六西格瑪?shù)幕窘y(tǒng)計概念-wenkub.com
2025-01-19 13:45 本頁面
【正文】 n 穩(wěn)定性因子 Q1/Q3. 第一個四等分 / 第三個四等分。n Z 值是平均值與規(guī)范的上下限之間所包含的標(biāo)準(zhǔn)差個數(shù)n Y (‘響應(yīng)變量 ’) 因變量n X (‘因素 ’) 獨立變量n Y = f(X): Y 取決于 X。n 方差 – 標(biāo)準(zhǔn)差的平方。 n 總體 就是全部對象。使用六個西格瑪方法來實施穩(wěn)定操作。發(fā)現(xiàn)那些具有低穩(wěn)定性因子的過程，那些具有最大改進機會的過程。過程的 可預(yù)測性 增加，更易于管理。“穩(wěn)定性因子 ”： Q1 / Q343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. 根除過程的 “不穩(wěn)定 “部分 (壞日子 )。 3/4 的日子較好。平均值平均值平均值穩(wěn)定的運行會降低偏差42Q3Q31Q3= 23646Q1= 12215原始數(shù)據(jù) 分類后頂部 25% 底部 25% 1) 測量您的工序每天的產(chǎn)量。將壞日子變?yōu)楹萌兆?1原來的行為增加平均值。至關(guān)重要的少數(shù)變量也被稱為 “杠桿 ”變量，因為它們對因變量具有重大影響。n 改進 X才能改進 Y。36Z 作為一種能力的尺度?zUSLT+ 3? 能力Z = 31? 2? 3?USL+ 6? 能力Z = 61 ? 2? 3 ? 4? 5 ? 6?T隨著偏差減小，出現(xiàn)缺陷的概率降低，所以，能力提高。一個經(jīng)銷商的銷售量可能不是正態(tài)分布，但總銷量很可能近似于正態(tài)分布。%.04%ZLSL = ZUSL = %ZBENCH = .6732從正態(tài)表獲得面積 (合格品和不合格品的百分比 )例 1 : Z = 右邊的面積 = _________左邊的面積 = _________ 例 2 : Z = 右邊的面積 = _________ 左邊的面積 = _________例 3 : ?? = ?? = .03 x = 計算 Z = x ?????右邊的面積 = _______左邊的面積 = _______?33中心極限定理 為什么我們得到的通常是正態(tài)分布 平均值分布 – n個測量結(jié)果的平均值 單個變量的分布圖XX (總平均數(shù) )中心極限定理表明，如果 n足夠大，樣本平均值 ( x )或其總和的分布，都近似于正態(tài)分布，無論單個變量是否服從正態(tài)分布。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31現(xiàn)狀分析報告中的 Z值就是 ZBench 。29? ???Z值 – 轉(zhuǎn)化為 “標(biāo)準(zhǔn)正態(tài) ”我們需要利用正態(tài)分布的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差將其轉(zhuǎn)化為 “標(biāo)準(zhǔn)正態(tài) ”分布，以便使用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表來獲得概率。27正態(tài)分布Z 0 39E01
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