日化企業(yè)制程能力分析報告-閱讀頁
2025-02-02 17:19本頁面
【正文】 反應(yīng)出 : σ2 —— 變量概率分布的方差 → 標準偏差 — 過程能力大小的度量基礎(chǔ) μ —— 變量之平均值 (4). 正確理解 σ、 μ 及 X、 S 試 比 較 樣 本 與 群 數(shù) Sample Population Statistic X — average S — Sample stand deviation Parameter μ — Mean σ— Standard deviation (5). 正態(tài)分布之形成過程 Sample —— Population 標準測量 : 少 → 多 → 群數(shù) X → X → X → X → X → X → X → (6). 正態(tài)分布概率密度函數(shù) : 當收集到的數(shù)據(jù)為計量數(shù)據(jù)時 ,質(zhì)量特性 X 會 是一個連續(xù)性隨機變量 ,變量的分布便是正態(tài) 分布 ,符合下式 : 概率密度函數(shù) : 其中 : π= e = Xi μ σ Z = ? (Z) 3σ 2σ σ μ σ 2σ 3σ % % % ? (Z) = e = e 1 Z2 2 √ 2π Z2 2 (7). 6 σ應(yīng)用 概率正態(tài)分布之性質(zhì)在 μ177。3 σ 範圍之概率 為 , 幾乎包含了全部的質(zhì)量特性值 . 所以 : 6 σ 範圍被認為是產(chǎn)品品質(zhì)正常波動的合理的最大幅度 ,它代表了一個過程所能達到的質(zhì)量水平 ,所以過程能力一般用 6 σ 來表示 . σ 越大 → 過程質(zhì)量波動越大 ,過程能力越低 σ 越小 → 過程能力越高 ?想一想 : 6 σ之範圍 ,對我們會有怎樣的意義 ,可以用來作品質(zhì)設(shè)計嗎 ? 小結(jié) : 所謂過程能力 ,就是過程處於統(tǒng) 計控制狀態(tài)下 ,加工品質(zhì)正常波動的經(jīng) 濟幅度 ,通常用品質(zhì)特性值分布的 6 倍 標準偏差表示 ,記為 6 σ 試問 : 過程本身與公差有無關(guān)係 ? 2. 過程能力指數(shù) 比較評價 : 工序自身實際存在的能力 ( 質(zhì)量水平 ) 6 σ。 則 Ho 的 備擇假設(shè) H1:μ μo 2. 設(shè)定顯著水平 α 顯著性檢驗的判斷是依據(jù)小概率事件原理的判斷 ,所謂小概率 α是判斷錯誤的概率 ( 風險度 ). 統(tǒng)計檢驗依據(jù)的是小概率原理 ,即 “在一次實驗中小概率事件實際上 (不是理論上 )是不會發(fā)生的” ,如果發(fā)生了 ,則應(yīng)判定統(tǒng)計檢驗的結(jié)果存在顯著性差別 : 例 :在 1000個零件中會有 1件不合格品 ,現(xiàn)在從中隨機抽取 1件 ,則抽到不合格品的概率為 , 因此在1000件中只會有 1件不合格的假設(shè)下 , 從中抽取一件就正好抽到不合格品 , (不是理論上 )實際上是不可能的 . 根據(jù)這個原理可以得到一個推理方法 ,即如果在某假設(shè)成立的條件下 ,事件 A是一個小概率事件 ,現(xiàn)在只進行一次試驗 ,如果在這一次試驗中 ,事件 A就發(fā)生了 ,則自然有理由認為原來的假設(shè)不成立 所以 ,假設(shè)檢驗的核心問題是 選取適當?shù)慕y(tǒng)計量 ,並找出其在假設(shè)成立的前提下的概率分布 ,對于給定的顯著性水平 α提出檢驗標準 — 小概率事件發(fā)生的臨界值 ,進而對所提出的假設(shè)進行判斷 . 適常選擇 α= , , ,一般情況下若小概率事件的發(fā)生可能導致重大損失時 ,應(yīng)選取數(shù)值小的 α值 ,反之可以選大一些 , 適常 α取 3. 求臨界值 在給定的顯著性水平下 , 通過查表求得臨界值 4. 判斷 將統(tǒng)計量與臨界值比較 ,作出拒絕原假設(shè) Ho或接受原假設(shè) Ho的判斷 ,當拒絕原假設(shè) Ho時 ,一般應(yīng)接受備擇假設(shè) H1. 5. 結(jié)論 , 做出顯著性判斷的結(jié)論 2. 正態(tài)總體假設(shè)檢驗 : t 檢驗和 U 檢驗 設(shè)總體 X~N(μ, σ2) 。 σ o)和 (μ2
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