6sigma培訓-基本統(tǒng)計概念(ppt49頁)(編輯修改稿)
2025-01-19 16:41 本頁面
【文章內容簡介】 66 65 63 68 66 62 67 65 66 67 66 60 67 63 60 64 7390位女士的身高基本統(tǒng)計概念基本統(tǒng)計概念 24用直方圖形成一個連續(xù)分布測定單位?條形的中心點平滑的曲線連接每個條形的中心點許多 (但非全部 ) 數(shù)據(jù)符合 “正態(tài) ”分布，或鐘形曲線?；窘y(tǒng)計概念基本統(tǒng)計概念 25正態(tài)分布的標準差 (?) 拐點1?? USLp(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。如果三倍的標準差都落在目標值和規(guī)范的上下限內，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 。 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 。一個缺陷部件的概率正態(tài)曲線與橫軸之間的面積等于 1，所以曲線下面的面積與缺陷發(fā)生的概率相關。正態(tài)分布可以用來將 ? 和 ? 轉換為出現(xiàn)缺陷的百分比?；窘y(tǒng)計概念基本統(tǒng)計概念 27規(guī)范上限 出現(xiàn)缺陷的概率 = .0643假設 Z = 。 正態(tài)曲線下部的面積就是出現(xiàn)缺陷的概率。 Z值是工序能力的一種尺度，通常稱為 “工序的西格馬 ”，不要與過程標準差混淆。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 28正態(tài)分布Z 0 39E01 Z基本統(tǒng)計概念基本統(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。我們來看一些用科學記數(shù)法表示的數(shù)字。 是 .0643 的科學記數(shù)法格式。 = x 102 = .0642實際數(shù)字 科學記數(shù)法 代表基數(shù)將基數(shù)乘以 10的冪： 102127 +0222416 +04 +00如果 “E”后面的數(shù)字是負的，那么就將數(shù)字的小數(shù)點的位置挪到左邊?；窘y(tǒng)計概念基本統(tǒng)計概念 30? ???Z值 – 轉化為 “標準正態(tài) ”我們需要利用正態(tài)分布的平均值和標準差將其轉化為 “標準正態(tài) ”分布，以便使用標準正態(tài)分布表來獲得概率。通過轉換將變量 (y) 轉換為標準正態(tài)分布。標準正態(tài)分布的平均值 (??? = 0, 標準差 (?) = 1.規(guī)范上限 (USL)規(guī)范上限Z 值是平均值與規(guī)范的上下限之間所包含的標準差個數(shù) 。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。USL = USL X S= .015 = + .67XLSL = X LSL S = .015 = 從正態(tài)表可以看出， .0004 或者 (.04%) 不符合規(guī)范數(shù)據(jù)的實際分布基本統(tǒng)計概念基本統(tǒng)計概念 32現(xiàn)狀分析報告中的 Z值就是 ZBench 。ZBench 的定義 ? PUSL 是相對 USL而出現(xiàn)缺陷的概率。? PLSL 是相對 LSL而出現(xiàn)缺陷的概率。? PTOT 是出現(xiàn)缺陷的總概率 PTOT = PUSL + PLSL ? ZBench 是與出現(xiàn)缺陷的總概率相對應的Z值，可從正態(tài)表中查到。%.04%ZLSL = ZUSL = %ZBENCH = .67基本統(tǒng)計概念基本統(tǒng)計概念 33從正態(tài)表獲得面積 (合格品和不合格品的百分比 )例 1 : Z
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