02全套六西格瑪培訓(xùn)資料-測量1gbm-3基礎(chǔ)統(tǒng)計(編輯修改稿)
2025-03-12 13:21 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 y to Samsung Electronics Company Measure基礎(chǔ)統(tǒng)計 19 Rev. Work sheet 結(jié)果確認(rèn) Step 2 基礎(chǔ)統(tǒng)計量按 Group別也能求 !! 資料的測度 Proprietary to Samsung Electronics Company Measure基礎(chǔ)統(tǒng)計 20 Rev. ? 計量型 DATA : 能測定的品質(zhì)特性的值。 例 ) 強度 (kg/cm2), 重量 (kg) , 長度 (cm), 溫度 (176。 C) 等計量型 DATA。 DATA的形態(tài) ? 計數(shù)型 DATA : 按個數(shù)能數(shù)的品質(zhì)特性的值 例 ) 缺點數(shù)，不良品數(shù)等計數(shù)型 DATA。 1 2 3 4 一，二，三 … 能數(shù)啊 ! 有測定單位吧 ? 概率分布 Proprietary to Samsung Electronics Company Measure基礎(chǔ)統(tǒng)計 21 Rev. 對有發(fā)生可能的所有情況特定事件 A發(fā)生的可能性，即，無數(shù)次反復(fù)進行同樣的實驗時 , 發(fā)生某事情的比率。 ? 標(biāo)本空間 (Sample space) : 在實驗或觀察中所有可能發(fā)生的實驗結(jié)果的集合。 ? 思想或事件 (Event) : 標(biāo)本空間的部分集合，有某特定觀心的實驗結(jié)果的集合。 例 ) 想一想擲兩個骰子。 P(A) = 思想 標(biāo)本空間 標(biāo)本空間 S = {(1, 1), (1, 2), … , (6, 6)} : 36 種所有實驗結(jié)果的集合。 事件 (Event) : 標(biāo)本空間的部分集合。 E1 = 第一個骰子出現(xiàn) 1時 = {(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (1, 6)} 擲兩個骰子時第一個骰子出現(xiàn) 1情況的概率 P(E1) P(E1) = P{(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (1, 6)}= 6/36 = 1/ 6 概率 (Probability) ? 概率分布 Proprietary to Samsung Electronics Company Measure基礎(chǔ)統(tǒng)計 22 Rev. 概率變量 (Random Variable) 硬幣出現(xiàn)的情況，即，可以認(rèn)為標(biāo)本空間是 { (前面 , 前面 ), (前面 ,后面 ), (后面 , 前面 ), (后面 , 后面 )} . 這時，假如把概率變量 X 為硬幣前面出現(xiàn)的個數(shù)， (前面 , 前面 )情況時，概率變量 X是 2. 因此概率變量 X可以如下表示。 X(前面 ,前面 ) =2, X(前面 , 后面 ) =1, X(后面 , 前面 ) =1, X(后面 , 后面 ) =0 概率變量對應(yīng) 標(biāo)本空間的數(shù)。 ?概率分布 例 ) 想一想擲兩個硬幣的情況。 對標(biāo)本空間的各個值賦予實數(shù)的函數(shù)。 Proprietary to Samsung Electronics Company Measure基礎(chǔ)統(tǒng)計 23 Rev. X=x 0 1 2 個 事件 {(后 ,后 )} {(前 , 后 ), (后 , 前 )} {(前 , 前 )} P(X=x) 1/4 2/4 1/4 1 1/2 1/4 0 1 2 在這里 X叫 概率變量，給概率變量值對應(yīng)概率的關(guān)系叫 概率分布。 概率分布 前例的概率分布用表和 Graph表示如下。 P(X=0) = 1/4 , P(X=2) = 1/4, P(X=1) = 1/2 下面求概率變量 X 為 1的概率。 X= 1的情況意味著硬幣前面出現(xiàn)的個數(shù)為一個，因此出現(xiàn) (前面 , 后面 ) , (后面 , 前面 ) 的兩種情況，概率是全部 4種情況中的兩種即可知 1/2 189。 ，所以給各個的概率變量值 對應(yīng)概率如下。 Proprietary to Samsung Electronics Company Measure基礎(chǔ)統(tǒng)計 24 Rev. 概率分布 (Probability Distribution) 給概率變量的數(shù)值對應(yīng)概率的關(guān)系，有計量型概率分布和計數(shù)型概率 分布。 ? – 缺點數(shù) DATA : 泊松分布 ? 注意 現(xiàn)場的連續(xù)性 DATA一般隨正態(tài)分布。但信賴性 DATA是隨指數(shù)分布或 Weibull分布的情況多，在只規(guī)定單側(cè)規(guī)格或工程有異常情況時， DATA 一般也不按正態(tài)分布。 ? 概率分布的種類 ? 計數(shù)型 概率分布 : 概率變量 X是計數(shù)型概率變量時 – 不良品 DATA : 二項分布 ? 計量型 概率分布 : 概率變量 X是計量型概率變量時 – 正態(tài)分布 概率分布 Proprietary to Samsung Electronics Company Measure基礎(chǔ)統(tǒng)計 25 Rev. 連續(xù)概率分布 ? 正態(tài)分布 (Normal distribution) 正態(tài)分布是最自然的分布，某一定范圍內(nèi)的所有實數(shù)值都可以取的概率分布， 是計量型概率分布中最有代表性的分布。 概率密度函數(shù)是平均 ?為 中心對稱的鐘模樣。 分布的模樣和位置用分布的平均和分散決定。 從社會性，自然性現(xiàn)象出來的分布大部分與 正態(tài)分布類似。 擁有平均 ?,分散 ?2 的正態(tài)分布如下表示 ? 正態(tài)分布的概率密度函數(shù) ),(~ 2??NX ???????xexfx ,2 1)( 222)(?????1 ?2 ?1 = ?1 ?1 ?2 ?1 ?2 ?1 ?2 ?2 ?1 [ 隨 ?與 ? 的正態(tài)分布模樣 ] ?1 ? ?2 , ?1 = ?2 ?1 = ?2 , ?1 ? ?2 ?1 ? ?2 , ?1 ? ?2 計量型概率分布 ? Proprietary to Samsung Electronics Company Measure基礎(chǔ)統(tǒng)計 26 Rev. Z X = m s ? 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 (Sta
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