企業(yè)質(zhì)量檢驗(yàn)教程-wenkub
2023-03-09 14:16:47 本頁面
【正文】 關(guān)于數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、收集、整理、描述、分析和推斷等方面所采用的方法。（ 1）思考性方法（ thinking methods，情理型方法或非定量統(tǒng)計(jì)方法） （ 2）描述性統(tǒng)計(jì)（ descriptive statistics ），數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法或定量統(tǒng)計(jì)方法）：描述統(tǒng)計(jì)這一術(shù)語是概括并表示定量數(shù)據(jù)，以顯示數(shù)據(jù)分布特性的方法。例如參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析等。第一節(jié) 統(tǒng)計(jì)方法基礎(chǔ)知識(shí)一、 統(tǒng)計(jì)方法及其用途二、 產(chǎn)品質(zhì)量的波動(dòng)三、 質(zhì)量特性 數(shù)據(jù)及其分類四、 質(zhì)量特性 數(shù)據(jù) 的采集（一）總體和個(gè)體（二） 數(shù)據(jù) 的采集 隨機(jī)抽樣方法五、 統(tǒng)計(jì)特征數(shù)六、質(zhì)量特性 數(shù)據(jù) 的分布特點(diǎn)和分布規(guī)律一、 統(tǒng)計(jì)方法及其用途 什么是統(tǒng)計(jì)方法 統(tǒng)計(jì)方法的性質(zhì) 統(tǒng)計(jì)方法的用途什么是統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)方法 ：是指有關(guān)收集、整理、分析和解釋統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并對(duì)其所反映的問題作出一定結(jié)論的方法。特別注意異常波動(dòng)的發(fā)生。兩類錯(cuò)誤和風(fēng)險(xiǎn)第一類錯(cuò)誤（棄真錯(cuò)誤）：把質(zhì)量好的一批成品當(dāng)作質(zhì)量壞的一批成品去看待、處理的錯(cuò)誤； :第一類錯(cuò)誤的概率值，也叫第一類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)率。異常波動(dòng)—— 異常波動(dòng)是由系統(tǒng)原因引起的產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)；—— 有異常波動(dòng)的生產(chǎn)過程稱為處于非統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)，簡(jiǎn)稱為失控狀態(tài)或不穩(wěn)定狀態(tài)。質(zhì)量特性數(shù)據(jù)分為：計(jì)量數(shù)據(jù) —— Variables Data 計(jì)數(shù)數(shù)據(jù) —— Attributes Data .又分為計(jì)點(diǎn)和計(jì)件計(jì)量數(shù)據(jù) — Variables Data —— 凡是可以連續(xù)取值的，或者說可以用測(cè)量工具具體測(cè)量出小數(shù)點(diǎn)以下數(shù)值的這類數(shù)據(jù)?！?計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)還可細(xì)分為計(jì)件數(shù)據(jù)和計(jì)點(diǎn)數(shù)據(jù)。四、質(zhì)量特性數(shù)據(jù)的采集（一）總體與樣本統(tǒng)計(jì)學(xué)任務(wù) ：研究總體的分布是什么？這個(gè)總體的均值、方差是多少？總體（母體）：是指在某一次統(tǒng)計(jì)分析中研究對(duì)象的全體。（一 ) 總體與樣本樣本（子樣）：是指從總體中隨機(jī)抽取出來并且要對(duì)它進(jìn)行詳細(xì)研究分析的一部分個(gè)體（產(chǎn)品）；樣本是由 1個(gè)或若干個(gè)樣品組成的。（一） 總體與樣本數(shù)據(jù)、樣本和總體的關(guān)系無限總體有限總體工序一批產(chǎn)品一批半成品 樣本樣本數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)判斷判斷目的 總體 樣本 數(shù)據(jù)對(duì)工序進(jìn)行分析控制對(duì)一批產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行判斷，確定是否合格（二） 隨機(jī)抽樣方法 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣法 系統(tǒng)抽樣法 分層抽樣法 整群抽樣法簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣法—— 又叫隨機(jī)抽樣法，是指總體中的每個(gè)個(gè)體被抽到的機(jī)會(huì)是相同的。缺點(diǎn)：容易出較大偏差。優(yōu)點(diǎn)：樣本的代表性比較好，抽樣誤差比較小。是將總體分成許多群，每個(gè)群由個(gè)體按一定方式結(jié)合而成，然后隨機(jī)抽取若干群，并由這些群中的所有個(gè)體組成樣本。案例 某種成品零件分裝在 20個(gè)零件箱裝，每箱各裝 50個(gè)，總共是 1000個(gè)。分層抽樣 ： 20箱零件，每箱都隨機(jī)抽取 5個(gè)零件，共 100個(gè)組成樣本。當(dāng) n 為奇數(shù)時(shí)，正中間的數(shù)只有一個(gè)；當(dāng) n 為偶數(shù)時(shí)，正中間的數(shù)有兩個(gè)，此時(shí)，中位數(shù)為正中兩個(gè)數(shù)的算術(shù)平均值。其計(jì)算公式：（五）樣本極差極差是一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值之差。一般來說，離散型隨機(jī)變量遵循二項(xiàng)式分布、泊松分布、超幾何分布等。=其中 m 為均值， 2s 為方差， +165。=F p， 分布函數(shù)二項(xiàng)式分布（ b（ n， p））條件：當(dāng)產(chǎn)品批量 N為無限大或 N雖為有限量但 N很大，并進(jìn)行返回檢查。但隨著 n的增大 ，分布逐漸趨于對(duì)稱，如圖 2— 8 所示；（ 2）、當(dāng) p值趨于 ，分布趨于對(duì)稱，如圖 2— 9所示； （ 3）、對(duì)于固定的 n及 p，當(dāng) k增加時(shí)， Pn(k)先隨之增加并達(dá)到其極大值，以后又下降 . (4) 、在 n較大，二項(xiàng)分布近似于正態(tài)分布；當(dāng)n→∞ 時(shí)，二項(xiàng)分布的極限分布是正態(tài)分布。試問在 360件此產(chǎn)品中，(a)有不多于 3件的不合格品的概率； (b)恰有 3件不合格品的概率。條件： 樣本容量 n1, 總體不合格
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