2d-16sigma基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)知識(shí)-預(yù)覽頁
【正文】 = x n 在這里 X1是樣本的第一個(gè)點(diǎn)， Xn是樣本的最后一個(gè)點(diǎn)。 ? = ( X i ? ) 2 ? i = 1 N N 總體 的公式 方差 與平均值之差的平方的平均值。 眾 數(shù) 20 ? Range極差 ? Variance方差 ? Standard Deviation標(biāo)準(zhǔn)偏差 ? Inter Quartile Range內(nèi)四分位極差 描述數(shù)據(jù)的離散程度 21 離散程度的測量 用來判定一個(gè)數(shù)據(jù) 集合離散程度或?qū)挾鹊暮懔砍叨? 極 差 在一個(gè)樣本中最大值與最小值的差值。 27 拐點(diǎn) 1? ? USL p(d) 上限 (USL) 下限 (LSL) 均值 (?) 標(biāo)準(zhǔn)差 (?) 3? 拐點(diǎn)與平均值之間的距離是一個(gè) 標(biāo)準(zhǔn)差。 面積和概率 29 規(guī)范上限 出現(xiàn)缺陷的概率 = .0643 假設(shè) Z = 。 30 正態(tài)分布 Z 0 39E01 Z 31 ? ??? Z值 – 轉(zhuǎn)化為“標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)” 我們需要利用正態(tài)分布的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差將其轉(zhuǎn)化為“標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)”分布，以便使用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表來獲得概率。 USL = USL X S = .015 = + .67 LSL USL 目標(biāo)值 X 數(shù)據(jù)的實(shí)際分布 33 現(xiàn)狀分析報(bào)告中的 Z值就是 ZBench 。 % .04% ZLSL = ZUSL = % ZBENCH = .67 34 ? z USL + 6 ? 能力 Z = 6 1 ? 2 ? 3 ? 4 ? 5 ? 6 ? T 隨著偏差減小，出現(xiàn)缺陷 的概率降低，所以，能力提高。 :18:1618:18Mar2317Mar23 ? 1故人江海別，幾度隔山川。 。 , March 17, 2023 ? 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒有。 :18:1618:18:16March 17, 2023 ? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023年 3月 17日星期五 6時(shí) 18分 16秒 18:18:1617 March 2023 ? 1空山新雨后，天氣晚來秋。 :18:1618:18Mar2317Mar23 ? 1越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。 2023年 3月 17日星期五 下午 6時(shí) 18分 16秒 18:18: ? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過于提
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