808六西格瑪-6sigma培訓(xùn)-基本統(tǒng)計(jì)概念-資料下載頁(yè)
2025-05-21 17:37本頁(yè)面
【導(dǎo)讀】解釋以下基本統(tǒng)計(jì)概念。所有的人不會(huì)都是同樣的高度；你期望存在波動(dòng)嗎?當(dāng)重復(fù)進(jìn)行測(cè)量的時(shí)候，通常會(huì)得到不同的答案，這就是波動(dòng)！預(yù)期的和可預(yù)測(cè)的測(cè)量結(jié)果之間的差異。如果沒(méi)有差異，我們就會(huì)產(chǎn)生懷疑。這種變化使我們的工作更具挑戰(zhàn)性！且非常注意如何選取這些樣本，以減少偏差。的，何時(shí)不能歸因于隨機(jī)誤差。連續(xù)(可變)數(shù)據(jù)使用一種度量單位，比如英寸或小時(shí)。測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)可以有意義地不斷分割，使精確度提高。相對(duì)于僅僅知道部件是否合格而言，連續(xù)數(shù)據(jù)可以提供更多的信息。離散數(shù)據(jù)是某件事發(fā)生或未發(fā)生的次數(shù)，以發(fā)生的頻數(shù)來(lái)表示。一般來(lái)說(shuō)，連續(xù)數(shù)據(jù)比離散數(shù)據(jù)更可取，因?yàn)槟憧梢岳酶俚臄?shù)據(jù)獲。總體－全組數(shù)據(jù)，全部對(duì)象。-樣本的方差用s2或??均方差是方差的(正)平方根。這個(gè)矩陣代表25個(gè)X的總體。樣本的平均值等于4。缺陷；未滿足與預(yù)期或規(guī)定用途有關(guān)的要求。
【正文】 a n 1 8 , 7 8 82 0 J a n 1 6 , 4 0 82 1 J a n 7 , 0 6 02 2 J a n 1 7 , 7 3 32 3 J a n 2 2 , 7 1 52 4 J a n 2 2 , 5 0 02 5 J a n 6 , 6 6 72 6 J a n 1 2 , 2 1 52 7 J a n 9 , 5 0 02 8 J a n 2 3 , 6 4 62 9 J a n 1 3 , 5 6 63 0 J a n 2 6 , 4 1 23 1 J a n 2 2 , 2 2 7A v e 1 7 , 5 0 0D a t e O u t p u t3 J a n 2 8 , 7 0 01 7 J a n 2 6 , 6 0 03 0 J a n 2 6 , 4 1 21 J a n 2 4 , 3 2 09 J a n 2 3 , 9 0 11 3 J a n 2 3 , 8 6 81 2 J a n 2 3 , 6 9 32 8 J a n 2 3 , 6 4 66 J a n 2 3 , 5 4 22 3 J a n 2 2 , 7 1 52 4 J a n 2 2 , 5 0 03 1 J a n 2 2 , 2 2 71 1 J a n 1 9 , 3 4 21 9 J a n 1 8 , 7 8 82 2 J a n 1 7 , 7 3 32 0 J a n 1 6 , 4 0 84 J a n 1 5 , 7 5 01 6 J a n 1 5 , 6 7 51 4 J a n 1 5 , 4 5 85 J a n 1 5 , 0 3 37 J a n 1 5 , 0 0 01 5 J a n 1 3 , 6 3 32 9 J a n 1 3 , 5 6 62 6 J a n 1 2 , 2 1 52 J a n 1 1 , 6 1 91 0 J a n 1 0 , 5 0 02 7 J a n 9 , 5 0 08 J a n 8 , 5 0 01 8 J a n 7 , 9 3 32 1 J a n 7 , 0 6 02 5 J a n 6 , 6 6 7A v e 1 7 , 5 0 0Q3 Q31 Q3= 23646 Q1= 12215 原始數(shù)據(jù) 分類后 頂部 25% 底部 25% 1) 測(cè)量您的工序每天的產(chǎn)量。 2) 將數(shù)據(jù)按從最好到最壞順序排列。 3) 將數(shù)據(jù)四等分。 Q1 = 1/4 的日子較差。 3/4 的日子較好。 Q3 = 3/4 的日子較差。 1/4 的日子較好。 4) 計(jì)算穩(wěn)定性因子 (SF): SF = Q1 / Q3 = 12215 / 23646 = .52 隨著偏差的降低，穩(wěn)定性因子越來(lái)越接近 。 “穩(wěn)定性因子”： Q1 / Q3 基本統(tǒng)計(jì)概念 44 根除壞日子，提高一致性，提高平均值 平均值 初始表現(xiàn) Q1 Q3 穩(wěn)定操作 1. 根除過(guò)程的“不穩(wěn)定“部分 (壞日子 )。 2. 增加 Q1. 3. 降低偏差。 4. 平均值也增加了！ Q1 穩(wěn)定操作降低偏差 基本統(tǒng)計(jì)概念 45 偏差是惡魔。發(fā)現(xiàn)它，并且消除它！ 穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)的好處 客戶會(huì)看到更高的 一致性 和 可靠性 。 過(guò)程的 可預(yù)測(cè)性 增加，更易于管理。 平均值 (能力 )更高。利用“隱蔽的工廠”。 低劣表現(xiàn) 出色表現(xiàn) 客戶 ： “ 我每天都希望 實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)” 基本統(tǒng)計(jì)概念 46 穩(wěn)定運(yùn)行：如何實(shí)現(xiàn) 1. 在 測(cè)量 階段，計(jì)算您的過(guò)程的穩(wěn)定性因子。發(fā)現(xiàn)那些具有低穩(wěn)定性因子的過(guò)程，那些具有最大改進(jìn)機(jī)會(huì)的過(guò)程。 2. 使用 分析 方法篩選出可能導(dǎo)致壞日子的關(guān)鍵因素 X。 3. 使用 改進(jìn) 方法來(lái)確認(rèn)將壞日子變成好日子的關(guān)鍵因素 X。 4. 控制 關(guān)鍵因素 X， 保持高穩(wěn)定性。 使用六個(gè)西格瑪方法來(lái)實(shí)施穩(wěn)定操作。 基本統(tǒng)計(jì)概念 47 關(guān)鍵概念： 統(tǒng)計(jì)學(xué)概念 誤差 存在于所有過(guò)程 。 連續(xù) (可變 ) 數(shù)據(jù)可以有意義地進(jìn)一步分割 ， 例如 ， 長(zhǎng)度 ， 重量 。 離散 數(shù)據(jù)是以類別形式存在的 ， 不能進(jìn)行分割 。 總體 就是全部對(duì)象 。 樣本 就是總體的一個(gè)子集 。 平均值 – 分布的平均數(shù) 。 標(biāo)準(zhǔn)差 – 分布的分散程度 。 方差 – 標(biāo)準(zhǔn)差的平方 。 正態(tài)分布 – 對(duì)稱分布于平均值兩邊的數(shù)據(jù) ， 鐘形曲線 。 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 – 具有平均值 (?) = 0 和標(biāo)準(zhǔn)差 (?) = 1 的正態(tài)分布 。 基本統(tǒng)計(jì)概念 48 關(guān)鍵概念： 統(tǒng)計(jì)學(xué)概念 中心極限定理 表明 ， 無(wú)論單個(gè)變量是不是服從正態(tài)分布 ， 多個(gè)變量的平均值或總和通常近似于正態(tài)分布 。 Z 值是平均值與規(guī)范的上下限之間所包含的標(biāo)準(zhǔn)差個(gè)數(shù) Y (‘響應(yīng)變量 ’ ) 因變量 X (‘因素 ’ ) 獨(dú)立變量 Y = f(X): Y 取決于 X。 通過(guò)確定和改進(jìn)關(guān)鍵的 X變量來(lái)改進(jìn) Y。 過(guò)程能力 – 過(guò)程的偏差與其要求 (規(guī)范 )之間的比較 。 穩(wěn)定運(yùn)行 集中于降低偏差 ， 使壞日子變成好日子 。 穩(wěn)定性因子 Q1/Q3. 第一個(gè)四等分 / 第三個(gè)四等分 。 基本統(tǒng)計(jì)概念 49 謝 謝 ！
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