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文档简介
1、.68.26%95.45%99.73%+1+2+3-1-2-3正态分布.正态分布优点人的生理特征如身高、体重、智商IQ、骨骼的长度;自然景象中如洋海的深度、积雪的厚度;产品的质量性能如电子管中的热噪声、电流、电压、纤维长度、细纱强度、钢的合碳量及抗拉强度;粮食作物的产量;某些产品寿命等。一切这些景象,其实验、观测和丈量误差都服从正态分布。.正态分布优点正态分布具有很好的数学性质。一方面许多非正态分布以正态分布作为其渐近分布或极限分布,例如二项分布、普哇松分布等都以正态分布作为其渐近分布;另一方面恣意样本均值的分布都以正态分布为其极限分布,这就是概率论的中心极限定理所证明的。详细地说,当总体是正
2、态分布时,那么不论样本容量大小,样本均值都服从正态分布;当总体不服从正态分布时,只需样本容量足够大,样本均值的分布也趋于正态分布。.X)代表分布的中心位置代表分布的离散程度.不合格品率的计算.位置:中心值外形:峰态分布宽度1、在产品的消费过程中,计量值的分布方式有:.控制图原理阐明群体平均值=规范差=+k-k抽样.0.27%99.73%31.00%99.00%2.584.55%95.45%25.00%95.00%1.9631.74%68.26%150.00%50.00%0.67在外的概率在內的概率k.“及“风险定义 根据控制限作出的判别也能够产生错误。能够产生的错误有两类。 第一类错误是把正常
3、判为异常,它的概率为,也就是说,工序过程并没有发生异常,只是由于随机的缘由引起了数据过大动摇,少数数据越出了控制限,使人误将正常判为异常。 虛发警报, 由于徒劳地查找缘由并为此采取了相应的措施,从而呵斥损失. 因此, 第一种错误又称为徒劳错误. 第二类错误是将异常判为正常,它的概率记为,即工序中确实发生了异常,但数据没有越出控制限,没有反映出异常,因此使人将异常误判为正常。漏发警报,过程曾经处于不稳定形状, 但并未采取相应的措施,从而不合格品添加, 也呵斥损失. 两类错误不能同时防止,减少第一类错误(),就会添加第二类错误(),反之亦然。.“及“风险阐明“风险阐明“风险阐明.0.005%40.27%34.56%231.74%“值控制界限15.87%450%384.13%297.72%“值平均值挪动“及“风险阐明. 013
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