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為了讓六西格瑪更加有效，經理人員和“綠帶”應該理解統計的核心概念和技術，但他們不必成為專業的統計學家!這是一本簡練的、易于理解的、非數學的綠帶所需要的所有統計學的指導書。
　　通過各種例子，戴維M．萊文展示了如何得到您所需要的信息，以及通過六西格瑪DMAIC過程來使用這些信息以改進質量。用通俗易懂的語言，萊文介紹了由估計過程控制和實驗設計到回歸分析和假設檢驗的各種主題。
　　憑借最好的統計學教育家的經驗，萊文以最少的數學來敘述主題。他十分強調實際案例，包括許多來自服務業的例子，服務業是六西格瑪應用中成長最快的領域之一。這些例子讓服務業經理人員更容易理解問題，而當使用傳統的制造業例子時理解起來會很困難。

作者簡介

戴維M.萊文是紐約城市大學Bernard M·Baruch學院統計學和計算機信息系統榮譽教授。他曾獲得紐約城市大學統計學學士和MBA學位以及紐約大學工業工程與運籌學博士學位。他被公認為是商業統計教育變革的領導者，出版多部暢銷書，并發表了許多篇學術論文。

譯者序
前言
第1章六西格瑪的基本原理
1.1 什么是六西格瑪
1.2 六西格瑪組織中的角色
1.3 統計和六西格瑪
1.4 與六西格瑪相關的統計學知識
小結
參考文獻

第2章統計學介紹
2.1 列舉研究和分析研究
2.2 抽樣調查類型
2.3 變量類型
2.4 操作性定義
小結
參考文獻
附錄2A Minitab(第14版)的介紹
附錄2B JMP（第6版）的介紹

第3章用圖形和表格表示數據
3.1 繪制品質數據的圖形
3.2 繪制測度數據的圖形
小結
參考文獻
附錄3A 使用Minitab制圖
附錄3B 使用JMP制圖

第4章描述統計
4.1 中心極限的測量
4.2 變量的描述
4.3 分布的形狀
小結
參考文獻
附錄4A Minitab在描述統計中的應用
附錄4B JMP在描述統計中的應用

第5章概率和概率分布
5.1 什么是概率
5.2 概率的一些原理
5.3 概率分布
5.4 二項分布
5.5 泊松分布
5.6 正態分布
5.7 正態概率圖
小結
參考文獻
附錄5A 概率分布和概率分布圖中Minitab的使用
附錄5B 概率分布和概率分布圖中JMP的使用

第6章抽樣分布和置信區間
6.1 抽樣分布
6.2 置信區間的基本概念
6.3 均值的置信區間估計（σ未知）
6.4 個體值的區間估計預測
6.5 比例的置信區間估計
小結
參考文獻
附錄6A 使用Minitab構建置信區間
附錄6B 使用JMP構建置信區間

第7章假設檢驗
7.1 假設檢驗的基本概念
7.2 兩個比值之間差異的檢驗
7.3 兩個相互獨立總體之間均值差異的檢驗
7.4 兩變量之間差異的檢驗
7.5 單因素方差分析：對三個或多個總體均值差異的檢驗
7.6 應用Wilcoxon秩和檢驗對兩個中位數間差異性進行檢驗
7.7 KRUSKAL?WALLIS秩檢驗：用于單因素方差分析的非參數分析
小結
參考文獻
附錄7A 使用Minitab進行假設檢驗
附錄7B 使用JMP進行假設檢驗

第8章試驗設計
8.1 試驗設計：背景知識和基本原理
8.2 雙因素的析因設計
8.3 2k析因設計
8.4 局部析因設計
小結
參考文獻
附錄8A 使用Minitab軟件進行試驗設計
附錄8B 使用JMP軟件進行試驗設計

第9章簡單線性回歸
9.1 回歸模型類型
9.2 確定簡單線性回歸方程
9.3 變差度量
9.4 假設
9.5 殘差分析
9.6 斜率推斷
9.7 預測值估計
9.8 回歸分析的缺陷
小結
參考文獻
附錄9A 使用Minitab進行簡單線性回歸
附錄9B 使用JMP進行簡單線性回歸

第10章多元回歸
10.1 開發多元回歸模型
10.2 多元判定系數和整體F檢驗
10.3 多元回歸模型殘差分析
10.4 總體回歸系數推斷
10.5 回歸模型中使用虛擬變量和交互作用項
10.6 共線性
10.7 模型構建
10.8 邏輯回歸
小結
參考文獻
附錄10A 使用Minitab進行多元回歸
附錄10B 使用JMP進行多元回歸

第11章六西格瑪管理中的控制圖
11.1 控制圖的基本概念
11.2 控制限與控制類型
11.3 失控點的判定規則
11.4 p-圖
11.5 c-圖
11.6 u-圖
11.7 均值-極差控制圖
11.8 均值-標準差控制圖
11.9 單值-極差移動圖
小結
參考文獻
附錄11A 使用Minitab創建控制圖
附錄11B 使用JMP創建控制圖
附錄A 統計表
術語表