质量管理SPC概念

概率与统计学基础概率的定定义概率有两两种定义义:theclassicaldefinition（古典定定义）,therelativefrequencydefinition（相对频频数）,andBayesiandefinition(notdiscussedhere)).古典概率率定义：：如果一项项试验有有N种可能的的、互斥斥的结果果,且有n个发生事事件A的结果，，那么发发生事件件A的概率是是：P(A))=n/Nn：事件A发生结果果的数目目数N：试验结结果的总总数掷一个均均匀的骰骰子，有有6个可能的的互斥的的点数:1,2,,3,4,5or6,即N=6.如果我们们感兴趣趣的件数数是偶数数点数(2,4or6),则n=3，掷一次次骰子出出现偶数数点数的的概率是是：P(Even))=3/6==0..50概率的相相关频数数定义如果大量量重复进进行一项项试验，，即事件件A发生的概概率是：：P(A))=k/M在此:k=在重复试试验中，，事件A发生的次次数M=在重复试试验中，，事件A发生的最最大次数数例如，假假设大掷掷骰子的的例子中中，骰子子总共被被投掷了了100,,000次并且点点数2,4,or6出现50,097次.那么,掷出一个个偶数在在一项试试验中的的相对频频数概率率是：P(Even))=50,,097/100,000==0.50097掷出偶数数的古典典定义和和相对频频数定义义计算得得到概率率的结果果是不同同的.分析型研研究与相相对频数数概率进行分析析研究是是为了确确定过程程的特性性，但是是过程的的特征的的有过去去和现在在，同时时也将会会有将来来，因此此，在在一个缺缺乏完整整框架的的情况下下，不可可能有这这样的古古典概率率有关过程程特征的的概率必必须通过过试验来来获取，，因此只只能是相相对频数数概率TypesofDataDataisinformationcollectedaboutaproduct,,service,,process,,person,ormachine.Weclassifydataintotwotypes:attributedata（属性数数据）variables((measurement)data.（变量数数据）属性数据据属性数据据包括:将项目分分成不同同的类别别(e.g.,生产或服服务）对于给定定类别中中的项目目数目进进行计数数或给定定类别所所占比例例(e.g.,theproportionofdefectiveunitsinasampleofunits).对于每单单元发生生数目的的计数(e.g.,thenumberofdefectsperunit).申诉号申诉级别1121314254617181931011112003年联合申申诉的4种分类级别申诉量比率FirstLevel88/11=0.73SecondLevel11/11=0.09ThirdLevel11/11=0.09FourthLevel11/11=0.09变量(测量)数据对产品、、服务或或过程的的特性进进行测量量对变量数数据的两两个或多多个测量量的数值值的计算算数据特征征计数型研研究一个完整整框架的的普查可可以提供供对该框框架采取取行动所所需的全全部信息息.如果被用用来采取取行动的的信息是是来自于于一个框框架的一一个随机机样本，，那么，，这些误误差可以以被量化化，且对对框架所所做出的的统计推推断是有有效的.分析型研研究对框架的的完整地地普查是是不可能能的，因因为一个个框架包包括了所所有过去去、现在在和将来来的观察察，而未未来的观观察资料料是无法法测量的的不同于计计数型研研究，由由于这种种框架是是未知的的（未来来不能被被计量）），所以以无法量量化这些些误差.然而，如如果对该该过程和和环境的的知识以以及数据据的分析析显示该该过程是是稳定和和可靠的的，并且且在不久久的将来来会保持持这种状状态，那那么，就就可以以以下方法法就可以以用来对对过程未未来的行行为做出出推断和和采取行行动可视描述述性数据据TabularDisplays（列表显显示）FrequencyDistributions（频数分分布）.频数分布布以列表表形式向向我们显显示给定定的一个个值或一一组值发发生的次次数或频频数.Cumulativefrequencydistributions(累计频数数分布)很多情况况下，我我们关心心的是那那些测量量值小于于一数值值的项目目的频次次容量为80的样本中中每个垫垫圈的缺缺陷数量量的频数数分布累计频数数分布频数分布布的局限限性.我们前面面讨论的的频数显显示没有有包括时时间顺序序数据的的信息图型显示示数据常以以图型的的形式表表示出来来.变量数据据的频数数分布通通常以频频数多边边形或直直方图的的形势表表示出来来属性数据据通常以以条形图图的形式式显示.横轴表示示分组区区间，纵纵轴表示示绝对或或相对频频数.RunChart（链图））:分析研究究型研究究中时间间顺序的的重要性性我们想要要发现趋趋势或其其他与时时间有关关的形态态，以便便在不远远的将来来对于一一个过程程采取行行动.在链图中中，时间间顺序的的信息被被保存下下来，是是通过在在纵轴上上表示观观察值和和在横轴轴上表示示观察时时间的每15分钟巧克克力条的的重量集中趋势势的测量量Mean（均值））Median（中位数数）Mode（众数））均值计算算如果我们们在过去去和现在在计算了了样本量量为n的各组平平均值，，我们通通过计算算各组均均值的均均值来估估计一个个过程的的均值中