三星六西格玛管理培训教材测量阶段统计基础.ppt

方法论 Calc Probability Distribution Normal Step 1 (b) P(X?30), 即 X?30 的概率是? 选择累积概率 输入平均和 标准偏差 输入常数 系数输入 在特定列时 计量型概率分布 Session 结果确认 Step 2 x=30 P [X ? 30] = P [ ? ] X-20 5 30-20 5 = P [ Z ? 2 ] = 1 - P[Z ? 2 ] = 1 - 0.9772 = 0.0228 P[Z ? 2]是从全体宽度 1减掉P[Z ? 2] 部分的宽度就行! 0.0228 1- P[X ?30] = 1-0.9772 = 0.0228 计量型概率分布 (c) P(Xx) = 0.90的 x 值? Calc Probability Distribution Normal Step 1 选择逆累积概率 输入平均和标准偏差 输入常数 常数输入 在特定列时 计量型概率分布 Session 结果确认 Step 2 0.90 x = 26.4078 P[X ? 26.4078]= 0.90 计量型概率分布 离散概率分布 ? 两项分布(Binomial Distribution) 与良/不良或成功/失败 一样的两个要素中， 显示其中一个的施行中利用。 结果只分为良品/不良品或成功/失败两种的实验进行了n次反复施行时， 成功次数X 随二项分布。 ? 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0 5 10 15 20 ??? ?? p=0.1 p=0.2 p=0.3 p=0.4 p=0.5 例) n=15 的二项分布中，显示随p值概率值的图表。 计数型概率分布 ?现场的两项分布 ? n个的制品中纳期内给消费者送到的制品数。 ? 在平均不良率为 p的工程中取出的n个制品包含的不良品数。 p : 发生特定现象的概率 (1-p) : 不发生的概率 两项分布的平均，分散，标准偏差 : 平均 :np, 分散 :np( 1- p ), 标准偏差 : 计数型概率分布 A公司生产的制品不良概率是 0.01. 把这制品各10个一捆销售， 不良品一个以上时可以换。这时一捆被换的概率是多少? 计算 ) P( X ? 2 ) = 1 - P( X ? 1 ) = 1- P( X = 0 ) - P( X = 1 ) = 1 - ? 0.010 ? 0.9910 - ? 0.011 ? 0.999 = 1 - 0.90438 - 0.09135 = 0.00427 10 0 10 1 例题 3 二项分布是现场的不良品DATA时 多使用吧! 计数型概率分布 Proprietary to Samsung Electronics Company Measure-基础统计- * Rev. 2.0 基础统计 fn: SSIntro.ppt Measure Define Analyze Improve Control Measure 概要 Project Y 基础统计 测定System 分析 Six Sigma 测度 工程能力分析 Process Map 特性要因图 FDM 基础统计 学习目标 为了确认DATA的特性，理解测定的基本概念和 利用Minitab的基础统计量计算的方法。 理解导入概率分布确认概率概念，利用Minitab从概率分布求 概率值的方法。 基础统计的必要性 在测定阶段中收集材料以分析的方法使用。 把工程的Xs与 Ys特性化资料用数值显示。 用以前的工程和执行DATA推定未来时使用。 高级统计性问题解决方法的基础而使用。 基本统计概念不是根据直观而是创出根据事实的语言。 资料的测度 ? 标本(Sample) : 为了统计性处理，从母集团中实际抽出的观测值或测定值的集合。 母集团(Population) : 对关心的所有集团的所有个体的观测值或测定值的集合。 （对有权者的投票结果，一日生产量，特定制品的不良率。 ) 今年参加数能考试的全部学生数是约 80万名。为了调查与去年 对比考试问题的 难度，在各地区任意抽出 2,000名调查了成绩。 这时的母集团和标本是什么? 母集团 : 是参加考试的全体学生