【正文】 (s2) = 8 / (3 1) = 4標(biāo)準(zhǔn)差 (s) = sqrt(4) = 2i xi (xi4) (xi4)21 2 2 42 6 2 43 4 0 0和 12 0 8基本統(tǒng)計概念基本統(tǒng)計概念 17課堂練習(xí)課堂舉例： 計算樣本 {1,3,5,4,7 }的方差和標(biāo)準(zhǔn)差 (使用下面的表作為向?qū)А? 我們可以計算規(guī)范上下限之外的面積，也就是出現(xiàn)缺陷的概率 。我們來看一些用科學(xué)記數(shù)法表示的數(shù)字。ZBench 的定義 ? PUSL 是相對 USL而出現(xiàn)缺陷的概率。例 2一堆部件的高度可能近似服從于正態(tài)分布，盡管個別部件的高度不是正態(tài)分布。不太重要的多數(shù)變量30% + 70% = 100%至關(guān)重要的少數(shù)變量獨立變量 (Xs) 有時被稱為 “根本原因系統(tǒng) ”。偏差保持不變。 Q3 = 3/4 的日子較差。平均值 (能力 )更高?；窘y(tǒng)計概念基本統(tǒng)計概念 47關(guān)鍵概念： 統(tǒng)計學(xué)概念誤差 存在于所有過程。正態(tài)分布 – 對稱分布于平均值兩邊的數(shù)據(jù)，鐘形曲線?；窘y(tǒng)計概念基本統(tǒng)計概念 49 謝 謝！基本統(tǒng)計概念基本統(tǒng)計概念 50靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 一月 213:53 下午 一月 2115:53January 31, 20231行動出成果，工作出財富。 31 一月 20233:53:54 下午 15:53:54一月 211楚塞三湘接，荊門九派通。 15:53:5415:53:5415:53Sunday, January 31, 20231知人者智，自知者明。 3:53:54 下午 3:53 下午 15:53:54一月 21MOMODA POWERPOINTLorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感謝您的下載觀看專 家告 訴。 15:53:5415:53:5415:531/31/2023 3:53:54 PM1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 15:53:5415:53:5415:53Sunday, January 31, 20231不知香積寺，數(shù)里入云峰。 31 一月 20233:53:54 下午 15:53:54一月 211比不了得就不比，得不到的就不要。穩(wěn)定運(yùn)行 集中于降低偏差，使壞日子變成好日子。標(biāo)準(zhǔn)差 – 分布的分散程度。4. 控制 關(guān)鍵因素 X， 保持高穩(wěn)定性。發(fā)現(xiàn)它，并且消除它！穩(wěn)定運(yùn)行帶來的好處客戶會看到更高的 一致性 和 可靠性 。 Q1 = 1/4 的日子較差。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(yùn)行基本統(tǒng)計概念基本統(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。 ? Y 取決于 X。例 1“總銷量 ”是許多經(jīng)銷商的銷售量的總和。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(biāo)值從正態(tài)表可以看出， .2514 或者 ( 25% ) 不符合規(guī)范。Z曲線下的整個面積是 1? = 0( 在這里 ? = 1 ， ? = 0 )使用正態(tài)表Z = 下頁上的表列出了 Z值右邊的面積?；窘y(tǒng)計概念基本統(tǒng)計概念 25正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差 (?) 拐點1?? USLp(d)上限 (USL)下限 (LSL)均值 (?)標(biāo)準(zhǔn)差 (?)3?拐點與平均值之間的距離是一個 標(biāo)準(zhǔn)差。? = ( X i ?)2?i = 1NN總體 的公式方差 與平均值之差的平方的平均值。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) )地區(qū)亮和不亮基本統(tǒng)計概念基本統(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)計概念基本統(tǒng)計概念 1 6σ 普及 培訓(xùn)第二部分 基本統(tǒng)計概念()2023年三月基本統(tǒng)計概念基本統(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(jī)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