在使用SciPy进行统计质量控制和工业工程分析时，可以使用其提供的统计模块和优化模块来进行数据分析和优化问题的求解。以下是一些常用的方法和函数：
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数据分析：可以使用SciPy的统计模块来进行数据分析，包括描述性统计、假设检验、方差分析等。例如，可以使用
scipy.stats.describe()函数来计算数据的描述性统计信息，使用scipy.stats.ttest_ind()函数来进行两组数据的独立样本t检验。 -
质量控制：可以使用SciPy的统计模块来进行质量控制的分析，包括控制图的绘制和分析。例如，可以使用
scipy.stats.shewhart()函数来绘制Shewhart控制图，使用scipy.stats.cusum()函数来绘制CUSUM控制图。 -
工业工程分析：可以使用SciPy的优化模块来解决工业工程中的优化问题，如最优产量、最小化成本等。例如，可以使用
scipy.optimize.minimize()函数来求解最小化目标函数的优化问题。
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