CPK_MAX_MIN随机数生成好用
min—max标准化方法实例
min—max标准化方法实例
min-max标准化方法是一种经常用于数据归一化的技术。
这种方法可以将一个数据集中的所有值都转化为0到1之间的值，使得不同范围的数据可以进行比较和分析。
下面我们通过一个实例来了解如何使用min-max标准化方法。
假设我们有一个数据集，其中包含了一些学生的考试成绩，这些成绩的分数在0到100之间。
我们希望将这些成绩进行归一化处理，使得它们都处于0到1之间。
我们可以按照以下步骤来实现：
1. 找出最小值和最大值。
在这个例子中，最小值是0，最大值是100。
2. 对于每个数据点，使用以下公式进行转换：
新数值 = (原数值 - 最小值) / (最大值 - 最小值)
例如，如果一个学生的成绩是80分，那么他的新数值就是：
新数值 = (80 - 0) / (100 - 0) = 0.8
3. 将所有的数据点都进行转换，使得它们都处于0到1之间。
通过这个方法，我们可以将原来的数据集转化为一个处于0到1之间的新数据集。
这个新数据集可以更加方便地进行比较和分析。
同时，由于所有的数据都处于相同的范围之内，我们也可以更加精确地进行预测和建模。
需要注意的是，min-max标准化方法适用于数值型数据，而对于分类型数据，我们通常需要使用其他方法进行归一化处理。
另外，在进行min-max标准化时，我们需要确保所有的数据都处于相同的单位和度量方式下，否则可能会导致不准确的结果。
如何运用Excel的MAX和MIN函数进行数据的最大值和最小值计算
如何运用Excel的MAX和MIN函数进行数据的最大值和最小值计算在Excel中，MAX函数和MIN函数都是非常有用的函数，它们可以帮助我们快速计算数据中的最大值和最小值。
本文将介绍如何使用Excel的MAX和MIN函数进行数据的最大值和最小值计算。
一、什么是Excel的MAX函数和MIN函数？MAX函数用于返回一组数值中的最大值，而MIN函数用于返回一组数值中的最小值。
这两个函数是Excel自带的数学函数，非常简单易用。
二、如何使用MAX函数计算最大值？1. 打开Excel软件，在一个空白的单元格中输入一组数值，例如A1到A10。
2. 在另一个单元格中输入以下公式：=MAX(A1:A10)。
3. 按下回车键，Excel会自动计算并显示出这组数值中的最大值。
三、如何使用MIN函数计算最小值？1. 在一个空白的单元格中输入一组数值。
2. 在另一个单元格中输入以下公式：=MIN(A1:A10)。
3. 按下回车键，Excel会自动计算并显示出这组数值中的最小值。
四、如何在Excel中使用MAX函数和MIN函数进行数据的最大值和最小值计算？除了基本的使用方法外，MAX函数和MIN函数还可以与其他函数结合使用，实现更加复杂的计算。
1. 结合IF函数使用：IF函数是一个逻辑函数，可以根据条件返回不同的值。
我们可以利用IF函数结合MAX函数和MIN函数来判断数据中的最大值和最小值。
例如，我们想找出一组数据中大于200的最大值和小于100的最小值，可以使用以下公式：=MAX(IF(A1:A10>200,A1:A10))=MIN(IF(A1:A10<100,A1:A10))这种方法可以帮助我们在数据量比较大或复杂的情况下，快速筛选出符合条件的最大值和最小值。
2. 结合VLOOKUP函数使用：VLOOKUP函数是一个查找函数，可以根据指定的值在表格中查找相应的数据。
我们可以结合VLOOKUP函数和MAX函数或MIN函数，实现根据某一列数据获取最大值或最小值的功能。
百分比范围随机生成函数
百分比范围随机生成函数百分比范围随机生成函数（Percentage Range Random Generator）是一种常用的工具，用于生成指定范围内的随机百分比数值。
它可以应用于各行各业的数据分析、实验设计、市场调研等方面。
本文将详细介绍百分比范围随机生成函数的原理、应用场景以及使用方法。
一、原理百分比范围随机生成函数的原理相对简单，它通过设定最小值和最大值两个参数，然后在这个范围内生成一个随机数。
生成的随机数在最小值和最大值之间，可以是小数或整数，然后将其乘以100，即可得到对应的百分比数值。
例如，如果我们设定最小值为20%，最大值为80%，那么生成的随机数将在0.2和0.8之间。
如果我们需要整数百分比数值，可以将生成的随机数乘以100，并四舍五入取整。
二、应用场景百分比范围随机生成函数在各行各业都有广泛的应用，下面列举几个常见的应用场景。
1. 数据分析：在数据分析过程中，我们经常需要生成一些模拟数据来进行测试和验证。
百分比范围随机生成函数可以用来生成随机的百分比数据，以模拟真实情况下的数据分布。
2. 实验设计：在科学实验中，我们常常需要按照一定的比例分配不同的处理组。
百分比范围随机生成函数可以用来生成随机的百分比数值，以确定每个处理组的占比。
3. 市场调研：在市场调研中，我们常常需要生成一些随机样本来进行调查。
百分比范围随机生成函数可以用来生成随机的百分比数值，以确定每个样本的选取概率。
三、使用方法使用百分比范围随机生成函数非常简单，只需要指定最小值和最大值两个参数即可。
下面是一个示例代码：```import randomdef percentage_range_random_generator(min_value, max_value):random_value = random.uniform(min_value, max_value)percentage_value = round(random_value * 100, 2)return percentage_value# 示例用法min_value = 0.2max_value = 0.8random_percentage =percentage_range_random_generator(min_value, max_value)print(random_percentage)```在上面的示例中，我们使用Python编写了一个百分比范围随机生成函数。
教你在Excel中生成随机数的5种方法
【原】教你在 Excel 中生成随机数的 5 种方法2022-02-21Excel 中的随机数并非是每个用户都需要的功能，大多数人的数据都会使用固定数字和公式，可能不需要在他们的报告中出现随机数。
财务模型可以使用依赖于概率的随机模拟，有些数据模型可能需要运行数千次，但随机数生成器会提供每次模拟的参数。
无论您需要怎么样的随机数，Excel 都有多种生成它们的方法。
在这篇文章中，我将向您展示可用于将随机数插入到工作簿中的各种方法。
1/ 使用 RAND 函数生成随机数我将向您展示的第一种方法是在Excel 中生成随机值的最简单方法。
Excel中有一个非常简单的RAND函数，它不需要参数，会生成一个 0 到 1 之间的随机数。
RAND 函数示例：= RAND ( )此函数没有必需或可选的参数。
该函数始终以一组空括号输入。
此函数将生成一个介于 0 和 1 之间的随机小数，但不包括 0 或 1 有可能会存在重复值，但是概率会比较低，因为在0和1之间的小数是太多了。
返回的值将遵循均匀分布。
这意味着 0 和 1 之间的任何数字都有可能被返回。
使用RAND()在任意两个数字之间生成随机数:可以使用RAND()函数的简单公式在任意两个数字之间生成随机数。
= RAND ( ) * ( Y - X ) + X这样就可以在 X 和 Y 之间创建一系列随机数。
在任意两个数字之间生成随机整数：有时，我们遇到的需求是在两个给定数字之间生成随机整数。
这也可以使用一个简单的公式来完成。
= ROUND ( RAND ( ) * ( Y - X ) + X, 0 )即使用ROUND函数对RAND函数的结果进行四舍五入到零小数位可以将这个公式复制到电子表格的列中，如果您一直按 F9 重新计算，您将看到从 1 到 10 的各种数字组合但是由于整数数字是离散的，生成的随机数很可能在列表中重复，这取决于生成随机范围的最小值和最大值。
= ROUND ( RAND ( ) * ( 4 - -3 ) + -3, 0 )这也适用于产生负数。
自动生成n个均匀分布的随机数的算法
自动生成n个均匀分布的随机数的算法生成n个均匀分布的随机数的算法可以使用以下步骤：1. 根据需要的范围确定随机数的最小值和最大值，假设为min_value和max_value。
2. 计算每个随机数的间隔：interval = (max_value - min_value) / n。
3. 初始化一个空的列表random_nums来存储生成的随机数。
4. 循环n次：a. 生成一个随机数r，范围在0到1之间；b. 将r乘以interval得到一个偏移量；c. 将偏移量加上最小值，得到一个均匀分布的随机数；d. 将随机数添加到random_nums列表中。
5. 返回random_nums列表。
以下是一个Python示例代码实现以上算法：```pythonimport randomdef generate_uniform_random_nums(n, min_value, max_value): interval = (max_value - min_value) / nrandom_nums = []for _ in range(n):r = random.random()offset = r * intervalrandom_num = min_value + offsetrandom_nums.append(random_num)return random_nums# 测试示例n = 10min_value = 0max_value = 100random_nums = generate_uniform_random_nums(n, min_value, max_value)print(random_nums)```这段代码将生成10个范围在0到100之间的均匀分布的随机数。
使用MAX和MIN函数计算最大值和最小值
使用MAX和MIN函数计算最大值和最小值在Excel中，MAX函数和MIN函数是非常常见和有用的两个函数。
MAX函数用于计算一组数值中的最大值，而MIN函数则用于计算一组数值中的最小值。
这两个函数可以帮助我们快速准确地找到给定数据范围内的最大值和最小值，大大提高了数据处理的效率。
使用MAX函数计算最大值在Excel中使用MAX函数非常简单，以下是使用MAX函数计算最大值的步骤：1. 在一个单元格中输入数据范围，例如A1:A10。
2. 在另一个单元格中输入MAX函数，例如B1。
3. 在B1中输入“=MAX(A1:A10)”即可得到数据范围A1:A10中的最大值。
使用MIN函数计算最小值使用MIN函数计算最小值的步骤与使用MAX函数类似，以下是使用MIN函数计算最小值的步骤：1. 在一个单元格中输入数据范围，例如A1:A10。
2. 在另一个单元格中输入MIN函数，例如B1。
3. 在B1中输入“=MIN(A1:A10)”即可得到数据范围A1:A10中的最小值。
除了直接在单元格中输入函数公式，还可以将MAX函数和MIN函数与其他函数结合使用，实现更复杂的计算和筛选。
下面是一些常见的用法：1. 结合IF函数使用MAX和MIN函数经常与IF函数结合使用，用于在满足特定条件时计算最大值和最小值。
例如，我们可以使用以下公式找到一组销售数据中的最高销售额：“=MAX(IF(B2:B10="销售",C2:C10))”其中，B2:B10是销售类型的数据范围，C2:C10是对应的销售额数据范围。
这个公式会忽略非销售类型的数据，只计算销售类型中的最大销售额。
2. 结合其他函数使用MAX和MIN函数还可以与其他数学函数一起使用，实现更复杂的计算。
例如，我们可以使用以下公式计算一组数值的平均值，并找出最接近平均值的数值：“=MIN(IF(ABS(A1:A10-AVERAGE(A1:A10))=MIN(ABS(A1:A10-AVERAGE(A1:A10))), A1:A10))”这个公式会计算一组数值中与平均值最接近的数值，然后找出其中的最小值。
Minitab CPK 命令使用指南
1、打开Minitab 17,将Excel内数据一次性复制到Minitab内，将鼠标放在Session内（Ctrl+M）,按下图操作：
2、将Excel内“sheet1”工作表A栏内Minitab命令，复制到Minitab “Session”窗口，MTB>后面，按Enter,即可自动生成CPK图形，由于Minitab内生成图形不能超过100个，因此我将命令分成了2部分，1159行后面的命令为第二部分图形命令，不要漏掉了哦，如下图：
3、CPK图形自动生成，如下图：
4、选择Minitab 17内Window选项下“2 Project Manager”,如下图：
5、选择Untitled—Session,选中右边所有CPK图形，点击鼠标右键，选择“Sent to Microsof Word”,将图形导出至Word；
6、选中Word内第一个CPK图复制到Excel内，看点Excel内多少行，比如1个CPK图占Excel 内21行宽度，如下图：
7、将上面第一个CPK图形删除，转到Word,将word内所有CPK图形选中（Ctrl+A）,一起复制到Excel中，如下图：
8、将第一个CPK图形上移至第一行，最后一个CPK图形移至1849行（第一层CPK命令共做出89个CPK图形，89*21-20=1849），如下图：
9、选中Excel内任一CPK图，按Ctrl+A全选所有CPK图形，按工具栏内“格式”—“对齐”—“纵向分布”，如下图：
10、这样所有CPK图形就按顺序做好了，用同样的方法将后面的27个CPK图形命令将图形做好就可以了，因LAT报表格式一至，因此命令也是相同的。
生成随机数使其均值为固定值的函数
生成随机数使其均值为固定值的函数介绍在计算机科学和统计学中，生成随机数是一项重要的任务。
然而，有时我们需要生成一组随机数的均值恰好等于某个特定的值。
本文将介绍如何编写一个函数来生成这样的随机数，并探讨其原理和应用。
均值为固定值的随机数生成随机数是通过一些算法和技术实现的。
在大多数情况下，生成的随机数是服从均匀分布的，即每个值出现的概率相等。
然而，如果我们想要生成一组随机数的均值恰好等于某个特定值，那么我们需要使用一些特殊的方法。
方法一：调整生成的随机数一种简单直观的方法是通过调整生成的随机数来实现均值为固定值。
具体步骤如下：1. 生成一组随机数。
2. 计算这些随机数的均值。
3. 根据均值与目标值的差异，对随机数进行调整。
4. 重复步骤2和3，直到均值接近目标值。
由于随机数的调整是一个迭代过程，这种方法可能需要较长的时间才能达到目标。
方法二：改变生成随机数的分布另一种方法是通过改变生成随机数的分布来实现均值为固定值。
具体步骤如下： 1. 选择一个基础的概率分布，如正态分布或均匀分布。
2. 根据目标均值和所选分布的特性，计算需要在此分布下生成的随机数数量。
3. 生成满足所选分布的随机数。
4. 计算生成随机数的均值。
5. 根据生成的均值和目标均值之间的差异，调整生成随机数的分布参数。
6. 重复步骤3至5，直到生成随机数的均值接近目标均值。
由于这种方法更改了随机数的分布，因此通常可以更快地接近目标均值。
示例代码下面是一个使用方法二的示例代码，用于生成均值为固定值的随机数。
import numpy as npdef generate_random(mean, size):mu = 0sigma = 1while True:data = np.random.normal(mu, sigma, size)data_mean = np.mean(data)if abs(data_mean - mean) < 0.001:return dataelse:sigma += 0.001# 示例用法target_mean = 5.0random_numbers = generate_random(target_mean, 1000)应用场景生成均值为固定值的随机数的函数在许多实际应用中非常有用。
max min归一化 三维数组
max min归一化三维数组Max Min归一化是一种常用的数据预处理方法，它可以将数据缩放到0和1之间，使得不同特征之间的数据具有可比性。
在三维数组中，Max Min归一化可以应用于每个维度上的数据，使得每个维度的数据都在0和1之间。
三维数组是一种常见的数据结构，它由多个二维数组组成，每个二维数组又由多个一维数组组成。
在三维数组中，每个一维数组代表一个数据点，每个二维数组代表一个特征，每个三维数组代表一个样本。
因此，对于三维数组中的每个特征，我们都可以应用Max Min归一化方法。
Max Min归一化的方法很简单，它将每个特征的最大值和最小值分别记为max和min，然后对于每个数据点的该特征值x，将其归一化为：x' = (x - min) / (max - min)其中，x'是归一化后的值。
这个公式可以保证每个特征的数据都在0和1之间，同时保持数据的相对大小关系不变。
在三维数组中，我们可以对每个二维数组应用Max Min归一化方法，使得每个特征都在0和1之间。
然后，我们可以将每个一维数组看作一个数据点，对每个一维数组应用Max Min归一化方法，使得每个数据点都在0和1之间。
这样，我们就可以将三维数组中的数据进行归一化，使得不同特征之间的数据具有可比性。
Max Min归一化方法的优点是简单易懂，容易实现。
它可以将数据缩放到0和1之间，使得不同特征之间的数据具有可比性。
同时，它可以保持数据的相对大小关系不变，不会改变数据的分布。
因此，Max Min归一化方法在数据预处理中得到了广泛的应用。
Max Min归一化是一种常用的数据预处理方法，在三维数组中可以应用于每个维度上的数据，使得每个维度的数据都在0和1之间。
它可以保持数据的相对大小关系不变，使得不同特征之间的数据具有可比性。
如何使用MAX和MIN函数找出最大值和最小值
如何使用MAX和MIN函数找出最大值和最小值在Excel或其他类似的电子表格软件中，MAX函数和MIN函数是常用的函数之一。
它们能够帮助我们轻松地找出一组数据中的最大值和最小值。
下面将详细介绍如何使用MAX和MIN函数来找出最大值和最小值。
1. 打开Excel或其他电子表格软件，创建一个新的工作表。
2. 在需要进行最大值和最小值计算的数据集中，选择一个空的单元格作为结果的输出位置。
3. 在选定的单元格中输入MAX函数的公式。
MAX函数的基本语法为：=MAX(数值1，数值2，...，数值n)。
其中，数值1、数值2等为你要进行比较的数值。
例如，假设你要在A1到A10的数据范围中找到最大值，你可以输入公式为：=MAX(A1:A10)。
4. 按下回车键，MAX函数将返回给定范围内的最大值。
5. 类似地，要使用MIN函数找出最小值，可以在相应的单元格中输入MIN函数的公式。
MIN函数的基本语法为：=MIN(数值1，数值2，...，数值n)。
举个例子，如果你要在B1到B10的数据范围中找到最小值，你可以输入公式为：=MIN(B1:B10)。
6. 按下回车键，MIN函数将返回给定范围内的最小值。
7. 如果你想在同一个单元格中同时显示最大值和最小值，可以将MAX函数和MIN函数组合起来使用。
例如，你可以在C1单元格中输入公式：=MAX(A1:A10)&"，"&MIN(B1:B10)。
这样，C1单元格将同时显示A1到A10范围内的最大值和B1到B10范围内的最小值，并用逗号分隔开。
通过以上步骤，你可以轻松地使用MAX函数和MIN函数找出一组数据中的最大值和最小值。
这些函数在数据分析和处理中非常实用，可以帮助我们更好地理解和利用数据。
如果你需要找到多个数据范围中的最大值和最小值，可以按照上述步骤多次使用MAX函数和MIN 函数。
记住，使用这些函数前要确保数据范围的正确性和合理性，以得到准确的结果。
简述生成[m,n]范围随机整数的方法
![简述生成[m,n]范围随机整数的方法](https://img.taocdn.com/s3/m/542e5b3a30b765ce0508763231126edb6f1a76d3.png)
生成[m,n]范围随机整数的方法有很多种，下面我将介绍四种常用的方法，并进行比较和分析。
1. 使用Python中的random模块在Python中，我们可以使用random模块来生成[m,n]范围内的随机整数。
具体的代码如下：```pythonimport randomrandom_num = random.randint(m, n)```这种方法简单、方便，适用于大多数情况下。
2. 使用numpy库如果我们需要生成大量的[m,n]范围内的随机整数，可以使用numpy库中的random.randint()方法。
示例代码如下：```pythonimport numpy as nprandom_num = np.random.randint(m, n+1)```这种方法适用于需要生成大量随机数的情况，而且numpy库还提供了更多生成随机数的方法，可以更灵活地满足需求。
3. 使用random函数除了random模块中的randint()方法，还可以使用random函数来生成[m,n]范围内的随机整数。
代码如下：```pythonrandom_num = m + int(random.random() * (n - m + 1))```这种方法在一些特殊情况下可能会更加灵活，但相对来说稍显复杂。
4. 使用C++的标准库在C++中，我们可以使用rand()函数来生成[m,n]范围内的随机整数。
代码示例如下：```cpp#include <iostream>#include <cstdlib>#include <ctime>using namespace std;int main() {srand((unsigned)time(NULL));int random_num = m + rand() % (n - m + 1);return 0;}```这种方法适用于C++编程环境，可以在C++中方便地生成指定范围内的随机整数。
min—max标准化方法excel
min—max标准化方法excelmin-max标准化方法 Excel标准化是数据预处理的一种常用方法，它可以将不同量纲的数据转化为统一的尺度，使得数据之间的比较更加可靠。
而min-max标准化方法是其中一种常见的标准化方法之一，其通过将原始数据映射到一个指定的数值范围内，将数据缩放到0和1之间。
本文将详细介绍如何使用Excel软件实现min-max标准化方法。
在Excel中，我们可以使用以下步骤来实现min-max标准化方法：Step 1: 打开Excel软件，并准备需要进行标准化的原始数据。
假设我们有一个数据集，其中包括了不同的特征或变量。
Step 2: 创建一个新的列，用于存放标准化后的数据。
在新的列中，输入以下公式：=(B2-MIN($B$2:$B$11))/(MAX($B$2:$B$11)-MIN($B$2:$B$11))。
其中，B2表示原始数据的第一个数据，B11表示原始数据的最后一个数据。
这个公式可以将原始数据映射到0和1之间的范围。
Step 3: 拖动公式到该列的其余单元格中，以应用该公式到全部数据。
这样，我们就可以得到标准化后的数据。
Step 4: 选中标准化后的数据，然后右键点击，选择"格式单元格"。
在弹出的对话框中，选择"数值"，并设置所需的小数位数。
这一步是为了确保标准化后的数据以合适的格式显示。
通过以上步骤，我们成功地使用Excel实现了min-max标准化方法。
现在，我们可以对数据进行更准确的比较和分析。
需要注意的是，min-max标准化方法并不适用于存在异常值的数据。
当数据中存在异常值时，这种方法可能会将异常值映射到0和1之外的范围，从而影响数据的可靠性和比较性。
因此，在使用min-max标准化方法之前，我们应该先对数据进行处理，将异常值进行处理或者考虑使用其他的标准化方法。
总结起来，min-max标准化方法是一种常见和简单的标准化方法，可以将不同量纲的数据转化为统一的尺度。
matlab随机数生成函数
matlab随机数生成函数
Matlab中提供了多种随机数生成函数，可以根据不同的需求生成不同的随机数。
1.rand函数：rand函数可以生成均匀分布的随机数，可以指定生成的随机数的行数和列数，也可以指定生成的随机数的范围。
2.randn函数：randn函数可以生成正态分布的随机数，可以指定生成的随机数的行数和列数，也可以指定生成的随机数的均值和标准差。
3.randi函数：randi函数可以生成指定范围内的整数随机数，可以指定生成的随机数的行数和列数，也可以指定生成的随机数的最小值和最大值。
4.randperm函数：randperm函数可以生成一个指定范围内的随机排列，可以指定生成的随机排列的长度，也可以指定生成的随机排列的最小值和最大值。
5.rng函数：rng函数可以设置随机数生成器的种子，可以指定生
成的随机数的种子，也可以指定生成的随机数的类型，如均匀分布、正态分布等。
如何利用minitab产生一组正态数据
点击确定后则生成我们需要的 200 组数据，然后将数据拷贝到所需的 excel 里就可以了，如下图所示
然后下载完了解压文件后，打开文件夹找到 Mtb 软件（如下图所示）
打开软件后给每个组起名字（假如我们需要五组数据，就给五个组起名 字，如下图所示）
软后我们选择“计算”菜单随机数据（R）正态（N） 如下图所示
在弹出的对话框中按下如何利用 minitab 产生一组正态数据 ---------侍增众
很多在在汽车制造业做品质的朋友们一直在为很多材料造假发愁， 如 spc 造假，如何输入一组数据后 spc 的 X-R 图不出现异常，并且 Cpk，Ppk 在正常 范围内，如大于 1.33 或 1.67，编造出来的数字还是正态分布，很多人花费时 间花费精力就是搞不好，下面给大家介绍一下非常容易的方法，用 minitab 自动生成数据，然后复制到 excel 里就可以了。 我们以 54±0.3 为例说明，要求 Cpk 大于 1.33，那么标准差不能大于 0.6/8=0.075(cpk=1.33 相当于四倍的σ 水平，1.67 相当于五倍σ 水平，如果要 Cpk 大于 1.67 标准差就不能大于 0.6/10,其中 0.6 是公差范围) 我们打开 minitab15 软件(可在迅雷里找免安装版)如下图所示
CTQ、CPK、SPC概念
CTQ、CPK、SPC概念简介CTQ（Critical-To-Quality）的意思是品质关键点该概念常在six sigma管理中被提到。
企业提供的产品和服务必须满⾜客户要求的品质特征. 在Six Sigma (六西格玛)中, 通常⽤Y来表⽰.很多公司都是把其作为⼀个输出的衡量性指标（Outcome Indicator）举个例⼦来说，麦当劳顾客减少，此时的关键指标就是平均每天顾客⼈数(person/day)不同的项⽬有不同的指标的。
什么是关键品质特性（CTQ）顾客最在意的产品或服务的特性品质：功能、可⽤性、可靠性、可维护性…交期：准时价格：⽐较性、价格、总成本、折扣…售后服务：即时性、便利性、速度…Voc = f ( CTQs )Y = f (X1, X2, X3, …Xn)Y = f (X)输出输⼊输出是输⼊的函数为什么要推⾏六西格玛 Why Six Sigma1.竞争的需要2.数据驱动进步3.客户导向及要求4.建⽴共同的语⾔5.掌握通⽤⼯具6.解决⽅法与思路7.降低 FCR，减少失败质量成本英⽂释义CTQs (Critical to Quality) are the key measurable characteristics of a product or process whose performance standards or specification limits must be met in order to satisfy the customer. They align improvement or design efforts with customer requirements.CTQs represent the product or service characteristics that are defined by the customer (internal or external). They may include the upper and lower specification limits or any other factors related to the product or service. A CTQ usually must be interpreted froma qualitative customer statement to an actionable, quantitative business specification.To put it in layman's terms, CTQs are what the customer expects of a product... the spoken needs of the customer. The customer may often express this in plain English, but it is up to us to convert them to measurable terms using tools such as DFMEA, etc.编辑本段CTQ相关信息的分散程度。
cpk数据自动生成公式
CPK 数据自动生成公式1. 背景介绍CPK 是一种统计工具，常用于度量过程的能力和稳定性。
它基于数据的变异度来评估一个过程的制程能力，并通过计算规范界限与过程中的变异性之间的比率，来判断过程的稳定性。
对于需要自动生成 CPK 数据的工作，我们可以利用统计学原理和公式来实现自动化的计算。
本文将介绍 CPK 数据自动生成的公式和步骤。
2. CPK 的计算公式CPK 值是通过以下公式计算得出的：CPK = Min [(USL - Mean) / (3 * Sigma), (Mean - LSL) / (3 * Sigma)]其中，USL是上限规范界限，LSL是下限规范界限，Mean是过程的平均值，Sigma是过程的标准偏差。
3. 自动生成 CPK 数据的步骤为了自动生成 CPK 数据，我们需要按照以下步骤进行操作：步骤 1: 收集数据首先，我们需要收集相应的数据集，该数据集应包含过程的样本数据。
例如，如果我们要评估某个制程的 CPK 值，我们需要收集足够数量的样本数据，以反映出过程的变异性。
步骤 2: 计算过程的平均值与标准偏差接下来，我们需要计算过程的平均值和标准偏差。
平均值可以通过对收集到的样本数据求平均得出，标准偏差可以通过对样本数据进行统计计算得出。
步骤 3: 确定规范界限在进行 CPK 计算之前，我们需要确定规范界限。
规范界限是指过程的上限和下限，它们反映了产品或服务的规范要求。
通常，这些规范界限是根据产品设计要求或者客户需求来确定的。
步骤 4: 计算 CPK 值通过应用CPK的计算公式，我们可以用平均值、标准偏差和规范界限来计算CPK 值。
通过将这些值代入公式，我们可以得到 CPK 值。
步骤 5: 判断过程的能力根据最终得到的 CPK 值，我们可以评估过程的能力。
通常，CPK值大于1.33被认为是一个合格的过程，说明该过程能够满足规范要求。
如果CPK值小于1.33，就意味着过程可能存在问题，需要进行改进。
min—max标准化方法实例
min—max标准化方法实例
min-max标准化方法是一种广泛使用的数据标准化方法，通常用于将数据缩放到0到1的范围内。
在这种方法中，数据中的最小值被映射到0，最大值被映射到1，而其他值在这两个极端之间按比例缩放。
这种方法常用于机器学习和数据挖掘应用中，以便将数据统一缩放到一个相似的范围内，从而使得算法更加准确和可靠。
下面给出一个示例，说明如何使用min-max标准化方法对一个数据集进行标准化。
假设我们有一个包含5个数字的数据集：[4, 8, 12, 16, 20]。
我们想将这些数字缩放到0到1的范围内。
首先，我们找到这些数字中的最小值和最大值。
最小值是4，最大值是20。
接下来，我们使用以下公式将每个数字缩放到0到1的范围内：
scaled_value = (value - min_value) / (max_value -
min_value)
对于我们的示例，我们得到以下标准化结果：
scaled_values = [(4 - 4) / (20 - 4), (8 - 4) / (20 - 4), (12 - 4) / (20 - 4), (16 - 4) / (20 - 4), (20 - 4) / (20 - 4)]
scaled_values = [0, 0.2222, 0.4444, 0.6667, 1]
如此，我们成功地将数据集缩放到0到1的范围内。
这些标准化的值可以在后续的分析和建模中使用，以便更好地理解和比较数据。