データのとり方・まとめ方から始める統計的方法の基礎
発売日：2015年4月
統計的方法の基礎的な知識が身につく
- ISBN
- 978-4-8171-9548-7
- 著者情報
- 棟近 雅彦（ムネチカ マサヒコ）
１９８７年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了、工学博士取得。１９８７年東京大学工学部反応化学科助手、１９９２年早稲田大学理工学部工業経営学科（現経営システム工学科）専任講師、１９９３年同助教授を経て、１９９９年より早稲田大学理工学術院創造理工学部経営システム工学科教授。ＩＳＯ／ＴＣ１７６日本代表エキスパート。主な研究分野は、ＴＱＭ、感性品質、医療の質保証、災害医療
川村 大伸（カワムラ ヒロノブ）
２００９年名古屋工業大学大学院工学研究科社会工学専攻博士後期課程修了、博士（工学）取得。２００９年東京理科大学理工学部経営工学科助教を経て、２０１２年より筑波大学システム情報系社会工学域助教。東京理科大学理工学部経営工学科非常勤講師。日本品質管理学会の論文誌編集委員、日本経営工学会の生産・物流部門運営委員会幹事。現在の主な研究テーマは、統計的品質管理、サービスマネジメント
梶原 千里（カジハラ チサト）
２０１３年早稲田大学創造理工学研究科経営デザイン専攻博士課程修了、博士（経営工学）取得。２０１３年同大学創造理工学部経営システム工学科助手を経て、２０１５年より早稲田大学理工学術院創造理工学部経営システム工学科助教。主な研究分野は、医療の質保証、ＴＱＭ、災害医療
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商品説明
本書は、「実践的SQC（統計的品質管理）入門講座」シリーズ（全４巻）の第１巻目である。本書では、品質管理の基本的な方法であるQC七つ道具と推定・検定を取り上げている。 これらの方法は、複雑な理論を用いるものではないが、その有用性は実証されている。 また、今後さまざまな統計的方法を学ぼうと考えている方々にとって必要な知識を提供するものである。 特に本書の第１章では、あらゆる統計的方法を適用する際の前提となるデータの収集、および数量的なまとめ方を解説している。データをとる際は、目的を達成できるように収集する必要がある。データの収集を誤ってしまうと、どんなによい方法を用いて解析を行ったとしても、その結果を使うことができなくなってしまう。本書を読むことで、統計的方法の基礎的な知識が身につく。
品質管理の基本的な方法であるQC七つ道具と推定・検定を取り上げている。今後さまざまな統計的方法を学ぼうと考えている方々にとって必要な知識を提供するものである。第１章では、あらゆる統計的方法を適用する際の前提となるデータの収集、および数量的なまとめ方を解説している。
目次
第１章 データのとり方、まとめ方
第２章 パレート図―改善すべき問題はどれか？
第３章 ヒストグラム―データの分布状況を把握する
第４章 管理図―工程が安定しているかを確認する
第５章 特性要因図―特性と要因の関係を整理する
第６章 散布図―２つの変量の関係を調べる
第７章 チェックシート―データをすばやく容易にとる工夫
第８章 推定・検定
商品詳細
- シリーズ名
- 実践的ＳＱＣ〈統計的品質管理〉入門講座 １
- 出版社名
- 日科技連出版社
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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