【正文】 而只嘗上面部分會(huì)怎樣？ 標(biāo)本取出方法：單純隨機(jī)取出，層別取出，群集取出，體系的取出? 資料（ Data)的種類 1)量的變量：大小和量可以用數(shù)字表現(xiàn)的變量 離散型變量：可數(shù)的，如不良品數(shù)，缺點(diǎn)數(shù)等計(jì)數(shù)值數(shù)據(jù) 連續(xù)型變量：是連續(xù)的值，拉力，長度等計(jì)量值數(shù)據(jù) 2)質(zhì)的變量：無法表示大小或量的變量：性別，宗教，職業(yè)等5Define(基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì) )分布的特性分布的特性統(tǒng)計(jì)分析是找出資料分布具有的特性用數(shù)字表示的作業(yè)。Define(基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì) )基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)1Define(基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì) )教育目標(biāo)教育目標(biāo)q 訂立進(jìn)行 6SIGMA必要的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)的概念q 理解離散概率分布及連續(xù)概率分布的概念q基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容與 6SIGMA Metrics聯(lián)貫理解q熟知 Minitap的基礎(chǔ)使用方法q基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)與 Minitap聯(lián)貫理解q收集的數(shù)據(jù)利用 Minitap分析2Define(基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì) )統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念在日常生活中經(jīng)常接觸，且每天都在使用 為預(yù)測棒球比賽的勝負(fù)，調(diào)查各個(gè) Team的過去勝率 用收集的氣象資料預(yù)測天氣統(tǒng)計(jì)學(xué) 為了對不確實(shí)的未來的預(yù)測提供必要的情報(bào)收集，分類，分析資料 及以此為基礎(chǔ)提示結(jié)論的學(xué)問3Define(基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì) )母集團(tuán)的標(biāo)本母集團(tuán)的標(biāo)本作為關(guān)心對象的所有個(gè)體的集合稱母集團(tuán)，在母集團(tuán)中作為調(diào)查對象采納的一部分稱為標(biāo)本母集團(tuán)標(biāo)本 母集團(tuán)的特性：母數(shù) 平均 181。 分散 ?2 標(biāo)準(zhǔn)偏差 ? 標(biāo)本的特性：統(tǒng)計(jì)量平均分散 S2標(biāo)本偏差 S如果能夠正確計(jì)算母集團(tuán)的母數(shù)時(shí)沒有問題，但如果很難知道的情況下，用標(biāo)本計(jì)算出的統(tǒng)計(jì)量推定母數(shù)。q 分布的特性 167。 分散度（范圍，分散，標(biāo)準(zhǔn)偏差） 資料以算術(shù)平均為中心擴(kuò)散的程度167。 = = X1 + X2 + X3 + …+ X n N∑X i NX = = X1 + X2 + X3 + …+ X n n∑X i n7Define(基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì) )分散度分散度? 范圍 資料的集團(tuán)中最大的數(shù)值和最小數(shù)值的差異? 分散和標(biāo)本偏差 母集團(tuán)的分散 母集團(tuán)的標(biāo)準(zhǔn)偏差 標(biāo)本的分散 標(biāo)本的標(biāo)準(zhǔn)偏差算術(shù)平均為一次元的值，分散是二次元，因此求分散的開方標(biāo)準(zhǔn)偏差。如（ H， 1/2） 集合的概論? 概率分布：對概率變量可取的所有值，將其取值的概率用圖或表顯示的稱為概 率分布 離散概率分布：對應(yīng)于可數(shù)的概率變量如不良數(shù)或缺點(diǎn)數(shù)的概率分布 連續(xù)概率分布：具有不可數(shù)的連續(xù)值如制品的重量或尺寸的概率分布P(A) = 思想 標(biāo)本空間10Define(基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì) )概率理論概率理論? 概率密度函數(shù) (Probability Density Function) 對應(yīng)于概率變量的概率的關(guān)系表示為函數(shù)的稱為概率密度函數(shù) 概率密度函數(shù)總是 +值，全體的和為 1。超幾何分布的概率模型 :大小為 N的母集團(tuán)中， N1中 X1個(gè) , N2中 X2個(gè)取出的概率超幾何分布的密度函數(shù) P(N1中 x1, N2中 x2 ) = N1Cx1*N2Cx2 (N1+N2)C (x1+x2)NN1 N2Xx2x112Define(基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì) )超幾何分布例題超幾何分布例題由 20個(gè)制品構(gòu)成的 LOT中有 5個(gè)不良品。45% 相應(yīng)的 Z值Z = 177。偶然原因是如作業(yè)環(huán)境的溫度變化等不可避免的要因，異常原因是指設(shè)備異常，作業(yè)者的失誤等要因不介入異常要因，只有偶然要因作業(yè)時(shí)取出的數(shù)據(jù)必然遵守正態(tài)分布。今后要學(xué)的 t分布， F分布， ?2分布是人們?nèi)藶樽鞒鰜淼母怕拭芏群瘮?shù)，但正態(tài)分布是說明自然現(xiàn)象的自然分布。?x2 =_ ?2n ?x =_? 平均標(biāo)本分布的分散? 平均標(biāo)本分布的標(biāo)準(zhǔn)偏差? 平均標(biāo)本分布的平均 ? = ?24Define(基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì) )中心極限定理中心極限定理 (Central Limit Theorem)平均為 ?， 分散為 ?2的無限母集團(tuán)中隨機(jī)抽取大小為 n的樣品時(shí)n充分大時(shí)與母集團(tuán)的分布狀態(tài)無關(guān)，標(biāo)本平均近似地遵守 N(?, ?2/n)。Z=?/?nX ?母集團(tuán)遵守正態(tài)分布時(shí)標(biāo)本的平均必然遵守正態(tài)分布，但此時(shí)標(biāo)本平均的分散分為標(biāo)本的大小 (n) ， 因此變小。25Define(基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì) )t 分布分布 : 互不相同的兩個(gè)集團(tuán)的平均的統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證互不相同的兩個(gè)集團(tuán)的平均的統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證從正態(tài)分布概率標(biāo)本不大，且標(biāo)準(zhǔn)偏差 (?)未知時(shí) 遵守自由度 n1的 t分布。這是因?yàn)闃?biāo)本的大小小，標(biāo)準(zhǔn)偏差 (s)比母集團(tuán)的標(biāo)準(zhǔn)偏差 (?)具有不確信性，所以標(biāo)本的大小n越大，標(biāo)本的標(biāo)準(zhǔn)偏差越接近于母集團(tuán)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。26Define(基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì) )t 分布的應(yīng)用分布的應(yīng)用 積層薄膜事業(yè)部的 CERAMIC POWDER從業(yè)體受入后使用。? t分布利用于以原來的數(shù)據(jù)為本，統(tǒng)計(jì)地判斷有無平均值的差異? 比較 2個(gè)集團(tuán)間的平均時(shí)需要下列 2項(xiàng)前提條件。27Define(基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì) )標(biāo)本分布中計(jì)算平均的位置標(biāo)本分布中計(jì)算平均的位置1. 正態(tài)分布 : 已知母集團(tuán)的標(biāo)準(zhǔn)偏差 (? )時(shí)可以適用（可能性很少）Z = X ??/√n MINITAP的 1SPL Z Test實(shí)際上在我們想知道母集團(tuán)的平均時(shí)，我們提前知道母集團(tuán)的標(biāo)準(zhǔn)偏差而去接近的情況極少。 28Define(基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì) )?2 分布分布 : 不相同的兩個(gè)以上集團(tuán)的概率的統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證不相同的兩個(gè)以上集團(tuán)的概率的統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證根據(jù)情況不僅平均的標(biāo)本分布，連分散的標(biāo)本分布也很重要。對正態(tài)母集團(tuán) N(?, ?2)的概率分布 X1, X2,….Xn