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生产过程评价指标的统计分析

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
引言第12-17页
 1.本课题研究的目的、意义第12-13页
 2.国内外研究现状第13-16页
 3.本课题研究内容和创新点第16-17页
第1章 一元过程能力指数第17-23页
   ·基本的过程能力指数第17-19页
   ·过程能力指数的估计与检验第19-23页
第2章 多元过程能力指数第23-31页
   ·多元过程能力指数定义第23-26页
   ·MC_p的估计与检验第26-31页
第3章 非正态分布过程能力指数第31-50页
   ·数据变换法第31-38页
     ·过程控制第31-34页
     ·过程能力评估第34-38页
   ·当量化法第38-44页
     ·Weibull分布位置—刻度参数控制图第40-43页
     ·过程能力评估第43-44页
   ·分位数法第44-48页
   ·Bootstrap法第48-50页
第4章 过程能力指数Bayes分析第50-56页
   ·C_p的Bayes分析第50-53页
     ·无信息先验情形第50-51页
     ·共轭先验情形第51-53页
   ·MC_p的Bayes分析第53-56页
     ·无信息先验情形第53-54页
     ·共轭先验情形第54-56页
第5章 过程能力指数的经验Bayes估计第56-70页
   ·C_p的经验Bayes估计第56-62页
     ·σ~(-2)的Bayes估计第56-57页
     ·σ~(-2)的经验Bayes估计第57-59页
     ·几个引理第59-61页
     ·主要定理及证明第61-62页
   ·MC_p的经验Bayes估计第62-70页
     ·∑~(-1)的Bayes估计第62-63页
     ·∑~(-1)的经验Bayes估计第63-65页
     ·几个引理第65-68页
     ·主要定理及证明第68页
     ·举例说明定理第68-70页
第6章 一般随机前沿面几种基本统计分析方法第70-86页
   ·随机前沿面线性模型参数的渐近有效估计第72-79页
     ·最小二乘估计第72-73页
     ·渐近有效估计第73-79页
   ·随机前沿面线性模型的极大似然估计第79-86页
     ·管理偏差u_i为半正态分布第79-81页
     ·管理偏差u_i为指数分布第81-82页
     ·管理偏差u_i截断正态分布第82-84页
     ·管理偏差u_i为伽马分布第84-86页
第7章 随机系数前沿面模型的极大似然估计第86-97页
   ·管理偏差u_i为半正态分布第87-88页
   ·管理偏差u_i为指数分布第88-89页
   ·管理偏差u_i截断正态分布第89-91页
   ·管理偏差u_i为伽马分布第91-97页
第8章 随机前沿面模型的Bayes估计第97-116页
   ·Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法第97-100页
     ·Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法第97页
     ·Gibbs抽样第97-99页
     ·Metropolis-Hastings(M-H)算法第99-100页
   ·随机前沿面线性模型基于MCMC方法的Bayes估计第100-111页
     ·管理偏差u_i为半正态分布第100-104页
     ·管理偏差u_i为指数分布第104-106页
     ·管理偏差u_i截断正态分布第106-109页
     ·管理偏差u_i为伽马分布第109-111页
   ·随机前沿面半参数模型基于MCMC方法的Bayes估计第111-116页
     ·模型及其转化第111-112页
     ·管理偏差为指数时基于MCMC方法的Bayes估计第112-116页
第9章 随机系数前沿面模型的Bayes估计第116-130页
   ·管理偏差u_i为半正态分布第116-119页
   ·管理偏差u_i为指数分布第119-122页
   ·管理偏差u_i为截断正态分布第122-126页
   ·管理偏差u_i为伽马分布第126-130页
第10章 结论和有待研究的工作第130-132页
   ·结论第130页
   ·有待研究的工作第130-132页
参考文献第132-141页
附录第141-144页
攻读博士期间发表的论文第144-145页
致谢第145页

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