT、SEAT）以及在模型訓練和微調階段引入公平性約束的有效方法。 第十二章“工程實踐與大規模模型部署”將理論與工程實踐緊密結閤。本章涵蓋瞭使用PyTorch/TensorFlow進行大規模分布式訓練的策略（如DDP、FSDP），以及使用ONNX、TensorRT等工具進行模型推理加速的實戰經驗。最後，給齣瞭一個完整的、可復現的端到端NLP項目部署流水綫案例。 目標讀者： 本書適閤具有一定概率論、綫性代數和基礎機器學習背景的讀者。特彆推薦給希望從理論層麵深入理解Transformer、LLM等前沿技術，並計劃將其應用於實際工業界或學術研究的NLP專業人士和研究學者。 本書特色： 1. 前沿性強： 內容緊跟近三年NLP領域的最新研究成果，覆蓋瞭從基礎架構到新興倫理問題的全景。 2. 理論與實踐結閤緊密： 每個核心概念均輔以詳細的數學公式推導和基於主流框架（如Hugging Face Transformers）的代碼示例指導（代碼在配套資源中提供）。 3. 深度解析： 對核心模型（如Attention、Transformer）的內部工作機製進行瞭庖丁解牛式的剖析，而非停留在錶麵介紹。 4. 係統性構建： 邏輯清晰，逐步引導讀者從基礎概念過渡到復雜的係統設計與工程部署。 ---

第1章 統計解析的基礎知識
第2章 Excel的母集團分配
第3章 統計的檢定
第4章 Excel的統計檢定
第5章 統計的推定
第6章 Excel的統計推定
第7章 單相關分析
第8章 Excel的單相關分析

评分☆☆☆☆☆

《應用EXCEL的統計品質解析檢定與推定》這本書，它的名字就很有吸引力。在快速發展的科技和生産環境中，如何有效地監控和提升産品品質，是我們企業生存和發展的關鍵。而Excel，作為我們日常工作中最常用、最方便的工具，如果能夠被深入地應用於統計品質管理，那將是極大的福音。我非常期待書中在“品質解析”方麵的詳盡講解，希望能學習到如何利用Excel來創建各種可視化圖錶，比如散點圖、魚骨圖、控製圖等，從而更直觀地識彆齣影響産品質量的關鍵因素和過程中的異常情況。我希望書中能提供一些實用的Excel模闆，讓我能夠快速上手，並且能提供詳細的解讀說明，告訴我如何從這些圖錶中獲取有價值的信息。此外，關於“檢定”和“推定”的部分，我也充滿瞭好奇。如何利用Excel來對數據進行假設檢驗，從而做齣科學的判斷，例如判斷不同批次産品之間是否存在顯著差異，或者如何利用Excel來對總體參數進行估計，並給齣可靠的置信區間，這些都是我工作中非常需要的知識。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，我都覺得統計品質管理是一個既重要又有些門檻的領域，尤其是如何將理論與實際操作結閤起來，更是讓許多人感到睏惑。這本《應用EXCEL的統計品質解析檢定與推定》的齣現，讓我看到瞭希望。《應用EXCEL》這幾個字，就已經非常吸引我，因為Excel是我們最熟悉的工具，如果能用它來解決統計品質管理的問題，那學習起來會更加事半功倍。我特彆期待書中在“檢定”方麵的詳細講解。例如，在進行産品檢驗時，我們經常需要判斷一批産品是否符閤規定的質量標準。這本書能否詳細介紹如何利用Excel來進行假設檢驗，比如如何設置原假設和備擇假設，如何利用Excel內置的統計函數來計算檢驗統計量和P值，並且如何根據P值來做齣決策。我希望書中能提供一些實際的案例，例如如何利用Excel來分析抽樣數據，判斷産品是否閤格，或者如何利用Excel來進行方差分析，比較不同生産批次之間的差異。此外，關於“推定”的部分，我也非常感興趣。如何利用Excel來估計總體的平均數、比例等參數，並計算相應的置信區間，這對於我們進行質量預測和改進至關重要。

评分☆☆☆☆☆

這本《應用EXCEL的統計品質解析檢定與推定》，光是書名就讓我眼睛一亮！身為一個長期在製造業打滾的颱灣技術人員，我深刻體會到數據分析在提升産品良率、優化生産流程中的重要性。過去，我們常常依賴人工計算或是一些老舊的軟件，效率不高不說，齣錯的機率也讓人提心吊膽。Excel 如此普及，而且功能強大，如果能將統計品質管理的精髓巧妙地融入其中，那簡直是如虎添翼。我特彆期待書中能夠詳細闡述如何利用Excel的各種函數和工具，例如IF、SUMIFS、COUNTIFS、AVERAGEIFS等，來構建復雜的品質管製圖，而且最好能提供一些實際案例，讓我可以依循著步驟去實踐，而不是隻停留在理論層麵。尤其是在“檢定”這部分，如何利用Excel進行假設檢驗，判斷批次産品是否閤格，或者是比較不同製程的差異，這對我來說是至關重要的。我希望能看到關於t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等經典統計方法的Excel實踐操作指南，並且要解釋清楚每種方法的適用條件以及結果的解讀，這樣纔能真正地將書中的知識轉化為解決實際問題的能力。這本書如果真的能做到這些，那絕對是改變我工作方式的一本神書！

评分☆☆☆☆☆

這本《應用EXCEL的統計品質解析檢定與推定》的書名，讓我眼前一亮。作為一名長期在颱灣製造業工作的技術人員，我深知統計品質管理在産品質量提升中的關鍵作用。然而，許多傳統的統計方法要麼過於理論化，要麼需要昂貴的專業軟件，這對於我們實際工作而言，往往存在操作上的睏難。Excel 的普及性和易用性，為統計品質管理提供瞭一個絕佳的實踐平颱。我尤其期待書中在“檢定”部分能夠提供詳實的Excel操作指南。例如，在進行産品檢驗時，如何利用Excel來設計和執行抽樣方案，並根據樣本數據做齣關於整批産品閤格與否的決策。這涉及到假設檢驗、P值計算、置信區間估計等一係列統計概念。我希望書中能夠詳細講解如何利用Excel的函數和工具，例如`T.TEST`、`CHISQ.TEST`、`CONFIDENCE.NORM`等，來完成這些分析，並且能夠提供清晰易懂的結果解讀。此外，我也非常好奇書中在“推定”方麵的介紹，如何通過Excel來從樣本數據推斷總體的統計特性，並評估推斷的可靠性。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，在快速變化的市場環境中，能夠掌握數據、解讀數據，並據此做齣明智決策，是企業能否持續生存和發展的關鍵。這本《應用EXCEL的統計品質解析檢定與推定》的齣現，仿佛為我打開瞭一扇新的大門。我很好奇書中關於“推定”的部分，是如何將Excel與統計推論巧妙結閤的。例如，如何利用Excel進行樣本數據的分析，然後推斷齣整體總體的特徵，像是計算置信區間，或是進行迴歸分析來預測未來的趨勢。在我的工作經驗中，很多時候我們無法一次性檢測所有的産品，所以就必須依賴樣本來做推斷。如果這本書能提供實用的Excel模闆，或者詳細的步驟說明，教我如何進行AQL（可接受質量水平）的抽樣方案設計和執行，那將極大地提高我們的工作效率和決策的科學性。此外，我也非常關注書中是否會介紹一些 Excel 中進階的統計分析工具，比如數據分析工具庫裏的各種選項，以及如何利用VBA（Visual Basic for Applications）來自動化一些重復性的統計分析流程。畢竟，實際操作中的數據量往往非常龐大，手動輸入和計算會耗費大量時間。

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收到這本《應用EXCEL的統計品質解析檢定與推定》的時候，我內心是充滿期待的。過去，我對於統計品質管理有一些模糊的認識，但總覺得理論過於抽象，難以落地。Excel 則是我日常工作中不可或缺的工具，它的易用性和強大的數據處理能力是毋庸置疑的。因此，我非常希望這本書能夠成為一座橋梁，將抽象的統計概念與Excel的實際操作緊密聯係起來。我尤其關注書中在“品質解析”方麵的闡述。品質解析不僅僅是找齣問題，更重要的是要探究問題産生的根源，並找到有效的解決方案。我希望書中能詳細講解如何利用Excel進行各種圖錶的繪製，比如柏拉圖、因果圖、直方圖、管製圖等，並且要說明如何通過這些圖錶來識彆和分析生産過程中可能齣現的各種異常情況。此外，我也好奇書中會如何引導讀者利用Excel進行過程能力分析，例如計算Cp、Cpk等指標，並解釋這些指標在評估生産過程穩定性和可控性方麵的意義。如果書中能提供一些實用的Excel函數和公式，幫助我們快速計算這些指標，並提供相應的解讀指南，那對我來說將非常有價值。

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我一直對如何利用數據來提升産品品質非常感興趣，而這本《應用EXCEL的統計品質解析檢定與推定》的書名，恰好擊中瞭我的需求點。在我的工作經曆中，常常需要處理大量的生産數據，但如何有效地從中提取有用的信息，並將其轉化為可操作的改進措施，是我麵臨的挑戰。Excel 作為我們日常工作中不可或缺的工具，其強大的數據處理能力眾所周知，但如何將其與統計品質管理結閤起來，則是我一直想要深入瞭解的。我非常期待書中在“品質解析”方麵的精彩闡述，希望能學到如何利用Excel來繪製各種統計圖錶，比如直方圖、柏拉圖、散點圖等，以及如何通過這些圖錶來識彆生産過程中的異常模式和潛在問題。我更希望書中能詳細講解如何利用Excel來進行過程能力分析，例如如何計算Cp、Cpk等指標，並解讀這些指標的含義，從而判斷生産過程的穩定性和可控性。此外，對於“檢定”和“推定”部分，我也充滿瞭期待。如何利用Excel來進行假設檢驗，判斷産品是否閤格，或者如何通過樣本數據來推斷整體品質狀況，並給齣科學的結論，這對我來說至關重要。

评分☆☆☆☆☆

這本《應用EXCEL的統計品質解析檢定與推定》的書名，直接戳中瞭我的痛點。在當前的競爭環境下，品質是企業的生命綫，而統計工具則是保障品質的利器。過去，我也曾接觸過一些統計品質管理的書籍，但很多都停留在理論層麵，或者要求使用昂貴的專業軟件，這對於我們中小企業來說，經濟上和技術上都存在一定的門檻。Excel 的普及程度和較低的學習成本，讓它成為統計品質管理最理想的實踐平颱。我非常期待書中能夠提供詳實的“檢定”方法，不僅僅是簡單的閤格/不閤格判斷，而是能夠進行更深入的統計檢驗，比如如何利用Excel來進行雙樣本t檢驗，比較兩種不同生産工藝的平均産量是否有顯著差異，或者如何利用Excel進行方差分析，探究不同生産綫、不同班組對産品質量的影響程度。我希望書中不僅教我們如何操作，更能教會我們如何選擇閤適的檢驗方法，以及如何解讀檢驗結果，從而做齣科學的決策。此外，書中對於“推定”部分的講解，我也十分好奇。如何通過Excel來估計總體的參數，比如平均值、比例等，並給齣可靠的置信區間，這對於我們進行市場預測和産品規劃至關重要。

评分☆☆☆☆☆

對於《應用EXCEL的統計品質解析檢定與推定》這本書，我抱有極大的興趣和期待。在現代企業管理中，品質控製已經成為提升競爭力的核心要素之一。而Excel，作為我們日常工作中不可或缺的工具，如果能被賦予更強大的統計品質解析和檢定推定能力，那無疑會極大地提高我們的工作效率和決策的科學性。我非常關注書中關於“品質解析”的部分，希望能詳細瞭解如何利用Excel來識彆和分析産品或過程中的潛在問題。例如，如何通過Excel繪製各種統計圖錶（如控製圖、直方圖、柏拉圖等）來直觀地展示數據，並通過圖錶的變化來判斷過程是否處於穩定狀態，或者找齣影響品質的關鍵因素。我期待書中能提供一些實用的Excel模闆，幫助我們快速構建這些圖錶，並提供清晰的解讀方法。此外，我也對“檢定”和“推定”部分的內容充滿好奇。如何利用Excel進行假設檢驗，判斷産品是否符閤規格要求，或者如何通過樣本數據來推斷總體參數，並計算置信區間，這些都是我工作中最需要解決的問題。如果書中能提供詳盡的操作步驟和實際案例，讓我能夠輕鬆上手，那這本書的價值將是無可估量的。

评分☆☆☆☆☆

《應用EXCEL的統計品質解析檢定與推定》這本書，光聽名字就讓我充滿瞭學習的動力。在我的職業生涯中，品質的重要性不言而喻，而如何有效地利用數據來提升和控製品質，則是我一直在探索的領域。Excel 作為我們最常用的辦公軟件，其強大的數據處理和分析能力，如果能被充分挖掘並應用於統計品質管理，那將是事半功倍。我特彆期待書中在“檢定”方麵的內容。例如，在産品質量抽樣檢驗時，如何利用Excel來設計科學的抽樣方案，並且如何根據抽樣結果來做齣是否接受整批産品的決策。這涉及到大量的統計計算和判斷，如果書中有詳細的Excel操作步驟和案例，例如如何利用Excel來計算抽樣誤差，以及如何根據AQL（可接受質量水平）來確定樣本量，那我將感到受益匪淺。我更希望書中能深入講解如何利用Excel來進行假設檢驗，不僅僅是簡單的二項分布檢驗，而是能夠進行更復雜的參數檢驗和非參數檢驗，例如Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗等，並且能夠清晰地解釋這些檢驗在實際品質控製中的應用場景和結果解讀。