企業(yè)質(zhì)量檢驗(yàn)教程-文庫(kù)吧在線文庫(kù)
【正文】 的，或者說(shuō)可以用測(cè)量工具具體測(cè)量出小數(shù)點(diǎn)以下數(shù)值的這類數(shù)據(jù)。兩類錯(cuò)誤和風(fēng)險(xiǎn)第一類錯(cuò)誤（棄真錯(cuò)誤）：把質(zhì)量好的一批成品當(dāng)作質(zhì)量壞的一批成品去看待、處理的錯(cuò)誤； :第一類錯(cuò)誤的概率值，也叫第一類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)率。第一節(jié) 統(tǒng)計(jì)方法基礎(chǔ)知識(shí)一、 統(tǒng)計(jì)方法及其用途二、 產(chǎn)品質(zhì)量的波動(dòng)三、 質(zhì)量特性 數(shù)據(jù)及其分類四、 質(zhì)量特性 數(shù)據(jù) 的采集（一）總體和個(gè)體（二） 數(shù)據(jù) 的采集 隨機(jī)抽樣方法五、 統(tǒng)計(jì)特征數(shù)六、質(zhì)量特性 數(shù)據(jù) 的分布特點(diǎn)和分布規(guī)律一、 統(tǒng)計(jì)方法及其用途 什么是統(tǒng)計(jì)方法 統(tǒng)計(jì)方法的性質(zhì) 統(tǒng)計(jì)方法的用途什么是統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)方法 ：是指有關(guān)收集、整理、分析和解釋統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并對(duì)其所反映的問(wèn)題作出一定結(jié)論的方法。（ 1）思考性方法（ thinking methods，情理型方法或非定量統(tǒng)計(jì)方法） （ 2）描述性統(tǒng)計(jì)（ descriptive statistics ），數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法或定量統(tǒng)計(jì)方法）：描述統(tǒng)計(jì)這一術(shù)語(yǔ)是概括并表示定量數(shù)據(jù)，以顯示數(shù)據(jù)分布特性的方法。 to collect information—— to arrangement to process data—— to reduce refine information—— statistically to analysis to operate —— statistically to infer to predict, to control采集信息 —— 整理、加工數(shù)據(jù) —— 提煉和精練信息 —— 統(tǒng)計(jì)分析和運(yùn)算 —— 統(tǒng)計(jì)推斷和預(yù)測(cè) 統(tǒng)計(jì)控制w統(tǒng)計(jì)技術(shù)按用途分為：w（ 1）統(tǒng)計(jì)推斷：依據(jù)樣本提供的信息，通過(guò)統(tǒng)計(jì)計(jì)算和分析，對(duì)事物進(jìn)行預(yù)測(cè)和推斷。規(guī)律性—— 定量分析、從不確定中發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)規(guī)律，找出趨勢(shì)和傾向。 （流程圖、控制圖）二、 產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng) 正常波動(dòng) 異常波動(dòng)——chance causes of variation—— assignable causes of variation正常波動(dòng)—— 正常波動(dòng)是由隨機(jī)原因引起的產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)；—— 僅有正常波動(dòng)的生產(chǎn)過(guò)程稱為處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)，簡(jiǎn)稱為控制狀態(tài)或穩(wěn)定狀態(tài)。continuous measurements 計(jì)數(shù)數(shù)據(jù) Attributes Data discrete data, often in the form of counts.—— 凡是不能連續(xù)取值的，或者說(shuō)即使使用測(cè)量工具也得不到小數(shù)點(diǎn)以下數(shù)值，而只能得到 0或 1， 2， 3???等自然數(shù)的這類數(shù)據(jù)?？傮w含量（總體大?。嚎傮w中所含的個(gè)體數(shù)，常用 N表示。優(yōu)點(diǎn)：操作簡(jiǎn)便，實(shí)施不易出差錯(cuò)。整群抽樣法—— 又叫集團(tuán)抽樣法。 系統(tǒng)抽樣 ：將 20箱零件倒在一起，混合均勻，并將零件從 1～ 1000編號(hào)，然后用查隨機(jī)數(shù)表或抽簽的辦法先決定起始編號(hào)，按相同的尾數(shù)抽取 100個(gè)零件組成樣本。（四）樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織規(guī)定，把樣本方差的正平方根作為樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差， 用符號(hào) S 來(lái)表示。242。幾個(gè)量：總體的不合格率 p，合格率 q=1p， 樣本容量 n ，其中不合格品數(shù) —— d，合格品數(shù) —— nd則 p（ d）樣本中出現(xiàn) d個(gè)不合格品的概率服從二項(xiàng)式分布： P（ d） =二項(xiàng)式分布的數(shù)學(xué)期望和方差為： E(d) = np V(d) = =n p q = n p(1q)二項(xiàng)分布由 n和 p兩個(gè)參數(shù)決定：（ 1）、當(dāng) p值較小且 n不大時(shí)，分布是偏倚的。 如：一定時(shí)間內(nèi)電話總站接錯(cuò)電話的次數(shù)；每一頁(yè)書(shū)中印刷錯(cuò)誤；在一個(gè)鑄件上的氣泡或砂眼數(shù)；每一米布上的疵點(diǎn)數(shù)等。這種樣本稱為正態(tài)樣本。當(dāng) λ =20時(shí)分布接近于正態(tài)分布；當(dāng) λ =50時(shí)，可以認(rèn)為泊松分布呈正態(tài)分布。圖 2— 8 n值不同的二項(xiàng)分布比較 圖 2— 9 p值不同的二項(xiàng)分布比較例：某種產(chǎn)品的不合格品率為 。24
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