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基礎統計學(四版)

為了解決標準差意義的問題，作者吳冬友,楊玉坤 這樣論述：

　　本書內容有三大單元, 共計十六章 　　(1) 敘述統計: 第一章 ~ 第四章 　　(2) 基礎機率: 第五章 ~ 第八章 　　(3) 推論統計: 第九章 ~ 第十六章   　　本書適合作為各科系所之統計學應用統計學之教科書, 也適合作為專题研討 講習或實務進修課程之教材。 　　習題解答及補充資料，請至五南官網www.wunan.com.tw 　　輸入書號1H28，即可找到下載處。

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焊線介面金屬化合物品質檢驗差異之研究

為了解決標準差意義的問題，作者王贈閔 這樣論述：

介面金屬化合物在封裝焊線製程是相當重要的品質特性，其規範是介面金屬化合物在整顆金球與鋁墊的接觸面中須高於一定的比例；隨著科技進步，量測的工具也日漸增加，從光學顯微鏡到電子顯微鏡跟X光機等皆能提供量測的功能，但是利用不同的特性去觀察，難免產生偏差。本研究利用六標準差改善手法(DMAIC)去改善不同部門對介面金屬化合物的占比因採用不同的拍攝工具與量測方式而產生的差異。利用統計手法發現不同量測工具的成像差異是根本原因。針對其爭議處改變判斷標準，縮小部門間的差異。最後以教育訓練導入部門內部後，以GR&R( Gage Repeatability and Reproducibility)驗證的結

果，確保部門內的一致性。

今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!

為了解決標準差意義的問題，作者向後千春,冨永敦子 這樣論述：

　　～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～ 　　從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！ 　　大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。 　　店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是── 　　到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？ 　　小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。 　　可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。 　　「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」 　　那麼，要如何從

「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？ 　　◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆ 　　現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。 　　可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。 　　然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？ 　　本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。 　　Part 1高度相關，還是低度相關？ 　　統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定 　　

幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？ 　　Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！ 　　統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸 　　除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」 　　Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？ 　　統計關鍵字►相關矩陣、因素分析 　　

新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？ 　　本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。 　　上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。 　　下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。 　　期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資

訊素養能力。 本書特色 　　◎8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。 　　◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。 　　◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。

利用六標準差手法提昇晶舟盒之氣密度 -以A公司為例

為了解決標準差意義的問題，作者林信諱 這樣論述：

隨著時代進步，半導體製程工序繁複，以晶圓製造為例，從二十年前的1微米到目前最先進的7奈米技術，其倍率縮小近千倍，在潔淨度100 class的無塵室裡，晶舟盒氣密度需求更是重要，晶舟盒氣密度不佳會影響到製程上的缺陷與良率不佳。潔淨度100class的無塵室裡，微塵量為每一立方米的空間內空氣中直徑為1埃(百億分之一米)的塵粒不得超過100顆微塵，再製程越來越嚴苛的環境下，晶圓上面的落塵量測從0.16μm到0.045μm，晶舟盒裡面更不能有過多的微塵，如果晶舟盒裡的氣密度不佳，微塵就會隨著氣密不佳的空隙而進入晶舟盒裡。　　本研究運用六標準差的改善手法來真正去除FOUP品質異常的潛在因素，實際運用於

半導體製程上的改善，制定改善目標、提供改善方法、驗證及最終的標準化。藉由六標準差管理改善晶舟盒的氣密度所產生的影響，降低生產與人力成本，並且提升製程良率，改善專案使得FOUP在之後幾個月因溼度異常的Wafer報廢數為零，而這樣的專案執行效果是很顯著的。