(六西格玛管理)标准差
(六西格玛管理)六西格玛管理简介

六西格玛(6σ)管理简介一、 什么是六西格玛(6σ)管理?6加上希腊字母σ(西格玛)。
σ本来是一个反映数据特征的希腊字母,表示数据的标准差。
我们常用下面的计算公式计算σ的大小:1)(12--=∑=n x x n i i σ ,式中x i 为样本观测值,x 为样本平均值, n 为样本容量。
现在,σ不仅仅是单纯的标准差的含义,而被赋予了更新的内容——即成为一种过程质量的衡量标准。
对于任何企业来说,过程变异都是他们最大的敌人,因为过多的过程变异会导致产品和服务无法满足客户的要求,为企业带来损失。
6σ管理可以为企业提供战略方法和相应的工具通过严谨的、系统化以及以数据为依据的解决方案和方法,消除包括从生产到销售、从产品到服务所有过程中的缺陷,从而改善企业的利润。
那么究竟什么是6σ呢?我们可以从以下几个方面来说明6σ的含义。
第一,它是一种衡量的标准。
从统计意义上讲,一个过程具有六西格玛(西格玛)能力意味着过程平均值与其规定的规格上下限之间的距离为6倍标准差,此时过程波动减小,每100万次操作仅有3.4次落在规格上下限以外。
即六西格玛水平意味着差错率仅为百万分之三点四(即3.4ppm )。
因此,它首先是一种度量的标准,可以通过样本的散布情况来衡量系统的稳定性。
6σ的数量越多,产品合格率越高,产品间的一致性越好,或产品的适应环境的能力越强,产品(服务)的质量就越好。
第二,6σ是一个标杆。
管理学上有一种设定目标的方法就是“标杆法”,将你的目标设定在你所要超越的对象上,将领先者的水平作为超越的“标杆”。
6σ也是一个标杆,它的目标就是“零缺陷”(差错率百万分子3.4)。
进行6σ管理就是要以这个目标作为追赶和超越的对象。
第三,6σ是一种方法:“一种基于事实和数据的分析改进方法,其目的是提高企业的收益。
”这个方法的最大特点就是一切基于事实,一切用数据说话。
不论是说明差错的程度,还是分析原因,以及检验改进措施的成效,都要用事实和数据说话,而不是基于主观上的想像。
(六西格玛管理)数理统计_方差与标准差

(六西格玛管理)数理统计_方差与标准差心理和教育方面的实验或调查所得到的数据,大均具有随机变量的性质。
而对这些随机变量的描述,仅有前壹章所讲集中趋势的度量是不够的。
集中量数只描述数据的集中趋势和典型情况,它仍不能说明壹组数据的全貌。
数据除典型情况之外,仍有变异性的特点。
对于数据变异性即离中趋势进行度量的壹组统计量,称作差异量数,这些差异量数有标准差或方差,全距,平均差,四分差及各种百分差等等。
第壹节方差和标准差方差(Variance)也称变异数、均方。
作为统计量,常用符号S2表示,作为总体参数,常用符号σ2表示。
它是每个数据和该组数据平均数之差乘方后的均值,即离均差平方后的平均数。
方差,于数理统计中又常称之为二阶中心矩或二级动差。
它是度量数据分散程度的壹个很重要的统计特征数。
标准差(Standarddeviation)即方差的平方根,常用S或SD表示。
若用σ表示,则是指总体的标准差,本章只讨论对壹组数据的描述,尚未涉及总体问题,故本章方差的符号用S2,标准差的符号用S。
符号不同,其含义不完全壹样,这壹点望读者能够给予充分的注意。
壹、方差和标准差的计算(壹)未分组的数据求方差和标准差基本公式是:(3—la)(3—1b)表3—1说明公式3—1a和3—1b的计算步骤表3—1未分组的数据求方差和标准差应用3—1公式的具体步骤:①先求平均数X=36/6=6;②计算X i-X;③求(Xi-X)2即离均差x2;④将各离均差的平方求和(∑x2);⑤代入公式3—1a和3—1b求方差和标准差。
具体结果如下:S2=10/6=1.67(二)已分组的数据求标准差和方差数据分组后,便以次数分布表的形式出现,这时原始数据不见了,若计算方差和标准差可用下式:(3—3a)(3—3b)式中d=(Xc-AM)/i,AM为估计平均数Xc为各分组区间的组中值f为各组区间的次数N=Σf为总次数或各组次数和i为组距。
下面以表1—8数据为例,说明分组数据求方差和标准差的步骤: 表3—2次数分布表求方差和标准差具体步骤:①设估计平均数AM,任选壹区间的Xc充任;②求d⑧用f乘d,且计算Σfd;④用d和fd相乘得fd2,且求Σfd2;⑤代入公式计算。
什么是六西格玛管理

六西格玛的含义六西格玛管理,作为一套以实现产品零缺陷为目标的科学管理体系,正逐渐成为企业管理的重要工具。
那么,究竟什么是六西格玛管理呢?关于6σ“σ”是一个希腊字母,中文读作“西格玛”,英文读作”sigma”。
在统计学中,常常用它来指代标准差。
通俗来说,就是表示数据的波动程度。
因此,“6σ”就是表示6个标准差。
那么6个标准差代表什么呢?这里要引入一个“正态分布”的概念,英文为”Norm distribution”, 也叫“标准分布”。
从这个叫法可以看出,它是自然界中最为常见的一种分布形式。
这种分布通常遵循以下规律:中间多,两边少。
即大多数的数据会集中在平均值附近,越远离均值,数据越少。
比如某地区男性的身高平均是166cm,在190cm以上,或150cm以下的男性就很少。
画成图形,就可以表示为下面这种形式:很像一口钟,所以也叫“钟形图”。
在这口钟最高的地方,就是它的均值,离均值越远,钟就越矮。
那么怎么衡量离均值有多远呢?它的标尺是什么呢?就是上面提到的“标准差”,也就是“σ”。
所以“6σ”即到均值有6个标准差的距离。
那这个距离究竟有多远?为什么特别强调6个标准差,而不是1个,三个呢?现在让我们了解一下“标准正态分布”,它不仅仅遵循上面提到的“中间多,两边少”的性质,而且在每个标准差的范围内,数据出现的概率都是固定的(如下图)。
这个图上只画出了+/-3σ距离内的概率,+/-6σ范围内的概率是99.9997%。
我们知道99.999%的黄金基本就是其纯度的极限了,那么在制造领域中,+/-6σ就意味着,99.9997%的产品是合格的。
它的百万机会缺陷率是3.4。
也就是说,在一百万次可能出现缺陷的机会中,只有3.4次会出问题。
可以说,它在统计意义上,量化了“零缺陷”的概念。
正态分布作为自然界中最常见的分布形式,为理解和应用六西格玛管理提供了重要的理论基础。
六西格玛管理与6σ现在,我们知道”6σ”就是代表零缺陷,那么六西格玛管理便是使产品实现零缺陷的一整套系统。
6西格玛标准公差计算公式

六西格玛管理系列讲座之一什么是6西格玛管理?当人们谈论世界著名公司-通用电器(GE)的成功以及世界第一CE O-杰克.韦尔奇先生为其成功制定的三大发展战略时,都会不约而同地提出这样的问题。
如果概括地回答的话,可以说6西格玛管理是在提高顾客满意程度的同时降低经营成本和周期的过程革新方法,它是通过提高组织核心过程的运行质量,进而提升企业赢利能力的管理方式,也是在新经济环境下企业获得竞争力和持续发展能力的经营策略。
因此,管理专家Ro naldSnee先生将6西格玛管理定义为:“寻求同时增加顾客满意和企业经济增长的经营战略途径。
”如果展开来回答的话,6西格玛代表了新的管理度量和质量标准,提供了竞争力的水平对比平台,是一种组织业绩突破性改进的方法,是组织成长与人才培养的策略,更是新的管理理念和追求卓越的价值观。
让我们先从6西格玛所代表的业绩度量谈起:符号σ(西格玛)是希腊字母,在统计学中称为标准差,用它来表示数据的分散程度。
我们常用下面的计算公式表示s的大小:如果有两组数据,它们分别是1、2、3、4、5;和3、3、3、3、3;虽然它们的平均值都是3,但是它们的分散程度是不一样的(如图1-1所示)。
如果我们用σ来描述这⎬两组数据的分散程度的话,第一组数据的σ为1.58,而第二组数据的s为0。
假如,我们把数据上的这些差异与企业的经营业绩联系起来的话,这个差异就有了特殊的意义。
假如顾客要求的产品性能指标是3±2(mm),如果第一组数据是供应商A所提供的产品性能的测量值,第二组数据是供应商B所提供的产品性能的测量值。
显然,在同样的价格和交付期下,顾客愿意购买B的产品。
因为,B的产品每一件都与顾客要求的目标值或理想状态最接近。
六西格玛等级划分标准

六西格玛等级划分标准六西格玛(Six Sigma)是一种基于统计学的质量管理方法,旨在通过最小化缺陷和提高过程能力,实现业务流程的稳定和优化。
为了对业务过程进行准确的评估和改进,六西格玛引入了等级划分标准,将业务流程按照其质量水平划分为不同的等级。
本文将详细介绍六西格玛等级划分标准。
一、六西格玛的基本概念六西格玛方法强调通过降低过程输出的变异性,以提高产品或服务质量并减少缺陷。
它以标准差为度量指标,将业务流程的性能稳定程度进行量化。
标准差是度量一组数据的离散程度,标准差越小,表示过程的稳定性越高,缺陷率越低。
六西格玛将业务过程按照标准差的倍数进行划分,共分为五个等级。
二、1. 六西格玛级别六西格玛方法将业务过程的稳定性划分为六个级别,分别为:六西格玛级别(6 Sigma Level)、五西格玛级别(5 Sigma Level)、四西格玛级别(4 Sigma Level)、三西格玛级别(3 Sigma Level)、二西格玛级别(2 Sigma Level)和一西格玛级别(1 Sigma Level)。
2. 标准差倍数六西格玛等级划分标准依据标准差的倍数进行确定。
六西格玛级别要求业务过程的性能相对稳定,标准差倍数为6倍。
以此类推,五西格玛要求标准差倍数为5倍,四西格玛为4倍,三西格玛为3倍,二西格玛为2倍,一西格玛为1倍。
3. 缺陷率六西格玛等级划分不仅与标准差倍数相关,还与缺陷率有关。
在六西格玛方法中,缺陷率表示每单位产出中存在的缺陷数量。
六西格玛级别的缺陷率为3.4个缺陷/百万个机会,五西格玛级别为233个缺陷/百万个机会,四西格玛级别为6,210个缺陷/百万个机会,三西格玛级别为66,810个缺陷/百万个机会,二西格玛级别为308,537个缺陷/百万个机会,一西格玛级别为691,462个缺陷/百万个机会。
三、应用案例六西格玛等级划分标准在实际业务中得到了广泛的应用。
以汽车制造业为例,一些知名汽车制造商通过六西格玛方法对关键零部件的生产过程进行评估和改进,以确保产品质量的稳定性。
(六西格玛管理)用计算器求平均数标准差与方差

(六西格玛管理)用计算器求平均数标准差与方差用计算器求平均数、标准差和方差2005年8月9日来源:网友提供作者:未知字体:[大中小]教学目标1、掌握用计算器求平均数、标准差和方差的方法.2、会用计算器求平均数、标准差和方差.教学建议重点、难点分析1、本节内容的重点是用计算器求平均数、标准差和方差,难点是准确操作计算器.2、计算器上的标准差用表示,和教科书中用S表示不壹样,但意义是壹样的.而计算器上的S和我们教科书上的标准差S意义不壹样.于计算器上S和是且排于壹起的,按同壹键,均是统计计算用的.因S于前,于后,这样要想显示出标准差,就需要发挥该键的统计功能中第二功能,于是就得先按键,再按键.教学设计示例1素质教育目标(壹)知识教学点使学生会用计算器求平均数、标准差和方差.(二)能力训练点培养学生正确使用计算器的能力.(三)德育渗透点培养学生认真、耐心、细致的学习态度和学习习惯.(四)养育渗透点通过本节课的教学,渗透了用高科技产品求方差值的简单美,激发学生的学习兴趣,丰富了学生具有数学美的底蕴.重点·难点·疑点及解决办法1.教学重点:用计算器进行统计计算的步骤.2.教学难点:正确输入数据.3.教学疑点:学生容易把计算器上的键S主认为是书上的标准差S,教科书中的符号S和CZ1206计算器上的符号S的意义不同,而和计算器上的符号相同.4.解决办法:首先使计算器进入统计计算状态,再将壹些数据输入,按键得出所要求的统计量.教学步骤(壹)明确目标请同学们回想壹下,我们已学过用科学计算器进行过哪些运算?(求数的方根、求角的三角函数值等),那么用计算器和用查表进行这些运算于运算速度、准确性等方面有什么不同,(计算器运算速度快、准确性高,查表慢,且准确性低).这节课我们将要学习用计算器进行统计运算.它会使我们更能充分体会到用计算器进行运算的优越性.这样开门见山的引入课题,能迅速将学生的注意力集中起来,进入新课的学习.(二)整体感知进行统计运算,是科学计算器的重要功能之壹.壹般的科学计算器,均含有统计计算功能,教科书以用CZ1206计算器进行统计计算为例说明计算方法.用CZ1206计算器进行统计计算,壹般分成三步:建立统计运算状态,输入数据,按贸鏊蟮耐臣屏浚庑┩臣屏砍似骄?IMGheight=17src="/RoUpimages/../Files/RoUpimages/2 00472223244784.gif"width=15align=absMiddlev:shapes="_x0000_i1026">、标准差外,仍有数据个数n,各数据的和,各数据的平方和.衡量壹组数据的波动大小的另壹个量S.计算器上的键S,且不表示教科书上的标准差S.(三)教学过程教师首先讲清解题的三个步骤,第壹步建立统计运算状态.方法:于打开计算器后,先按键2ndF、STAT,便使计算器进入计计算状态.第二步输入数据,其过程壹定要用表格显示输入时,每次按数据后再按键DATA.表示已将这个数据输入计算器.这时显示的数,是已输入的数据的累计个数,表中所有数据输入后显示的数为8,表明所有数据的个数(样本容量)为8,如果有重复出现的数据,如有7个数据是3,那么输入时可按3×7(前面是输入的数据,后面是输人数据的个数).第三步按壹下有关的键,即可直接得出计算结果.于教师讲情操作要领的基础上,(把学生分成俩组)让学生自己操作,用计算器求14. 3节例1中俩组数据的平均数、标准差和方差.于学生操作过程中,教师要指导学生每输入壹个数据,就检查壹下计算器上的显示是否和教科书的表格壹致,如发现刚输入的数据有误,可按键DEL将它清除,然后继续往下输入.教师仍要指出教科书上的符号S和CZ1206型计算器上的符号S的意义不同,而和该计算器上的符号相同,于CZ1206型计算器键盘上,用表示壹组数据的标准差.由于这个计算器上未单设方差计算键,我们能够选按键热门-小学语文教案-小学数学教案-高中数学教案-高中语文教案-小学英语教案-高中物理教案•语文教案|数学教案|英语教案|政治教案|物理教案|化学教案|地理教案|历史教案|生物教案|思品教案中教网>>教学案例>>数学教案>>中学数学教案>>初中数学教案>>初三数学教案>>用计算器求平均数、标准差和方差用计算器求平均数、标准差和方差2005年8月9日来源:网友提供作者:未知字体:[大中小],然后将它平方,即按键×=,就得到方差值.根据表5,得到根据表6,得到让学生把表5、表6和前面的笔算结果相比较,结论是壹致的.引导学生通过比较计算器和笔算俩种算法,总结出计算器有哪些优越性;(省时,省力,计算简便.)这样做的目的,是使学生亲自动手实践.参和教学过程,不仅便于学生掌握用计算器进行统计运算的步骤和要领,而且能使学生充分认识到计算器的优越性,更有利于科学计算器于中学的普及使用.课堂练习:课件P177中1、2.(四)总结、扩展知识小结:通过本节课的学习,我们学会了用科学计算器进行统计运算.于运算中,要注意操作方法和步骤,由于数据输入的过程较长,操作时务必仔细,避免出错,于用计算器进行统计计算的前提下,可通过比较俩组数据的标准差来比较它们的波动大小,而不必再转到相应方差的比较.方法小结:用CZ1206型计算器进行统计运算.壹般分成三步:建立统计运算状态,输入数据,按键得出所要求的统计量.布置作业课件P179中A组板书设计随堂练习用计算器计算下列各组数据的平均数和方差、标准差1.60,40,30,45,70,582.9,8,7,6,9,7,8教学设计示例2壹、教学目的1.使学生了解计算器上有关统计计算的符号.2.使学生会用计算器求壹组数据的平均数、标准差和方差.3.使学生体会到用计算器统计的省时、省力的优越性.二、教学重点、难点重点:掌握用计算器计算平均数、方差的方法.难点:计算器上符号的准确识读和应用.三、教学过程复习提问1.我们学过哪些计算壹组数据的平均数的方法?2.我们学过哪些计算壹组数据的方差和标准差的方法?引入新课随着科学的进步,壹些先进的计算工具逐步进入千家万户,我们能够用庑┘扑愎ぞ呃唇屑扑悖究挝颐茄坝眉扑闫骷扑阋蛔槭莸钠骄敕讲畹姆椒ǎ?/P>新课让学生阅读且于教师指导下计算课件例中俩组数据的平均数、标准差和方差.同时,通过应用计算器,了解的作用.接下来让学生作如下练习:填空题:2.计算器中,STAT是____的意思,DATA是____的意思.3.计算器键盘上,符号σ和书中符号____意义相同,表示壹组数据的____.4.于CZ1206型计算器上设有标准差运算键,而未设____运算键,壹般要通过将标准差____得到____.选择题:1.通过使用计算器比较俩组数据的波动大小,只需通过比较它们的____即可[]A.标准差B.方差C.平均数D.中位数2.如果有重复出现的数据,比如有10个数据是11,那么输入时可按[]3.用计算器计算样本91,92,90,89,88的标准差为[]A.0B.1C.约1.414D.24.用计算器计算7,8,8,6,5,7,5,4,7,6的平均数、方差分别为[]A.6.3,1.27B.1.61,6.3C.6.3,1.61D.1.27,1.61教师可先用投影片(或小黑板或示意图纸)写好操作效果图和学生的计算结果进行对比.接下来师生共同继续作课本上练习小结1.熟悉计算器上各键的功能.2.学会算(用计算器)平均数、标准差、方差.(1)(2)四、教学注意问题1.本课教学内容关键是动手,要让学生动手作,为帮助学生中动手能力差者,要提倡互相帮助.2.学生做作业时可提示他们可核对以前的题目的准确性.本文章共2页,当前于第2页12【关闭】【收藏本文到IE】【中教论坛】【返回首页】。
六西格玛相关参数及计算公式

六西格玛相关参数及计算公式六西格玛是一种质量管理工具,用于衡量和改进一个过程或产品的稳定性和可靠性。
它通过统计学原理和方法,帮助分析员工在执行工作过程中的变异性,并提出改进措施。
以下是六西格玛的一些相关参数和计算公式。
1. 均值(Mean):均值表示一组数据的平均数。
它是通过将所有数据值相加,然后除以数据数量得到的。
计算公式如下:均值=Σx/n其中,Σx表示所有数据值的总和,n表示数据的数量。
2. 方差(Variance):方差度量了数据集合中各个数据值与均值的偏差。
计算公式如下:方差=Σ(x-μ)²/n其中,Σ(x-μ)²表示各个数据值与均值之差的平方之和,n表示数据的数量。
3. 标准差(Standard Deviation):标准差是方差的平方根,用于度量数据的离散程度和变异程度。
计算公式如下:标准差=√方差其中,√表示平方根。
4. 正态分布(Normal Distribution):正态分布是一个常见的连续型概率分布,也称为高斯分布。
正态分布用于描述大量独立且随机分布的随机变量总和的概率分布情况。
正态分布的概率密度函数如下:f(x)=(1/(σ√(2π)))*e^(-((x-μ)²/(2σ²)))其中,f(x)表示概率密度函数,σ表示标准差,μ表示均值,e表示自然对数的底数。
通过计算一个过程或产品的六西格玛范围,可以评估其能力和性能,帮助确定改进措施和目标。
六西格玛的计算公式和参数有助于分析员工的工作过程和产品质量,提供了量化的指标和数据支持,帮助组织和管理者进行决策和改进。
同时,六西格玛也可以应用于其他领域,如服务行业、流程改进等,帮助提高效率和质量。
需要注意的是,以上仅是六西格玛的一些基本参数和计算公式,实际应用中可能还需要考虑其他因素和方法。
此外,六西格玛的应用需要具备统计学和质量管理知识的人员进行分析和解释。
6西格玛-六个标准差(6_Sigma)

3 的不足(一)
過去個世紀以來,一般企業多建立在三 個希格瑪的品質水平,此一水平今後已 經無法接受。試想,99.73%的良品率看 來已經相當完善,但就服務業而言,它 的績效水平卻是如下所述
8
3 的不足(二)
每年20,000次的醫生藥方發生錯誤 銀行每小時有22,000張支票扣款弄錯 每年8.6小時的水電供應失常 在芝加哥國際機場,每天兩架飛機失事 每週有500次失敗的外科手術 每小時弄丟2,000份郵件
一個需要 250 個零件組成的產品由兩個廠 家來生產,他們的質量水平分別是3 與 6 ,那麼,每生產 10,000 個產品,他們 交給客戶的無缺陷產品將是 5,087 個及 9,999 個,由於市場是由顧客決定的,無 庸質疑, 6σ質量具有強勁的市場競爭力 。
27
Motorola 與 6 (一)
六個標準差(6 ) 中方國際集團達方軟件有限公司
-6σ
-5σ -4σ
-3σ
-2σ
-1σ
+1σ +2σ
+3σ
4σ
5σ
6σ
1
課程內容
1.什麼是 6
2. 6 的優勢
3. 6 的影響 4. Motorola 與 GE
2
什麼是 6
唸 “ 西格瑪 ” 或 “ Sigma ” 是希臘字母,在統計學上用來表示數據的 分散程度 對計量值而言,用 來度量與目標值的偏移 程度,6 表示分散程度只占規格公差的一半 對計數值而言,用 來度量缺陷率、不良率, 6 表示缺陷率為 3.4 PPM 6 = 3.4 PPM = Cp >= 2.0 = Cpk >= 1.5
(六西格玛管理)标准差

(六西格玛管理)标准差标准差概述标准差是壹种表示分散程度的统计观念。
标准差已广泛运用于股票以及共同基金投资风险的衡量上,主要是根据基金净值于壹段时间内波动的情况计算而来的。
壹般而言,标准差愈大,表示净值的涨跌较剧烈,风险程度也较大。
实务的运作上,可进壹步运用单位风险报酬率的概念,同时将报酬率的风险因素考虑于内。
所谓单位风险报酬率是指衡量投资人每承担壹单位的风险,所能得到的报酬,以夏普指数最常为投资人运用。
标准差是壹组数值自平均值分散开来的程度的壹种测量观念。
壹个较大的标准差,代表大部分的数值和其平均值之间差异较大;壹个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。
例如,俩组数的集合{0,5,9,14}和{5,6,8,9}其平均值均是7,但第二个集合具有较小的标准差。
标准差能够当作不确定性的壹种测量。
例如于物理科学中,做重复性测量时,测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。
当要决定测量值是否符合预测值,测量值的标准差占有决定性重要角色:如果测量平均值和预测值相差太远(同时和标准差数值做比较),则认为测量值和预测值互相矛盾。
这很容易理解,因为值均落于壹定数值范围之外,能够合理推论预测值是否正确。
标准差的简易计算公式假设有壹组数值x1,...,xN(皆为实数),其平均值为:此组数值的标准差为:壹个较快求解的方式为:壹随机变量X的标准差定义为:须注意且非所有随机变量均具有标准差,因为有些随机变量不存于期望值。
如果随机变量X为x1,...,xN具有相同机率,则可用上述公式计算标准差。
从壹大组数值当中取出壹样本数值组合x1,...,xn,常定义其样本标准差:范例:标准差的计算这里示范如何计算壹组数的标准差。
例如壹群孩童年龄的数值为{5,6,8,9}:第壹步,计算平均值n=4(因为集合里有4个数),分别设为:,,,用4取代N此为平均值。
第二步,计算标准差用4取代N用7取代标准差和平均值之间的关系壹组数据的平均值及标准差常常同时做为参考的依据。
六西格玛相关参数及计算公式

六西格玛相关参数及计算公式六西格玛(Six Sigma)是一种管理方法和质量管理体系,旨在通过减少过程的变异性,增加产品或服务的质量和客户满意度。
六西格玛方法侧重于通过改进和优化业务过程来提高绩效,减少错误率和缺陷率,并降低成本。
六西格玛方法将质量的定义扩展为“满足或超出客户期望的特性和特征”。
它强调对过程的统计分析和数据驱动的决策,以达到过程的优化和控制。
六西格玛方法的核心是通过确定和控制源头引起变异性的因素来改进业务过程。
在这个方法中,常见的几个参数和计算公式被广泛应用来评估和衡量过程的性能。
以下是六西格玛相关参数及计算公式的详细介绍:1. DPMO(Defects Per Million Opportunities,每百万次机会的缺陷数):DPMO用于衡量一个过程中每百万次机会中发生的缺陷数量。
DPMO的计算公式是:DPMO = (总缺陷数/总机会数) * 1,000,0002. Sigma值:Sigma值是一个用来衡量过程性能和质量水平的指标。
它表示一个过程性能超出均值的标准差数量。
sigma值的计算公式是:Sigma = (1 - DPMO/1,000,000) * 63.Cp指数:Cp指数用于衡量一个过程的能力,即过程输出与规格要求之间的关系。
Cp指数大于1表示过程能够满足规格要求。
Cp指数的计算公式是:Cp=(规格上限-规格下限)/(6*标准差)4. Cpk指数:Cpk指数用于衡量一个过程的能力,同时考虑了过程的偏移程度和标准差。
Cpk指数大于1表示过程能够满足规格要求。
Cpk指数的计算公式是:Cpk = min((规格上限 - 过程平均值)/(3 * 标准差), (过程平均值 - 规格下限)/(3 * 标准差))5.Pp指数:Pp指数用于衡量一个过程的能力,只考虑了过程的变异性,不考虑过程的偏移程度。
Pp指数大于1表示过程能够满足规格要求。
Pp指数的计算公式是:Pp=(规格上限-规格下限)/(6*标准差)6. Ppk指数:Ppk指数用于衡量一个过程的能力,同时考虑了过程的变异性和偏移程度。
(六西格玛管理)方差和标准差

(六西格玛管理)方差和标准差4.4方差和标准差〖教学目标〗◆1、了解方差、标准差的概念.◆2、会求壹组数据的方差、标准差,且会用他们表示数据的离散程度.◆3、能用样本的方差来估计总体的方差.◆4、通过实际情景,提出问题,且寻求解决问题的方法,培养学生应用数学的意识和能力.〖教学重点和难点〗◆教学重点:本节教学的重点是方差的概念和计算。
.◆教学难点:方差如何表示数据的离散程度,学生不容易理解,是本节教学的难点.〖教学过程〗壹、创设情景,提出问题甲、乙俩名射击手的测试成绩统计如下表:①请分别算出甲、乙俩名射击手的平均成绩;②请根据这俩名射击手的成绩于图中画出折线图;二、合作交流,感知问题请根据统计图,思考问题:①、甲、乙俩名射击手他们每次射击成绩和他们的平均成绩比较,哪壹个偏离程度较低?②、射击成绩偏离平均数的程度和数据的离散程度和折线的波动情况有怎样的联系?③、用怎样的特征数来表示数据的偏离程度?可否用各个数据和平均的差的累计数来表示数据的偏离程度?④、是否可用各个数据和平均数的差的平方和来表示数据的偏离程度?⑤、数据的偏离程度仍和什么有关?要比较俩组样本容量不相同的数据的偏离平均数的程度,应如何比较?三、概括总结,得出概念1、根据之上问题情景,于学生讨论,教师补充的基础上得出方差的概念、计算方法、及用方差来判断数据的稳定性。
2、方差的单位和数据的单位不统壹,引出标准差的概念。
(注意:于比较俩组数据特征时,应取相同的样本容量,计算过程可借助计数器)3、现要挑选壹名射击手参加比赛,你认为挑选哪壹位比较适宜?为什么?(这个问题没有标准答案,要根据比赛的具体情况来分析,作出结论)四、应用概念,巩固新知1、已知某样本的方差是4,则这个样本的标准差是。
2、已知壹个样本1,3,2,X,5,其平均数是3,则这个样本的标准差是。
3、甲、乙俩名战士于射击训练中,打靶的次数相同,且中环的平均数X甲=X乙,如果甲的射击成绩比较稳定,那么方差的大小关系是S2甲S2乙4、已知壹个样本的方差是S=[(X1—4)2+(X2—4)2+…+(X5—4)2],则这个样本的平均数是,样本的容量是。
管理知识扫盲:六西格玛(6σ)

管理知识扫盲:六西格玛(6σ)前言六西格玛起源于制造业,主要目的在于改善制程,其焦点是放在“不良”与“变异”上。
1986年六西格玛由Motorola的工程师Bill Simth发明,在1995年至1999年间六西格玛在美国呈现爆炸型的发展。
六西格玛是统计学上的衡量标准,每百万次只有3.4次瑕疵的品质水准,是美国奇异公司董事长Jack Welch最推崇的质量管理计划。
“Sigma”是统计学上的用语(希腊字母“σ”),用以表示“标准差”(standard deviation),就是流程当中的“变异”程度的度量值。
从商业上来说,标准差衡量的是某一特定流程执行完美工作的能力。
标准差的级数增加,所出现的瑕疵就越少——“6”这个数字代表的是几近完美的境界。
假如你有一台温度控制器,你希望把房间的温度维持在70度左右。
如果温度维持在67度到73度之间,我们认为这是可接受的标准。
结果这台机器将温度维持在68度到72度,这样的变异相当小,因此这台温度控制器的“制程能力”是可以接受的,是在所要求的范围之内。
不过如果温度在55度和85度之间起伏,那么这样的变异范围过大,无法达到所要求的标准。
这表示这台机器的制程能力令人无法接受,需要加以调整。
标准差是判断工作执行的流程距离理想有多远,也就是衡量公司在执行工作的流程中犯的多少错误。
6σ评量标准六西格玛其实是一种统计概念,是每百万次谨慎操作中的错误率评量标准,就是以不良率来衡量整个流程的。
如果你的公司只有1σ标准差,那表示每一百万次会有大约七十万次瑕疵,1σ标准差表示你每次做对的机率只有30%;如果你是属于2σ标准差,那么表示每百万次大约有三十多万次瑕疵。
一般公司运作大概都是介于3σ和4σ标准差之间,也就是每一百万次分别会有66,000次失误或瑕疵产生。
标准差水平(流程能量) 每百万次机会的不良次数六西格玛管理哲学的重点就是:99%的成功率是不够的。
大多数的人大概都以为这已经几近完美,不过事实上,99%的成功率相当于每小时会有两万封邮件遗失,每个礼拜有五千个手术程序出错,或是主要机场每天有四场意外;这样的失误机率是一般大众绝对不可能接受的。
六西格玛计算公式

六西格玛计算公式1.平均值(μ):数据集的所有观察值的平均值。
2.标准差(σ):数据集的所有观察值与平均值之间的平均差异。
3.右侧六西格玛(+6σ):在正态分布曲线上右侧的第六个标准差之外的区域,其发生概率非常低。
4.左侧六西格玛(-6σ):在正态分布曲线上左侧的第六个标准差之外的区域,其发生概率非常低。
下面是六西格玛计算公式的具体步骤:1.收集数据:收集与流程或问题相关的数据。
2.计算平均值(μ):将所有数据项相加,然后除以观察值的总数。
3.计算标准差(σ):计算每个数据与平均值之间的差异,然后将所有差值的平方相加,最后除以观察值的总数。
然后取平方根,得到标准差。
4.计算右侧六西格玛(+6σ):将平均值与六个标准差相加。
5.计算左侧六西格玛(-6σ):将平均值与六个标准差相减。
六西格玛计算公式的应用常见于质量管理和业务流程改进领域,它可以帮助组织识别并减少过程中的变异性,并提高产品和服务的质量和可靠性。
例如,一个制造公司可以使用六西格玛计算公式来确定生产线上的过程是否稳定,并采取适当的措施来减少产品的次品率。
需要注意的是,六西格玛计算公式是一种理论模型,它假设数据符合正态分布,并且所有观察值都是独立的。
在实际应用中,数据的分布可能会偏离正态分布,或者数据之间可能存在相互关联的关系。
因此,在使用和解释六西格玛计算公式时,需要结合实际情况进行综合分析,并考虑其他因素的影响。
六西格玛计算公式是一种强大的工具,可以帮助组织实现持续改进和优化。
通过对数据的分析和应用六西格玛计算公式,组织可以更好地了解和掌握其过程的性能,从而优化流程、提高质量、降低成本,并为持续发展提供支持。
什么是六西格玛

什么是六西格玛(6sigma)?Sigma(中文译名”西格玛)在统计学上是指”标准差”,6 sigma即意为”6倍标准差”,在质量上表示万个产品的不良品率(PPM)少于3.4,但是6sigma管理不仅仅是指产品质量,而是一整套系统的企业理论和实践方法.。
在整个企业流程中,6sigma是指每百万个机会当中有多少缺陷或失误,这些缺陷或失包括产品本身以及产品生产的流程、包装、运输、交货期、系统故障、不可抗力等。
6 sigma管理即要求企业在整个流程中每百万个机会中的缺陷率少于3.4,这对企业来说是一个很高的目6sigma管理的核心理念实际上不仅是一个质量上的的标准,它更代表着一种全新的管理理念,即要企业过去那种”我一直都这样做,而且做得很好”的思想,因为尽管过去确实已经做得很好,但是离6 sigm 理的目标还差得很远。
6 sigma管理的实施效益任何一项管理模式,不管它在理论上有多大的创新和理论价值,如果它不能给企业带来实际的收益,那将是毫无意义的。
6 sigma管理是能给企业带来多方面切实收益的管理模式。
6 sigma管理是保持企业在经营上的成功并将其经营业绩最大化的综合管理体系和发展战略,它可以使企获得快速的增长及可观的收益。
一般来说,经营业绩的改善包括以下部分:市场占有率的提高;顾客满的提升;营运成本的降低;产品和资金周转时间的缩短;缺陷率的降低;产品开发加快;企业文化的改等。
据调查,目前绝大多数在业内领先的大型制造企业其运作都在3-4 sigma的水平,这意味着每百万机会中已经产生6210-66800个缺陷,这些缺陷将要求生产者耗费其销售额的15-30%来进行弥补。
根据麦肯锡公司的调查和研究表明,如果一个3 sigma企业组织其所有资源改进过程,大约每年可以提个sigma水平,即每年可以获得以下收益:利润率增加20%;产能提高12-18%;雇员减少12%;资本减少10-30%,而且直至提升到4.8 sigma企业均无须大的资本投入,当达到4.8 sigma时,再提高到6 s 则需要增加投入,但此时产品的竞争力已大幅提高,市场占有率极高,给企业带来的利润将远远大于此投入。
6西格玛标准公差计算公式

六西格玛管理系列讲座之一什么是6西格玛管理?当人们谈论世界著名公司-通用电器(GE)的成功以及世界第一C EO-杰克.韦尔奇先生为其成功制定的三大发展战略时,都会不约而同地提出这样的问题。
如果概括地回答的话,可以说6西格玛管理是在提高顾客满意程度的同时降低经营成本和周期的过程革新方法,它是通过提高组织核心过程的运行质量,进而提升企业赢利能力的管理方式,也是在新经济环境下企业获得竞争力和持续发展能力的经营策略。
因此,管理专家R onald Snee先生将6西格玛管理定义为:“寻求同时增加顾客满意和企业经济增长的经营战略途径。
”如果展开来回答的话,6西格玛代表了新的管理度量和质量标准,提供了竞争力的水平对比平台,是一种组织业绩突破性改进的方法,是组织成长与人才培养的策略,更是新的管理理念和追求卓越的价值观。
让我们先从6西格玛所代表的业绩度量谈起:符号σ(西格玛)是希腊字母,在统计学中称为标准差,用它来表示数据的分散程度。
我们常用下面的计算公式表示s的大小:如果有两组数据,它们分别是1、2、3、4、5;和3、3、3、3、3;虽然它们的平均值都是3,但是它们的分散程度是不一样的(如图1-1所示)。
如果我们用σ来描述这⎬两组数据的分散程度的话,第一组数据的σ为1.58,而第二组数据的s为0。
假如,我们把数据上的这些差异与企业的经营业绩联系起来的话,这个差异就有了特殊的意义。
假如顾客要求的产品性能指标是3±2(mm),如果第一组数据是供应商A所提供的产品性能的测量值,第二组数据是供应商B所提供的产品性能的测量值。
显然,在同样的价格和交付期下,顾客愿意购买B的产品。
因为,B的产品每一件都与顾客要求的目标值或理想状态最接近。
它们与顾客要求的目标值之间的偏差最小。
假如顾客要求的产品交付时间是3天。
如果第一组数据和第二组数据分别是供应商A和B每批产品交付时间的统计值,显然,顾客愿意购买B的产品。
因为,B每批产品的交付时间与顾客要求最接近。
{六西格玛管理}平均数标准差与变异系数

此处是大标题样稿字样十五字以内平均数是统计学中最常用的统计量,用来表明资料中各观测值相对集中较多的中心位置。
平均数主要包括有:算术平均数(arithmetic mean)中位数(median)众数(mode)几何平均数(geometric mean)调和平均数(harmonic mean)一、算术平均数算术平均数是指资料中各观测值的总和除以观测值个数所得的商,简称平均数或均数,记为。
算术平均数可根据样本大小及分组情况而采用直接法或加权法计算。
设某一资料包含n个观测值:x1、x2、…、x n,则样本平均数可通过下式计算:(3-1)其中,Σ为总和符号;表示从第一个观测值x1累加到第n个观测值x n。
当在意义上已明确时,可简写为Σx,(3-1)式可改写为:【例3.1】某种公牛站测得10头成年公牛的体重分别为500、520、535、560、585、600、480、510、505、490(kg),求其平均数。
由于 Σx=500+520+535+560+58 +600+480+510+505+49=5285,n=10得:即10头种公牛平均体重为528.5 kg。
(二)加权法对于样本含量n≥30 以上且已分组的资料,可以在次数分式中: —第i组的组中值; —第i组的次数;—分组数第i组的次数f i是权衡第i组组中值x i在资料中所占比重大小的数量,因此将f i称为是x i的“权”,加权法也由此而得名。
表3—1 100头长白母猪仔猪一月窝重次数分布表利用(3—2)式得:即这100头长白母猪仔猪一月龄平均窝重为45.2kg。
计算若干个来自同一总体的样【例3.3】某牛群有黑白花奶牛 1500头,其平均体重为750 kg ,而另一牛群有黑白花奶牛1200头,平均体重为725 kg,如果将这两个牛群混合在一起,其混合后平均体重为多少?此例两个牛群所包含的牛的头即两个牛群混合后平均体重为738.89 kg。
(三)平均数的基本性质1、样本各观测值与平均数之2、样本各观测值与平均数之差的平方和为最小,即离均差平方和为最小。
六西格玛六个标准差

n 製程標準差 ( Pp 值 )
六西格玛六个标准差
製程的飄移
當 Ca = 0 時,6 的不良率 = 2 PPB (PPB 十億分之一) (Ca = 0 表示製程正好對準中心 )
Ca = 0 的機率很小,正常來說都會有一 個飄移
當製程的飄移在 1.5 (由摩托羅拉提 出) ,其不良率 = 3.4 PPM
六西格玛六个标准差
Control 所應負有的五大功能
在GE的想法中Control至少要發揮五大功能, 這五大功能依序是: (1) 控制改善進度 (2) 衡量改善成效 (3) 落實改善績效 (4) 累積改善知識 (5) 分享改善成果
六西格玛六个标准差
2020/11/6
六西格玛六个标准差
課程內容
1.什麼是 6 2. 6 的優勢 3. 6 的影響 4. Motorola 與 GE
六西格玛六个标准差
什麼是 6
n 唸 “ 西格瑪 ” 或 “ Sigma ” n 是希臘字母,在統計學上用來表示數據的
分散程度 n 對計量值而言,用 來度量與目標值的偏移
六西格玛六个标准差
6 在經營管理上的成效
市場佔有率的增加 顧客回頭率的提高 成本降低 周期降低 缺陷率降低 産品/服務開發加快 企業文化改變
六西格玛六个标准差
6 的做法 -- MAIC
Measure ( 由感覺到事實 ) Analyze ( 由事實到分析 ) Improve ( 由分析到改善 ) Control ( 由改善到一流 )
六西格玛六个标准差
6 的演進
3 (不良率 2,700 PPM) (一個規格公差內含有正負3 )
PPM (百萬分之一) 日本廠商 10 PPM 日本豐田 TOYOTA 4 PPM
六西格玛管理-对一个变数求出其平均数及标准差之后 精品

對一個變數求出其平均數及標準差之後,我們知道它的平均數落在一定的區間以內,但是我們還想知道它是否有一些特別的假設可以驗證,例如這個變數的平均數是否有可能等於某個值,例如0。
透過統計方法,我們可以對等距尺度的變數做以上的檢定。
但是對於類別資料,我們比較關心它是否呈現隨機分布。
1. 先看看等距或等比資料的分布。
我們選擇「a9dn 有幾個小孩」做為變數,然後看其是否為常態分布。
記得先將「99」轉為遺漏值。
「統計圖」 「直方圖」,選「顯示常態曲線」A9d有幾個小孩14.012.010.08.06.04.02.07006005004003002001000標準差 = 1.48 平均數 = 2.9N = 1419.00很明顯的小孩子的數目集中在2個及4個,6個以上非常少。
如果這個樣本來自於常態分配,而平均數為2.9,標準差為1.48的情況下,我們可以說95%的觀察值落在[2.9-1.96*0.039, 2.9+1.96*0.039]之間,也是[2.81, 2.976]之間。
而我們還可以進一步檢驗,是否2.9這個平均值,若多做幾次抽樣之後,仍然確實是等於0。
此處用的是「單一樣本T 檢定」。
顧名思義,t 檢定指的是用t 分布來看我們所要檢定的值是否會落在一定的區域內。
若是會的話,那麼我們不拒絕虛無假設,即平均值等於0這個假設。
如果不會的話,那麼我們可以拒絕這個虛無假設,也就是平均值可能不會等於0。
常態分布跟t 分布的不一樣地方是t 分布適用於小樣本,如果觀察值小於60的時候。
當觀察值大於60時,我們還是可以用t 分布,但是得到的檢定事實上與常態分布無異。
參考網頁上附的常態分布與t 分布的對應機率與值。
在單一樣本檢定時,求t 值的公式為ns kx ,k 是我們要檢定的值。
在95%信心水準下,求平均值的上下區間公式為:[(X-k)-t b ns , (X-k)+ t bns ]。
t b 是t 值在α/2而且自由度為n-1時候的值,也就是所謂的臨界點。
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(六西格玛管理)标准差标准差概述标准差是壹种表示分散程度的统计观念。
标准差已广泛运用于股票以及共同基金投资风险的衡量上,主要是根据基金净值于壹段时间内波动的情况计算而来的。
壹般而言,标准差愈大,表示净值的涨跌较剧烈,风险程度也较大。
实务的运作上,可进壹步运用单位风险报酬率的概念,同时将报酬率的风险因素考虑于内。
所谓单位风险报酬率是指衡量投资人每承担壹单位的风险,所能得到的报酬,以夏普指数最常为投资人运用。
标准差是壹组数值自平均值分散开来的程度的壹种测量观念。
壹个较大的标准差,代表大部分的数值和其平均值之间差异较大;壹个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。
例如,俩组数的集合{0,5,9,14}和{5,6,8,9}其平均值均是7,但第二个集合具有较小的标准差。
标准差能够当作不确定性的壹种测量。
例如于物理科学中,做重复性测量时,测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。
当要决定测量值是否符合预测值,测量值的标准差占有决定性重要角色:如果测量平均值和预测值相差太远(同时和标准差数值做比较),则认为测量值和预测值互相矛盾。
这很容易理解,因为值均落于壹定数值范围之外,能够合理推论预测值是否正确。
标准差的简易计算公式假设有壹组数值x1,...,xN(皆为实数),其平均值为:此组数值的标准差为:壹个较快求解的方式为:壹随机变量X的标准差定义为:须注意且非所有随机变量均具有标准差,因为有些随机变量不存于期望值。
如果随机变量X为x1,...,xN具有相同机率,则可用上述公式计算标准差。
从壹大组数值当中取出壹样本数值组合x1,...,xn,常定义其样本标准差:范例:标准差的计算这里示范如何计算壹组数的标准差。
例如壹群孩童年龄的数值为{5,6,8,9}:第壹步,计算平均值n=4(因为集合里有4个数),分别设为:,,,用4取代N此为平均值。
第二步,计算标准差用4取代N用7取代标准差和平均值之间的关系壹组数据的平均值及标准差常常同时做为参考的依据。
于直觉上,如果数值的中心以平均值来考虑,则标准差为统计分布之壹"自然"的测量。
较确切的叙述为:假设x1,...,xn为实数,定义其公式使用微积分,不难算出σ(r)于下面情况下具有唯壹最小值:标准偏差和标准差的区别标准差(StandardDeviation)各数据偏离平均数的距离(离均差)的平均数,它是离差平方和平均后的方根。
用σ表示。
因此,标准差也是壹种平均数。
标准差是方差的算术平方根。
标准差能反映壹个数据集的离散程度。
平均数相同的,标准差未必相同。
例如,A、B俩组各有6位学生参加同壹次语文测验,A组的分数为95、85、75、65、55、45,B组的分数为73、72、71、69、68、67。
这俩组的平均数均是70,但A组的标准差为17.08分,B组的标准差为2.16分,说明A组学生之间的差距要比B 组学生之间的差距大得多。
标准偏差(StdDev,StandardDeviation)-统计学名词。
壹种量度数据分布的分散程度之标准,用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。
标准偏差越小,这些值偏离平均值就越少,反之亦然。
标准偏差的大小可通过标准偏差和平均值的倍率关系来衡量。
标准差的应用分析标准差于投资决策中的应用[1]投资是企业生产运营和发展壮大的必要手段。
投资者作出投资决策时,不仅要考虑预期回报,仍必须分析比较投资风险。
由于投资风险的客观存于性及其对投资收益的不利性,投资者于进行投资决策时必须而且也应该对投资风险进行分析,尽可能地测定和量化风险的大小。
1、用标准差衡量风险大小。
此时的标准差计算公式如下:其中σ为标准差,P i为期望投资收益率,P i为壹系列可能性事件发生的概率,r i为可能性事件发生时的投资收益。
标准差值越小,说明投资风险越小。
假设投资者要于A、B俩个项目中选择壹个或俩个项目进行投资。
估计第二年每个项目的收益率可能有四个结果,每个结果均有壹个确定的概率和之对应。
如下表所示,表中r为收益率,p为收益率实现的可能性。
表1A、B俩项目的收益率分布投资项目A、B的期望收益率分别为:计算结果表明,A项目的期望收益率小于B项目。
但从收益率的分布见,A项目的收益率于4%~20%之间波动,变动范围小;而B项目收益率从-100%到+100%,变动范围大。
收益率的变动大小反映了风险的大小,收益率变动大,风险就大。
根据公式(3)计算得:σA=5.83%,σB=37.80%。
这是不是说明B项目的风险更大呢?从数学角度见,B项目标准差大可能来源于B项目的各种可能收益均比较大。
2、标准差的局限性。
当不同项目的期望回报率相同时,用标准差衡量风险程度是合适的,否则就不能再用标准差而必须用壹个相对的风险指标。
取标准差和期望值的比率;,称为变异系数或标准离差,该值越大反映项目的风险越大。
能够计算项目A的变异系数,项目B的变异系数。
这个时候就能够说B项目风险更大。
标准差于股市分析中的应用[1]股票价格的波动是股票市场风险的表现,因此股票市场风险分析就是对股票市场价格波动进行分析。
波动性代表了未来价格取值的不确定性,这种不确定性壹般用方差或标准差来刻画(Markowitz,1952)。
下表是中国和美国部分时段的股票统计指标,其中中国证券市场的数据由“钱龙”软件下载,美国证券市场的数据取自ECI的“worldstockExcllarlgeDataDisk”。
表2股票统计指标通过计算能够得到:上证综指业绩期望值≈(110.93-0.13+8.94+17.24+43.86-15.34-20.82)/7=20.67 上证波动率期望值≈0.1156标准普尔业绩期望值≈6.7214标准普尔波动率期望值≈0.0680而标准差的计算公式则根据公式(2)计算:上证综指的业绩标准差上证波动率标准差≈0.0632标准普尔指数业绩标准差≈21.71标准普尔波动率标准差≈0.02365因为标准差是绝对值,不能通过标准差对中美直接进行对比,而变异系数能够直接比较。
计算可得:上证业绩变异系数≈45.2457/20.67≈2.1889上证波动率变异系数≈0.0632/0.1156≈0.5467标准普尔业绩变异系数≈21.71/6.7214≈3.2299标准普尔波动率变异系数≈0.02365/0.0680≈0.3478通过比较能够见出上证波动率变异系数要大于标准普尔波动率变异系数,说明长期来讲中国股市稳定性相对较差,仍是壹个不太成熟的股票市场。
标准差于确定企业最优资本结构中的应用[1]资本结构指的是企业各种资金来源的比例关系,是企业筹资活动的结果。
最优资本结构是指能使企业资本成本最低且企业价值最大的资本结构;产权比率,即借入资本和自有资本的构成比例,是反映企业资本结构的重要变量。
企业的资产由债务性资金和权益性资金组成,但其风险等级和收益率各不相同。
根据投资组合理论,投资的多样化能够分散掉壹定的风险,因此资金提供者需要决定投资于债务性资金和权益性资金的比例。
以便于权衡风险和收益的情况下保证其利益的最大化。
理论探索而外部资金提供者利益的最大化也就是企业价值的最大化,这壹投资比例对于企业融资而言也就是企业的最优资本结构比例。
假定某企业的资金通过发行债券和股票俩种方式获得,且且均属于风险性资产。
σ其中债券的收益率为r D,风险通过标准差σD 来衡量;股票的收益率为r E,风险为σE;股票和债券的关联系数为p DE,协方差为COV(r D,r E);债券所占的比重为w D,股票所占比重为W E(W D+W E=1)。
根据投资组合理论,企业外部投资者对该企业投资所获的期望收益率为E(r p)=W D E(r D)+w E E(r E),方差为1、企业债务性资金和权益性资金完全正关联,即关联系数p DE 为1。
企业外部投资者获得的期望收益率为E(r p)=w D E(r D)+w E E(r E),风险标准差为σ=w DσD+w EσE,也就是组合的标准差等于各个部分标准差的加权平均值,通过投资组合不可能分散掉投资风险。
根据投资组合理论,投资组合的不同比例对于投资者而言是无差异的。
2、企业债务性资金和权益性资金完全负关联,即其关联系数为-1。
投资者获得的报酬率的期望值及其方差分别为。
根据投资组合理论,只有当投资比例大于σE/(σD+σE)时其投资组合才是有效的。
对于企业筹资而言,也即企业的权益性资金的比例大干σE/(σD+σE),企业的筹资比例才是有效的,而且当组合比例为σE/(σD+σE)时,企业的筹资组合风险为零。
3、企业债务性资金和权益性资金的关联系数大于-1小于1。
理论上,壹个企业的俩种筹资方式之间的关联程度较高,壹方面俩种筹资方式均承担系统风险,另壹方面它们也承担相同的公司风险。
因此从实践来见,企业的不同筹资方式间的关联程度不可能是完全的正关联和负关联。
对于壹个企业而言,债务性资金对企业有固定的要求权,权益性资金对企业只有剩余要求权,因此债务性资金的波动不可能像权益性资金的波动那么大。
同时企业的风险会同时影响企业的债务性资金和权益性资金,因此企业的债务性资金和权益性资金的关联系数不可能为负数。
企业不同的筹资方式间的关联系数壹般于0-1之间。
那么究竟于什么比例下企业的价值才会达到最大呢?根据投资组合理论,当E(r1)>E(r2),且时,才能出现r1,优于r2。
可见,决定企业资本结构的直接因素主要是不同筹资方式的收益率和风险以及它们之间的关联系数。