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本書不但可以厚植讀者的深度，亦可增加廣度，是一本教學、自修兩相宜的大專教科書。授課老師可依照原著作者的建議來進行教學，因為材料豐富且具有下列三大特色：1.完整性：就統計的實驗設計而言，以編譯者所知的範圍，本書幾乎已全部包括，解說亦詳盡。2.豐富性：習題及參考資料（包括統計軟體），取材自許多應用領域及期刊，增加讀者的見識。3.即時性：本書都有介紹到最新發展課題及方向。

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Once solely the domain of engineers, quality control has become a vital business operation used to increase productivity and secure competitive advantage. Introduction to Statistical Quality Control o

The textbook shows some signs of being used because there is a small dent on the spine. But other than that, the book feels like brand new and the pages are clean.

本書章節組織與主題範圍　這本書共有六個部分，第一部分是簡介。第一章是品質改善的原理與基本觀念介紹。本章內容指出，品質已經成為一項主要的企業策略，而成功改善品質的組織可以提升產能、擴大組織的市場滲透，達成更高的獲利性，以及更強的競爭優勢；內容也包括品質改善的一些管理與執行觀點。第二章說明「DMAIC」，是定義(define)、衡量(measure)、分析(analyze)、改善(improve)、管制(control)五個英文字第一個字母的縮寫。「DMAIC」通常與六個標準差有關，但不論一個組織因為策略性考量所採用的方法為何，「DMAIC」常常是品質管制專業人士使用的一項絕佳策略性工具。 第二部分說明品質改善中，很有用的統計方法。主題包括：抽樣與敘述統計、機率與機率分配的基本概念、參數的點估計與區間估計，以及統計的假設檢定。這些主題通常都包括在統計方法的基本課程裡；不過在本書當中，是以品質工程的觀點呈現。我過去的體認是，即使具有豐富統計知識背景的讀者，也會發現這本書的內容很有用，而且跟一般標準的統計教科書有些不同。 第三部分有四章，涵蓋統計製程管制(SPC)的基本方法與製程能力分析的方法。儘管這部分的內容，討論了數種統計製程管制解決問題的工具(例如，柏拉圖、因果關係圖)，不過最主要的焦點還是蕭華特(Shewhart)管制圖。雖然蕭華特管制圖並不是最新方法，然而蕭華特管制圖在現代企業與產業的使用上，卻仍然有著極高的價值。 第四部分有四章，說明更進階的統計製程管制(SPC)方法。內容包括累積和與指數加權移動平均管制圖(第九章)，一些重要的單變量管制圖，如短期生產的程序、自我相關資料、多注頭製程(第十章)，多變量製程監控與管制(第十一章)，以及回饋調整技術(第十二章)；這裡有些內容比第三部分更進階的程度，但絕大部分的內容對大三、大四或研究所一年級的學生來說，是很容易理解的。這些內容提供讀者，第二個統計品質管制與改善的課程基礎。 第五部分有兩章，說明依照統計所設計的實驗，如何應用在製程設計、發展與改善。第十三章說明實驗設計基本的概念，並且介紹因子與部分因子設計，其中特別強調兩階段的系統設計。這些設計在產業的因子篩選與製程特性中被普遍使用。雖然這個主題的論述並不是很廣泛，也不能代替實驗設計的正式課程，它卻可以讓讀者領略，實驗設計更複雜的範例。第十四章介紹反應曲面法與

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Applied Statistics and Probability for Engineers provides a practical approach to probability and statistical methods. Students learn how the material will be relevant in their careers by including a

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