六西格瑪基本統(tǒng)計(文件)
【正文】 顧客滿足 費用降低 考慮判斷失誤的錯誤 注意從樣本數(shù)據(jù)的結(jié)果判斷時發(fā)生錯誤 統(tǒng)計思想不是單純的數(shù)字組合或計算，而是為質(zhì)量革新而思考的方法，也是 思考的過程。 統(tǒng)計思想不是統(tǒng)計知識或工具，更不是軟件的具體操作，而是學會用統(tǒng)計思維看待和分析問題，避免只看到表面層次的現(xiàn)象就去下結(jié)論作決策。 第二部分 數(shù)據(jù)分類 數(shù)據(jù)的種類 ? 不間斷的 ? 總是可以以更小的單位來測量 ? 經(jīng)常與測量系統(tǒng)一起出現(xiàn) ? 不可以以更小的單位來測量 ? 只能選擇幾個有限的數(shù)值 連續(xù)型的 離散型的 舉例 – 時間 , 重量 , 金額 , 長度 舉例 – 二元的 : 男 /女 , 好 /壞 , Yes/no – 分類的 : 周一 周日 , 地點 (Paris, London, Beijing, ...) – 計數(shù) : 一張發(fā)票上的錯誤數(shù)目 , 一個月內(nèi)發(fā)生意外的次數(shù) 連續(xù)型數(shù)據(jù) ? 益處 : 3. 能夠預估發(fā)展趨勢和情況 ? 缺點 : 離散型數(shù)據(jù) ? 益處 : ,并且計算方法簡單 2. 數(shù)據(jù)容易理解 3. 數(shù)據(jù)隨時可得 ? 缺點 : (需要大量的抽樣 ) 數(shù)據(jù)類型比較 連續(xù)型數(shù)據(jù) 離散型數(shù)據(jù) 連續(xù)數(shù)據(jù) 計數(shù)數(shù)據(jù) 通常為正態(tài)分布 通常為二項式分布或泊松分布 實際數(shù)值 合格 /不合格 實際定義嚴謹 數(shù)據(jù)定義較差 需少量抽樣 需大量抽樣 練習 : 這是什么種類的數(shù)據(jù) ? ? 申請貸款所需要的時間 ? 每張發(fā)票上的錯誤數(shù)目 ? 每張發(fā)票上的缺陷百分比 ? 一天內(nèi)銷售酒的數(shù)量 ? 導線的長度 ? 辦公室的地點 ? 申請貸款所需要的時間 (天 ) ? 銷售人員一天內(nèi)拜訪的客戶數(shù)量 ? 贏得招標的百分比 ? 銷售人員的銷售額 ? 銷售人員的名字 第三部分 統(tǒng)計概述 ?總體 想要測量對象的全部 ?參數(shù) 用總體的所有數(shù)據(jù)計算出的數(shù)值 (如均值 , 標準差 ), 稱為總體的參數(shù) x 參數(shù) ? 總體平均值 ? 總體標準差 總體 σ 統(tǒng)計學基本術(shù)語 統(tǒng)計學基本術(shù)語 ?樣本 從總體抽出的部分數(shù)據(jù) ?統(tǒng)計量 用樣本的所有數(shù)據(jù)計算出的數(shù)值 (如均值 , 標準差 ), 稱為樣本的統(tǒng)計量 x 統(tǒng)計量 ? 樣本平均值 ? 樣本標準差 s 總體 樣本 描述計量型數(shù)據(jù)集 一組計量型數(shù)據(jù)能顯示以下 3個特性 : ?中央趨勢 (均值 , 中值 , 眾數(shù) ) ?變異 (全距 , 標準差 , 方差 ) ?形狀 參數(shù)和統(tǒng)計量符號 Mean 均值 Variance 方差 Standard Deviation標準差 Proportion 比例 總體（參數(shù)） μ σ σ π 樣本（統(tǒng)計量） х s2 s p 數(shù)據(jù)位置測量 中心趨勢 均值 中值 眾數(shù) 四分值 樣本均值 ?若樣本（樣本量為 n）的觀測值為 x1,x2,? xn,則樣本均值為： ? 類似地，一個有著大量但限個（ N個）觀測值的總體，其總體均值 為： 均值 ? xNxNii??? 1? nxnxxxx ni in ? ?????? 121 ...練習三 10個連接線的拉拔強度為 ： 260 230 240 236 248 248 252 278 265 262 拉拔強度的均值是多少？ 10個觀測值的均值為： 10262...2402302601 ????? ? ?nxxni i均值 練習四 199X年一個行動中，戰(zhàn)機進行了 3000次戰(zhàn)斗，總共用時 6900小時。 X x x x x x x 6 3 5 1 2 7 4 △ 6 △ 2 △ 4 x均值的特性 將一組觀測值按大小順序排列，位于中心的數(shù)值即為中值 ? 若觀測值的個數(shù)為偶數(shù)，則中值為中間 2個數(shù)值的平均 ? 若觀測值的個數(shù)為奇數(shù)，則位于中心的數(shù)值即中值 中值 樣本中值 ? 假如 x (1),x (2) ,? ,x (n) )是按大小排序的樣本值，則樣本中值為： ? 中值的優(yōu)點是不受極端大或極端小的觀測值的影響。 四分值極差 ? 四分值極差是測量散布的另一指標： IQR=Q3Q1 ? 四分值極差不如極差對極端值敏感 ? 當分布顯著不對稱時，用它衡量散布會更好 ? 樣本（ 10， 20， 50， 60， 90）和（ 10， 40， 40，40， 90）的四分值極差分別是 40和 0. 正態(tài)分布 ?正態(tài)分布是一種具有特定的、非常有用的特性的數(shù)據(jù)分布 ?這些特性對我們理解所研究之過程的特性十分有用 ?大部分自然現(xiàn)象和人造過程是正態(tài)分布或可有正態(tài)分布描述 標準正態(tài)分布 標準正態(tài)分布 ,也叫 Z分布 , 有下列參數(shù) : Z代表距離均值的標準差的數(shù)量 μ=0 σ=1 ???? yz 4σ 3σ 2σ 1σ μ 1σ 2σ 3σ 4σ 特性 1
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