808六西格瑪-6sigma培訓-基本統(tǒng)計概念(存儲版)
【正文】 值就是 ZBench 。 基本統(tǒng)計概念 28 正態(tài)分布 Z 0 39E01 Z 基本統(tǒng)計概念 29 科學記數(shù)法 科學記數(shù)法是將數(shù)字寫成一個數(shù)字的 10次冪的一種方法。如果三倍的標準差都落在目標值和規(guī)范的上下限內(nèi)，我們就稱這個過程具有“三個西格瑪能力” 平均值 LSL 曲線從較陡的狀態(tài)變得越來越平坦 基本統(tǒng)計概念 26 面積和概率 合格部件 控制限 曲線下的面積是 。一般用 s2或 ?2來表示。畫上圓圈的那些是由總體中的六個 X組成的樣本。 離散數(shù)據(jù) (也包括屬性或類別數(shù)據(jù) ) 基本統(tǒng)計概念 10 離散數(shù)據(jù) ? 一般來說，連續(xù)數(shù)據(jù)比離散數(shù)據(jù)更可取，因為你可以利用更少的數(shù)據(jù)獲得更多的信息。 ? 離散 (屬性 ) 數(shù)據(jù) 是類別信息，比如““ 通過” 或““ 未通過”。 . 如果我們測量 10臺電冰箱，得到同樣的能耗測量結(jié)果，我們就會懷疑測量是否正確?；窘y(tǒng)計概念 1 6σ 普及 培訓 第二部分 基本統(tǒng)計概念 () 20xx年三月 基本統(tǒng)計概念 2 統(tǒng)計概念 解釋以下基本統(tǒng)計概念。 如果所有地區(qū)的手機銷售量是一樣的，那么我們就會懷疑是數(shù)據(jù)庫出了問題。 試驗設(shè)計 基本統(tǒng)計概念 7 數(shù)據(jù)的兩種類型 ? 連續(xù) (可 變 ) 數(shù)據(jù) 使用一種度量單位，比如英寸或小時。如：銷售地區(qū)、生產(chǎn)線、班次和工廠。 舉例 1998年 5月在 深圳 生產(chǎn)的一百二十臺 21英寸彩電 舉例： X X X X XX X X X XX X X X XX X X X XX X X X X這個矩陣代表 25個 X的總體。 ? = ( 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。 基本統(tǒng)計概念 25 正態(tài)分布的標準差 (?) 拐點 1? ? USL p(d) 上限 (USL) 下限 (LSL) 均值 (?) 標準差 (?) 3? 拐點與平均值之間的距離是一個 標準差。 Z 曲線下的整個面積是 1 ? = 0 ( 在這里 ? = 1 ， ? = 0 ) 使用正態(tài)表 下頁上的表列出了 Z值右邊的面積。 出現(xiàn)一個缺陷部件 的概率 USL ? ? Z = 對于規(guī)范的上限： 基本統(tǒng)計概念 31 正態(tài)分布舉例 規(guī)范是 ” + .030 = ( , ) 假設(shè)我們測量了 30個部件， X = , s = .015 計算一下不符合規(guī)范的部件的比例 LSL USL 目標值 從正態(tài)表可以看出， .2514 或者 ( 25% ) 不符合規(guī)范。 例 1 “ 總銷量”是許多經(jīng)銷商的銷售量的總和。 ? Y 取決于 X。 偏差是惡魔，發(fā)現(xiàn)它并且清除它！ 低劣表現(xiàn) 出色表現(xiàn) 客戶 ： “ 我希望每天都 這樣” 穩(wěn)定的運行 基本統(tǒng)計概念 41 “壞日子 ” “一般的日子 ” “好日子 ” Q1 平均值 Q3 產(chǎn)品產(chǎn)量的直方圖 根除壞日子，提高一致性，提高平均值。 Q1 = 1/4 的日子較差。發(fā)現(xiàn)它，并且消除它！ 穩(wěn)定運行帶來的好處 客戶會看到更高的 一致性 和 可靠性 。 4. 控制 關(guān)鍵因素 X， 保持高穩(wěn)定性。 標準差 – 分布的分散程度 。 穩(wěn)定運行 集中于降低偏差 ， 使壞日子變成好日子 。 基本統(tǒng)計概念 48 關(guān)鍵概念： 統(tǒng)計學概念 中心極限定理 表明 ， 無論單個變量是不是服從正態(tài)分布 ， 多個變量的平均值或總和通常近似于正態(tài)分布 。 離散 數(shù)據(jù)是以類別形式存在的 ， 不能進行分割 。 低劣表現(xiàn) 出色表現(xiàn) 客戶 ： “ 我每天都希望 實現(xiàn)這個目標” 基本統(tǒng)計概念 46 穩(wěn)定運行：如何實現(xiàn) 1. 在 測量 階段，計算您的過程的穩(wěn)定性因子。 4) 計算穩(wěn)定性因子 (SF): SF = Q1
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