十统计思想及其应用必威体育精装版资料.ppt

第十章 统计思想及其应用 主讲：孙战文 第一节 统计基础 1、数据的类型： a计量数据:带有小数，变量为连续变量 b计数数据：不带小数，变量为离散变量 可分为计件数据和计点数据 长度、合格品数、重量、缺陷数、化学成分、气泡数哪些是计量数据，哪些是计数数据? 2、总体和样本 总体：是指在某一次统计分析中研究对象的全体。个体、单位 总体容量N表示 如：研究一批产品的质量 样本：是从总体中随机抽取出来并且要对它进行详细研究分析的一部分个体。样本单位 样本容量n表示 如：从4567四个数中随机抽取两个数。 第一节 统计基础 3、概率和随机变量 （1）概率： 如从4567四个数中随机抽取两个数。 重复抽样可能出现： 不重复抽样可能出现： 第一节 统计基础 在一定条件下，不总是出现相同结果的现象称为随机现象 罗列出所有可能发生的基本结果为样本点 所有可能样本点的集合称为样本空间 某些样本点的集合称为随机事件。如：所有均值为5.5的样本点构成一个随机事件。 一个随机事件A发生的可能性大小称为概率 用P（A）表示。如均值为5.5的事件发生的概率为4/16=25% 因此某零件随机抽取，重复检验了n个，其中k个合格，则合格品的概率是？ 也可以用fn（A）=k/n 第一节 统计基础 （2）随机变量 离散随机变量 特定数值有限个点或可列个点 如均值为5的事件概率，该事件均值是变量，5是变量值 连续随机变量 特定数值无限个，不可列 如电视机寿命不超过10000小时的概率 离散随机变量和连续随机变量是由随机变量所代表的特定数值决定的。 第一节 统计基础 3、随机变量的分布 概率分布是指随机变量在总体中（样本空间中）的取值与其发生概率二者关系的数据模型。 如：电视机寿命不超过10000小时的概率 第一节 统计基础 离散随机变量一般分布：二项分布、泊松分布、超几何分布等。 连续随机变量一般分布：均匀分布、正态分布、对数正态分布等 如果样本量足够大，则无论离散、连续随机变量近似服从正态分布。 第一节 统计基础 4、正态分布的特点： a正态分布概率密度函数曲线是对称的、单峰的钟形曲线。 b任何一个正态分布仅由均值μ和标准偏差σ这两个参数完全确定;μ确定中心位置，称为位置参数，σ决定分布曲线的形状，称为形状参数;σ越小，曲线越陡，数据离散程度越小，σ越大，曲线越扁平，数据离散程度越大。 c正态分布曲线下面的面积，是随机变量在相应区间取值的概率，或者说总体中有多大比例的数值落在相应的区间范围内。 第一节 统计基础 第一节 统计基础 5、常用统计参数 均值： 中位数：大小排序，在最中间的数 如：2、5、7、8、8 中位数7 42、42、43、45、46、46 中位数（43+45）/2=44 标准差：总体： 样本： 极差R=最大值-最小值 第一节 统计基础 例： 一总体为2、5、7、8、8，计算均值、中位数、标准差和极差？ 第二节 统计思想和变异理论 变异是在过程运行中，任何与目标或规范要求不一致的变化，也称波动。 如：包装100克±1克 某一天后〉=104克为变异 1、变异的来源： 变异来源于过程，过程中变异来源有多种，一般为5M1E：即原材料 工具、机器、操作者、环境、测量 2、变异的类型：休哈特认为： a伴有“不可避免的随机变异”的稳定过程 b伴有“可确定原因引起的变异”的不稳定过程 第二节 统计思想和变异理论 戴明认为：变异分为一般原因和特殊原因变异 （1）一般原因变异：一个过程中始终存在的、非人力可控的而成为过程的固有组成部分的那些变异因素 一般占变异的80-95% 一般原因是由系统设计导致的，随机出现的 由一般原因支配过程为受控过程、系统为稳定系统 （2）特殊原因变异：除一般原因之外的引起过程变异的那些因素 特殊原因产生于外部，不是随机出现的，可以用统计方法检测并纠正 第二节 统计思想和变异理论 3、管理者可能会犯的两个根本性错误： a针对所有的实际上是由一般原因引起的瑕疵、抱怨、差错、故障、事故或短缺等质量问题，像特殊原因那样处理。 b针对所有的实际上是由特殊原因引起的瑕疵、抱怨、差错、故障、事故或短缺等质量问题原因归因于一般原因。 第二节 统计思想和变异理论 4、统计思想在组织管理中的运用领域： a组织层次: 了解系统、找到关键过程、评估绩效、组织改进 b过程层次: 使过程标准化、找到变异，分析原因。 c单体或个人层次:用数据识别变异、识别指标和改进机会 第三节 常用统计技术和方法 统计技术和方法分为：描述性统计、统计推测和推测统计（预测） 1、描述性统计 描述性统计：是有效的收集、组织和描述数据的统计方法。 图示：频数分布图