【正文】 的標準偏差數(shù)得到兩值之間的值的累積概率統(tǒng)計 28Jason0%%? 第二個屬性 :2023/2/19常態(tài)曲線和其概率 Lee常態(tài)分配 的好處 只要知道下面兩項就可以完全描述常態(tài)分配 :Histogram CumulativeDistribution NormalProbability Plot常態(tài)概率圖Normal Distribution常態(tài)分佈統(tǒng)計 26Jasonstraightformdistributionadatawaysuchchangedscaletheplotcumulativeisprobability2023/2/19ALee有 數(shù)學 技術(shù)可 將 其 轉(zhuǎn)變成常態(tài)分佈 來作分析 。即使在資料不完全符合常態(tài)分配時，分析結(jié)果也很接近。分佈是具有某些一致屬性的資料的分佈這些屬性對理解基礎(chǔ)過程（資料從該過程中收集）的特徵非常有用 .大多數(shù)自然現(xiàn)象和人爲過程都符合常態(tài)分配，可以用常態(tài)分配表示 ,ofandsymmetric(對稱 ),whichtheisdistributionandmost2023/2/19母體均值 樣本均值母體標準偏差 樣本標準偏差常用 計算公式~母體 變異 樣本 變異~統(tǒng)計 24JasonLeebykurtosis凹凸平坦 andbyskewness歪斜 describedcanashape?.6075%9098%99100%?? ?? 2 ? ? + ? ? + 2 ?? + 3 ?? 3 ?Spread(散佈 )統(tǒng)計 22Jason?3?arethe99100%?.?2?arethe9098%?.?1?arethe6075%distribution:thetobe??states?全距＝最大值－最小值Spread(散佈 )6?統(tǒng)計 21Jason變異數(shù)的平方根 .每個資料點與均值的平均平方偏差標準偏差 在一組資料中，最高值和最低值間的數(shù)值距離變異 Median(Mean平均 )(Median中數(shù) )眾數(shù)Center(中心 )50% 50%統(tǒng)計 20Jason“可靠性 ”在計算中不必包含所有值的序一組數(shù)排序後居中的數(shù) 反應 ? 中位數(shù) :反映所有值的影響2023/2/19一般準則計數(shù)數(shù)據(jù) :50100計量數(shù)據(jù) :每個分組最少是 30統(tǒng)計 19JasonLee隨機性 從母體中抽取的樣本設(shè)計應使母體中每一個都有同等機會抽中 .? 母體標準偏差~統(tǒng)計 17Jason樣本標準偏差母體?母體均值?“母體參數(shù) ” “樣本統(tǒng)計量 ”?? 在統(tǒng)計研究中實際測量的物件組。包含所關(guān)心特性的已經(jīng)製造或?qū)⒁u造的物件? 母體 :2023/2/19樣本均值 Lee數(shù)據(jù)最集中在何處 ?散佈 Spread:數(shù)據(jù)變異程度及分散狀況如何 ?形狀 Shape:分佈是否對稱 ?扁平 ?凹凸 ?1. Characterize2. Improve3. Control瞭解過程 :使制程更好 :保持穩(wěn)定並維持高制程能力?過程由時間來看是否穩(wěn) ??制程能力是否能滿足目標規(guī)格 ?? 確認並除去不穩(wěn)定原因? 確認並降低變異程度使?jié)M足規(guī)格? 持續(xù)監(jiān)視及控制過程的變異源特徵化改善控制統(tǒng)計 15JasonProduct SpecificationsParameter Distribution 穩(wěn)定穩(wěn)定散佈小散佈小統(tǒng)計 14JasonproducttovariationCAPABLE (.,overand(.,2023/2/19變異變異 (Variation)Lee穩(wěn)定變異 :變化的分佈較具預測性及一致性 ,對時間而言具可預測性2023/2/19變異變異 (Variation)Lee數(shù)據(jù)最集中在何處 ?散佈 Spread:數(shù)據(jù)變異程度及分散狀況如何 ?形狀 Shape:分佈是否對稱 ?扁平 ?凹凸 ?2023/2/19變異變異 (Variation)Lee2023/2/19變異變異 (Variation)Lee2023/2/19變異 (Process) =變異 (Step 1) +變異 (Step 2) +變異 (Step 3) + . . . 變異 ( Process Step) = 變異 (Methods) +變異 (Materials) +變異 (Environment)+變異 (People) +變異 (Equipment) +變異 (Information)變異變異 (Variation)Lee當我們從一過程中收集數(shù)據(jù) ,會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不會永遠相同 ,因為變異 (Variation)在過程中隨時存在 2023/2/19基礎(chǔ)統(tǒng)計運用概念統(tǒng)計 8JasonLee2023/2/19$ $連續(xù)資料的優(yōu)勢 Lee類之間間隔相等 ,衡量工具 分類 說明 例子衡量工具 分類名義型 :不相關(guān)類 ,距離 /時間 ? 刻度盤 ? 字母順序 ? 第一、第二、第三 ? 分類 ? 比例關(guān)係 ? 計算時要很小心 ? 連續(xù)型資料 ? 很少用 ? 離散型資料 //否 ,/2023/2/19? 離散型資料 Lee(09)數(shù)據(jù)統(tǒng)計 4Jasonto文字的 2023/2/19資料及數(shù)據(jù)統(tǒng)計 3JasonLee統(tǒng)計 1JasonLee2023/2/19統(tǒng)計運用及品管實務(wù)工具資料數(shù)據(jù)基礎(chǔ)統(tǒng)計運用概念生產(chǎn)製造環(huán)境實用品質(zhì)統(tǒng)計工具製程能力分析 與 SPC統(tǒng)計 製程 控制統(tǒng)計 2JasonLee2023/2/19你想瞭解什麼 ?資訊源 :分組離散型名義型 順序型 間距型“資料本身並不能提供資訊 —— 必須對資料加以處理以後才能得到資訊 , 而處理資料的工具就是統(tǒng)計學 ”. 衡量連續(xù)型比率型●(AZ)●圖示的●口頭的●數(shù)位的 Lee2023/2/19FAIL PASS計時器 NOGO GO數(shù)量 單價 說明 總價1 $ $3 $ $10 $ $2 $ $裝貨單 離散型資料和連續(xù)型資料電氣電路溫度溫度計連續(xù)型離散型卡尺錯誤統(tǒng)計 5Jason(通常 )? 分組 分類? 是 合格 不合格? 不能計算 ? 分級 ? 很難加以計算 ? 最常見的尺規(guī) ? 連續(xù)型資料 ? 可應用演算法的多數(shù)公式 ? 標簽 ? 相對高度 ? 1234? 溫度計 ? 速度 =? 直尺 只代表符合條件或不符合條件個體數(shù) .順序型 :順序類 ,但沒有各類間隔的資訊 .間距型 :順序類 ,兩類之間間隔相等 ,但沒有絕對零點 .比例型 :順序類 ,兩 同時存在絕對零點 ..離散型連續(xù)型統(tǒng)計 6Jason連續(xù)的離散的信息量少 信息量多統(tǒng)計 7JasonLee2023/2/19變異變異 (Variation)製造流程Step 1 Step 2 Step 3 Process OutputOutput of Process StepEquipmentMaterials EnvironmentPeopleMethodsInformation統(tǒng)計 9Jason我們觀察到的變異 ,是在過程中各種擾動累積起來的 .統(tǒng)計 10Jason參數(shù)XXX XX XXXX量測值 分佈多數(shù)在此少數(shù)在此Center均值Spread散佈雖然變異是隨機的 ,但他們的隨機性通常有模式存在 ,這種模式可用統(tǒng)計上的分佈 (Distribution)來形容 .如此變異加以統(tǒng)計分析 ,便可有某種程度的預測性存在並易於被理解或控制 .統(tǒng)計 11Jason中心 Center:是否有異常區(qū)描述 分佈 (Distribution)Shape形狀 Center中心Spread散佈統(tǒng)計 12Jason變異可以是穩(wěn)定 (Stable)或 不 穩(wěn)定 (Unstable)的 .不穩(wěn)定變異 :對時間而言不具可預測性PROCESS 1 Stable Variation穩(wěn)定PartThicknessPROCESS 2 Unstable Variation不 穩(wěn)定PartDistributionDistributionThickness統(tǒng)計 13Jason在製造過程中 ,有變異都是不好 .問題是我們能容忍到何種範圍 .我們能容忍的變異是具有以下兩項特徵 :TimeParameterSTABLEconsistentpredictabletime).smallparedthespecifications.)Lee2023/2/19控制控制 變異變異 (Variation)Lee2023/2/19因為用抽樣統(tǒng)計 ,其結(jié)果只是估計 ,和真實可能有差異 .適當?shù)某闃涌墒菇y(tǒng)計分析更準確 .Statistics 分佈的數(shù)學描述與定義分佈的數(shù)學描述與定義中心 Center:是否有異常區(qū)統(tǒng)計 16Jason=X樣本抽樣概念 母體參數(shù)和樣本統(tǒng)計量 的全體? 樣本 :? 樣本通常爲所關(guān)心母體的子集 ===Lee2023/2/19抽樣方法抽樣方法上面介紹了幾種從母體中抽樣的方式? 代表性 作為同一母體中其他樣本的實例 .系統(tǒng)隨機抽樣