【正文】 成功次數(shù)為 X（ X=0,1,…,n ）的概率可用二項分布概率公式來描述 .167。考慮只有兩種可能結果的隨機試驗，當成功的概率是恒定的，且各次試驗相互獨立，這種試驗在統(tǒng)計學上稱為貝努里試驗（ Bernoulli二項分布Xn 設有一批產(chǎn)品，批量大小為 N為有限數(shù)，假設其中含有 D個不合格品，從中抽取 n個樣品，令 泊松分布167。 超幾何分布167。 樣本平均值 x_樣本中位數(shù) x～樣本方差 s2 另一類：表示數(shù)據(jù)的離散程度 例 樣本平均值、樣本中位數(shù)。統(tǒng)計方法中常用的 統(tǒng)計特征數(shù) 可分為兩類： 統(tǒng)計特征數(shù)是對樣本說的。假設某機械加工廠加工軸承，隨機抽取100件軸承測量其直徑，獲得數(shù)據(jù)如下（單位： mm，計量最小單位： ）。◇ 分層抽樣法 常用的隨機抽樣方法：◇ 簡單隨機抽樣法 樣本 總體與樣本： 用于調(diào)節(jié)的數(shù)據(jù)167。 用于控制現(xiàn)場的數(shù)據(jù)167。 計數(shù)數(shù)據(jù)又分為計件值數(shù)據(jù) 計點值數(shù)據(jù) 計數(shù)數(shù)據(jù) 凡是可以連續(xù)取值的，或可以用測量工具測量出小數(shù)點以下數(shù)值的數(shù)據(jù)。統(tǒng)計數(shù)據(jù)及分類： 描述質(zhì)量形成過程。 統(tǒng)計方法的用途： 推斷性：通過詳細研究樣本，達到了解、推斷總體狀況的目的，及有由局部推斷整體的性質(zhì)。 異常波動 —— 非穩(wěn)態(tài) 偶然因素 —— 始終存在；對質(zhì)量影響微??；逐件不同；難以消除系統(tǒng)因素 —— 有時存在，對質(zhì)量影響很大，一系列產(chǎn)品受到同一方向的影響；不難消除質(zhì)量波動的原因 = 偶然因素 +異常因素按影響大小與作用性質(zhì)分為：統(tǒng)計學是通過對數(shù)據(jù)研究來改進決策制定過程的科學。 正常波動 —— 穩(wěn)態(tài)異常波動167。測量二、質(zhì)量因素的分類正常波動167。人、機、料、法、環(huán)（ 4M1E） 第一節(jié) 質(zhì)量變異及其統(tǒng)計特征量描述 按不同的來源分為： 可以掌握產(chǎn)品質(zhì)量變異的統(tǒng)計規(guī)律性一、質(zhì)量的統(tǒng)計觀點 現(xiàn)代質(zhì)量管理的基本觀點之一167。 簡 易 圖 表 具其他工具菜單餅分圖折線圖柱形圖水平對比推移圖流程圖雷達圖 工 種 七 具 新 種 老 TQM排列圖因果圖調(diào)查表分層法直方圖控制圖散布圖 質(zhì)量管理常用方法Tools第三章 of關聯(lián)圖系統(tǒng)圖 （樹圖）親和圖 （ KJ法、 A型圖解）PDPC法 （過程決策圖法）矩陣圖矩陣數(shù)據(jù)分析法矢線圖 七 工 正交實驗法 抽樣檢驗 方差分析 假設檢驗 價值工程 專 用 工 具 類 認識到產(chǎn)品質(zhì)量的變異性167。產(chǎn)品質(zhì)量受一系列因素的影響，并遵循一定的統(tǒng)計規(guī)律在不停地變化著。+ 由偶然原因引起167。 由系統(tǒng)原因引起167。統(tǒng)計方法：收集、整理、分析和解釋統(tǒng)計數(shù)據(jù)并對其所反映的問題做出一定結論的方法。三、質(zhì)量變異的統(tǒng)計特征量描述統(tǒng)計方法的性質(zhì)：描述性：為展示統(tǒng)計數(shù)據(jù)的規(guī)律對統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行整理和描述。風險性：由于用局部去推斷整體，這種結論就不能 100% 準確，即可能有錯誤、有風險。提供表示事物特征的數(shù)據(jù)。比較兩事物的差異。分析影響事物變化的因素。分析事物之間的相關關系。研究取樣和試驗方法，確定合理的試驗方案。發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題，分析和掌握質(zhì)量數(shù)據(jù)的分布 狀況和動態(tài)變化。 計量數(shù)據(jù) 凡是不能連續(xù)取值的或用測量工具也得不到小數(shù)點以下的數(shù)據(jù)，而只能自然數(shù)的數(shù)據(jù)稱計數(shù)數(shù)據(jù)。167。 用于分析的數(shù)據(jù)167。 用于檢查的數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)的目的收集數(shù)據(jù)的方法 隨機抽樣 總體：是指在某次統(tǒng)計分析中研究對象的全體又稱母體。樣本：是從總體中隨機抽取出來要對其進行分析的一部 分個體，也稱為子體。抽樣：從總體中隨機抽取樣品組成樣本的活動過程。隨機抽樣：使總體中的每一個個體都有同等的機會被抽 取出來組成樣本的活動過程。目的 母體 數(shù)據(jù)對于工序控制對一批產(chǎn)品質(zhì)量判斷工序 一批半 成品 樣本 數(shù)據(jù)抽樣判斷一批半成品 樣本 數(shù)據(jù)抽樣判斷167?！? 系統(tǒng)抽樣法 ◇ 整群抽樣法 統(tǒng)計特征數(shù)： 一類：表示數(shù)據(jù)的集中位置 例 樣本極差、樣本標準偏差。不僅研究 “平均 ”，同時更關注 “波動（散布） ”！數(shù)據(jù)分析中，平均值的分析比較重要，但如果不能正確應用，僅僅應用平均值會讓我們犯錯 樣本方差是衡量統(tǒng)計數(shù)據(jù)分散程度的一種特征數(shù)。樣本標準偏差 s 樣本方差的正平方根為樣本標準偏差。樣本極差 R一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值之差。平均發(fā)生偏移波動（散布）大平均發(fā)生偏移波動（散布）小平均沒有偏移波動（散布）大平均沒有偏移波動（散布）小??? ?? ?? ?Bad!Good!質(zhì)量管理中常見的概率分布：167。 二項分布167。 正態(tài)分布抽樣分布 樣本統(tǒng)計量的分布例如：正態(tài)總體的樣本均值與樣本方差的分布超幾何分布167。X為取出 件產(chǎn)品中的不合格品數(shù)．則 的概率為隨機變量 X的分布？trial）。 若隨機變量 X的概率分布為167。其中， 0p1,p167。 若隨機變量 X的概率分布為 :…,) (其中 λ＞ 0為常數(shù) ),則稱 X 服從參數(shù)為 λ的 泊松分布 ,記為 X～ P(λ). 當 n充分大而 p很小時 (一般 n＞ 10, p＜ )，二項分布 B(n, p)的概率函數(shù)近似等于泊松分布 P(λ)的概率函數(shù)即 (λ=np)正態(tài)分布正態(tài)概率密度函數(shù)的幾何特征正態(tài)分布密度函數(shù)圖形 演示(8) 事件的概論積分：曲線下面的總面積＝ 100％ 均值 拐點 正態(tài)分布是最常見最重要的一種分布 ,例如測量誤差 。正常情況下生產(chǎn)的產(chǎn)品尺寸 :直徑、長度、重量高度等都近似服從正態(tài)分布 .正態(tài)分布的應用 統(tǒng)計圖示TargetUSLLSLLSL USLTargetLSL USL目標流程偏離目標 多余的誤差趨中的流程 減少誤差正態(tài)分布是二項分布的極限分布 , 當 n充分大時 , 可以用來計算二項分布的概率 .下面的圖形表明 :正態(tài)分布是二項分布的逼近 .第二節(jié) 用來系統(tǒng)的收集資料、積累數(shù)據(jù)、確認事實并對數(shù)據(jù)進行整理分析。格式：按原因分類的不合格的檢查表（表格式） NO服務態(tài)度差 商場環(huán)境差 服務設施差 頻 數(shù) 累計 % 17080190100 應用步驟： 確定所需搜集的資料 確定對所搜集資料的分析方法及負責人 必要時，對調(diào)查表格式進行評審和修改 ABCDEFG項 目 頻 數(shù) 累計 % 5212011204270 33674471 123 100按不合格的部位進行的檢查表（圖示法） 檢查者 調(diào)查目的 調(diào)查數(shù) 噴漆缺陷 圖示： ? 流漆 ? 花色 ? 塵粒 按零件實測值分布的檢查表 調(diào)查數(shù)： 121 調(diào)查方式： 1 3 6 14 26 32 23 10 4 2正 正 正 正 正 正 正 正 正 正 正 正 正 正 一一一矩陣檢查表 塑料制品外觀質(zhì)量檢查表 調(diào)查人：李 x 時間 ： 上午 下午 上午 下午 上午 下午上午 下午上午 下午上午 下午2月 5日 2月 10日 2月 8日 機號 所在和明確措施方向，把性質(zhì)相同的數(shù)據(jù)分到一起 ,以便發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生質(zhì)量問題的原因。 167。 (2)按操作者分