统计技术的基础知识
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第二章 统计技术的基础知识
主要内容: 质量特性数据的特点与分类 随机数据分布的定量表示及计算 数据的收集与整理 几种常用的概率分布 过程质量的统计分布
11:39
学习要 求:
了解收集数据的目的; 掌握收集数据的常用方法; 理解数据整理的几种常用统计分析方法; 掌握几种常见的概率分布。
第一节 质量特性数据的特来自百度文库与分类
质量数据及其特点 质量数据的波动性、规律性
质量数据的分类 计量值数据 计数值数据
例:某化肥厂在一次尿素质量检验中,对随机抽 取的100袋尿素测得的单包重量数据。
将表2-1数据按序号画出的散布图
40.35 40.30 40.25 40.20 40.15 40.10 40.05 40.00
事实上,大多数的质量数据分布规律呈现正态 分布(normal distribution)或近似正态分布。
二、质量数据的分类
现场数据根据其不同性质可分为计量数据和计数数据。 1、计量数据
可以在某个区间上连续取值的数据。 特点:在任何两个计量值之间还可以插入无 穷多个数值。
大部分质量特性的数值都属于计量值数据。 2、计数数据
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5、优劣数据
例如,有甲乙两种产品,比较那种质量好而得出的结 果就是优劣数据。
质量管理信息系统功能结构建议框架
系统管理及维护 系统架构维护 用户及授权管理 信息项目管理 系统运行日志
基础资料管理 项目及编码管理 数据字典管理 经验/知识库管理 规范及文件管理 综合信息管理 信息追溯管理 信息发布管理 信息集成报表
根据引起波动的原因,波动而分成两种 类型:
正常波动 异常波动
正常波动
正常波动是偶然性原因(随机因素,简称偶因)和 难以避免的原因造成的产品质量波动。 特点: 影响微小。即对产品质量的影响微小; 始终存在。就是说,只要一生产,这些因素就始终在 起作用; 逐件不同。由于偶然因素是随机变化的,所以每件产 品受到偶然因素的影响是不同的; 难以除去。指在技术上有困难或在经济上不允许消除 的。
0
50
100
150
它们是一组不完全相等的数据;
数据总是在一定的范围 [40.02,40.30]内波动着; 大量的数据位于波动范围的中心附近,居中的一小段区间
(40.12,40.18)上,集中了百分之六十多的数据。
一、质量数据及其特点
1、波动性 质量数据的波动性是指质量数据的不等
同性,“波动”不仅意喻一批数据在某个值 的上下随机变化,还意喻着一批数据变化的 幅度不大。
计点值数据一般服从泊松分布。
对于一些特殊场合,还可以将质量数据分为顺序数据、 点数数据、优劣数据等。
1、顺序数据
如把产品按评审标准顺序排列成1,2,……,10,这 样的数据就是顺序数据。在对产品进行综合评审而又无适 当仪表进行测量的场合常用这类数据。
2、点数数据
以100或10点等记为满点进行评分的数据。在评比的 场合常用这类数据。
异因:
这类原因在生产过程中并非大量地存在,表现为具有 方向性或周期性、突然而至地对产品质量产生影响。这类 原因虽少,但对产品质量造成的影响往往较大。如设备出 现故障,操作者违反操作规程、原材料性质变化等。
由于导致异常波动的原因是少量的,并且常带有方向 性或周期性等特征,使得这类原因比较容易被查明。
偶因:
如:机器的轻微机械振动,操作者动作上的 微小差异,空气温度、湿度的微小变化等,常是 引起产品质量正常波动、同时又难以避免的原因。
正是由于导致正常波动的原因是大量的 、不 易确定和难以消除的,因此,一般情况下,正常 波动在控制的前提下被允许存在。
异常波动
异常波动是因系统性原因(系统因素,简称异因)或 可以避免的原因而造成的产品质量波动。 特点: 影响较大。即对产品质量的影响较大; 有时存在。就是说,它是由某种原因所产生的,不是在 生产过程中始终存在的 ; 一系列产品受到统一方向的影响。指加工件质量指标受 到的影响都是变大或变小; 不难除去,指这类因素在技术上不难识别和消除,在经 济上往往也是允许的。
一般情况下,异常波动在生产过程中不允许存在,一 旦出现,必须立即查明原因,消除异常波动。
2、规律性
规律性:指质量数据的分布状态具有一定的规 律。
例:表2-1的一组数据,具有“中间多,两边 少”的分布规律。
绝大多数的质量数据都具有这样的分布规律, 正是因为质量数据有某种规律可循,才使得质 量数据有了可分析性和可研究性。
计数值数据是只能间断取值,在有限的区间内只能取 有限数值的数据。 特点:非连续性,在任何两个计数值之间不可能插入无穷多 个数值,否则将出现不能表达原意义的数据。
计数数据又可分为计件数据和计点数据。 计件值数据:指数产品的件数而得到的数值。
如不合格品件数。 计件值数据一般服从超几何分布或二项分布。 计点值数据:指数不合格数而得到的数值。 如砂眼个数,疵点数等。