移动事业部6σ白带培训教材--2统计学基础知识（PPT 61）.ppt

第二章统计学基础知识
几个主要的统计学概念
1. 波动(偏差)
2. 连续数据和离散数据
3. 平均值、方差、标准差
4. 正态曲线
5. 用Z值将数据标准化
6. 中心极限定理
7. 工序能力
几种工具
1. 头脑风暴法
2. 过程流程图
3. 因果图(鱼骨图)
4. 排列图
5. 直方图
6. 散布图
7. 分层图
当重复进行测量的时候,通常会得到不同的答案, 这就是波动!
系统波动
预期的和可预测的测量结果之间的差异。
举例:夏季和冬季相比,可以十分明确的说,夏天的气温比冬天高.
随机波动
不可预测的测量结果之间的差异。
举例:夏季或冬季,任一选择两天,我们无法肯定的说哪天温度高。
1.
2.
观测值变化
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观测值变化(续)
我们预期观测值会有差异。如果没有差异,我们就会产生怀疑
举例:我们在观测夏天每天的温度,如果观测得到每天温度完全相同,那么我们就会怀疑是数据出了问题。同样:如果一个管理人员在抽查电源生产线单体测试记录,如果所有记录数据完全一致,我们就会怀疑测量是否正确?或者会怀疑...
变化和波动是普遍存在的,这种波动使我们的工作更具挑战性!
一般来说,我们不能相信来自一个数据点的结果。通常我们收集多个数据点,而且非常注意如何选取这些样本,以减少偏差。
波动的产生是很自然的,是随机发生的,在概率与数理统计中称为随机现象。
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统计学的作用
统计学用以下方法处理误差:
(置信区间和假设检验)。
统计描述
用图表和几个总结性数字(均值、方差、标准差)描述一组数据。
统计推理
确定结果之间的差异何时可能是由于随机误差引起的,何时不能归因于随机误差。
有意地选出若干因素作为处理条件进行试验,收集并分析数据,以估算对过程变化的影响。
试验设计
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数据的两种类型
连续(可变) 数据取值所有可能充满某个区刘,以致无法一一列举。
离散(属性) 数据所有取值可能是离散(间断)的。如某种类别信息,比如““通过”或““未通过”。
连续数据
离散数据
问题
解决办法
举例: 部件号 离散 连续
1 通过
2 通过
3 未通过
4 通过
5 未通过
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连续数据以参数的形式,比如尺寸、重量或时间,说明一个产品或过程的特性。测量标准可以有意义地不断分割,使精确度提高。
你能举出我们用来获得连续数据的三个器具例子吗?
相对于仅仅知道部件是否合格而言,
连续数据可以提供更多的信息。
连续数据(可变数据)
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离散数据不能更进一步精确地细分。
离散数据对某件事发生或未发生的次数,以发生的频数来表示。
离散数据也可以是分类数据。如:销售地区、生产线、班次和工厂。
无罪或有罪
离散数据
烟火探测器
地区
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一般来说,连续数据比离散数据更可取,因为你可以利用更少的数据获得更多的信息。
如果不能得到连续数据,就可以对离散数据进行分析,发现结果,作出判断。.
连续数据与离散数据进行比较的解释:
离散数据举例:
有凹痕的部件数量 通过/未通过
申诉决议产出
生产线不合格品数量 及时交货
离散数据需要更多的数据点才能进行有效的分析
离散数据(续)
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请在下面的例子旁,写出它是“连续”还是“离散”
1 销售订单准确度
2 数据输入准确度
3 销售地区
4 使用“合格/不合格”测量仪器得到的孔径
5 孔径
6 应答中心对话时间
7 制冷***利昂的重量(克)
8 每百万部件中有缺陷部件的数量
9 装配线缺陷(ALD)
练****识别连续数据和离散数据
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总体:全部对象。总体中的元素数量用N来表示
样本:总体的一个子集。样本的元素数量用n 来表示
平均值:总体或样本的平均值
总体的平均值用来表示
样本的平均值用 X 或来表示
方差: 数据与其平均值之间差值的平方的平均值。(它代表该组数据的分散程度)
总体的方差用表示- 样本的方差用 s2 或表示
均方差:方差的(正) 平方根。(它也代表该组数据的分散程度)。
-总体的标准差用来表示
-样本的标准差用 s 或来表示
统计学术语
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