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統計運用及品管實務工具;資料及數據;;;離散型資料 (通常)
分組 / 分類
是 /否, 合格 / 不合格
不能計算
離散型資料
分級
很少用
很難加以計算
連續型資料
最常見的尺規
計算時要很小心
連續型資料
比例關係
可應用演算法的多數公式 ;;基礎統計運用概念;變異(Variation) ;;變異(Variation) ;變異(Variation) ;變異(Variation) ;變異(Variation) ;控制變異(Variation) ;因為用抽樣統計,其結果只是估計,
和真實可能有差異.
適當的抽樣可使統計分析更準確.;;抽樣方法;一般準則;均值: 一組值的算術平均均值:
- 反映所有值的影響
- 受極值影響嚴重
中位數: 反應 50% 的序一組數排序後居中的數
- 在計算中不必包含所有值
- 相對於極值具有 “可靠性”
眾數值:
- 在一組資料中最常發生的值 ;全距:
在一組資料中,最高值和最低值
間的數值距離
變異 (s2):
每個資料點與均值的平均平方偏差
標準偏差 (s):
變異數的平方根.
量化變動最常用的量 ;The ? Rule states how ? and ? can be used to describe the entire distribution:
·??????? Roughly 60-75% of the data are within ?1? of ?.
·??????? Roughly 90-98% of the data are within ?2? of ?.
·??????? Roughly 99-100% of the data are within ?3? of ?.;The shape of a distribution can be described by skewness
歪斜 (denoted by ?1) and by kurtosis凹凸平坦 (denoted by ?2).
;母體均值;The most important and useful distribution shape is called the Normal distribution, which is symmetric(對稱), uni-modal(單峰), and free of outliers
(沒有特異點):
;A Normal probability plot is a cumulative distribution plot where the vertical scale is changed in such a way that data from a Normal distribution will form a straight line: ;第一個屬性: 只要知道下面兩項就可以完全描述常態分配:
均值
標準差 ;常態曲線和其概率 ;常態概率圖 ;資料收集時的重點;Continuous Manufacturing (連續)occurs when an operation is performed on one unit of product at a time. An assembly line is typical of a continuous manufacturing environment, where each unit of product is worked on individually and a continuous stream of finished products roll off the line. The automotive industry is one example of Continuous Manufacturing. Other examples of continuously manufactured product are:
·??????? television sets,
·??????? fast food hamburgers,
·??????? computers.
;In Continuous Manufacturing the most important variation is between parts
In Lot/Batch Manufacturing, the variation can occur between the parts in a lot and between the lots:
·??????? Product within the
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