2d-16sigma基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)知識(shí)-wenkub
2023-03-17 18:18:59 本頁(yè)面
【正文】 3 未通過 4 通過 5 未通過 數(shù)據(jù)類型 8 連續(xù)數(shù)據(jù)以參數(shù)的形式說明一個(gè)產(chǎn)品或過程的特性。 特殊原因： 例如 : 同樣是拋硬幣，拋 1000次， AB兩面 各自向上的次數(shù)卻相差 400多次。 隨 機(jī) 波 動(dòng) 5 特殊原因 : ? 過程波動(dòng)無法預(yù)測(cè)。 ? 原因 : 固有的或是自然的。 時(shí) 間 不合格產(chǎn)品率 非隨機(jī)波動(dòng) 歷史水平 (?0) 最佳水平 (?1) 在 ?0 (177。 2. 連續(xù)變量和離散變量。 3. 平均值 ,中位數(shù) ,眾數(shù) ,極差 , 方差 ,標(biāo)準(zhǔn)偏差。 3?0) 范圍內(nèi)的 隨機(jī)波動(dòng) 在 ?1 (177。 例如 : 垂直向上空（先把硬幣夾垂直 ) 拋擲一枚硬幣， 統(tǒng)計(jì)硬幣落地后每一面向上的次數(shù)。 ? 處于失控狀態(tài)。 原因 : 操作者每次拋擲時(shí)，總時(shí)將硬幣 平放，且總是將正面朝上，然后拋出。 比如尺寸、重量或時(shí)間，測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)可以有意義地不斷分割，使精確度提高。如：銷售地區(qū)、生產(chǎn)線、班次和工廠。 方差 ?2 標(biāo)準(zhǔn)偏差 ? 樣本的特性 : 統(tǒng)計(jì)量 (n) 平均 x 方差 S2 標(biāo)準(zhǔn)偏差 S 總體和樣本的統(tǒng)計(jì)特性 如果能夠準(zhǔn)確計(jì)算總體的個(gè)數(shù)時(shí)沒有問題，但如果難以計(jì)算 時(shí)以樣本計(jì)算的統(tǒng)計(jì)量為基礎(chǔ)進(jìn)行推斷 . 13 總體 － 全部 對(duì)象 . 舉例 – 1998年 5月在 Decatur 生產(chǎn)的所有的 16立方英尺冰箱 樣本 － 代表 總體的一個(gè)子集數(shù)據(jù)。 用 x或 來表示樣本，用 ?來表示總體。一般用 ?表 示總體，用 s 表示樣本。 ??????? ??evenisnif2xxoddisnifxx~)1]2/n([)2/n()2/]1n([偶數(shù) 奇數(shù) 眾數(shù) 在一個(gè)數(shù)據(jù)集中最頻繁出現(xiàn)的值。 總體標(biāo)準(zhǔn)偏差由 ? 表示 樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差由 s 表示 ? ?1nxxs n 1i 2i2??? ? ? ? ?1nxxs n 1i 2i??? ? ?22 5 7 14 21 5 5 3 1 5 3 3 1 5 2 4 1 5 8 1 1 除了平均值 ，我們還要知道其它信息嗎 ? ? 數(shù)據(jù)的離散程度怎 樣 ? 例如 : 五位數(shù)的中心值 是 5 X 5 5 5 5 R 0 6 10 20 平均值相同 ! 這是子組 為什么我們要知道數(shù)據(jù)的離散程度？ 23 到目前為止我們知道 : ?偏差 . ?數(shù)據(jù)的類型 ?中心值 ?中位數(shù) ?眾數(shù) ?極差 ?標(biāo)準(zhǔn)偏 差 ?均方差 24 Units of Measure ? 直方圖塊的中點(diǎn) 中心光滑連接形成曲線 大多數(shù)（但不是所有）數(shù)據(jù)是正態(tài)分布或鐘形曲線 正 態(tài) 分 布 25 75 70 65 60 15 10 5 0 高 度 頻 數(shù) 59 61 63 63 64 59 62 66 65 65 64 60 65 62 64 68 70 65 63 64 68 66 65 66 67 64 66 58 65 65 71 63 69 63 66 70 64 67 64 66 62 64 64 64 61 64 63 65 64 68 66 67 69 71 68 66 65 63 64 64 68 67 65 64 65 64 70 65 68 65 66 69
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