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1、SDJW TechnologyXXX 有限公司SDJW Technology统计技术讲义SDJW Technology（一）可 帮 助 组 织 了 解 变 异，有 助 于 组 织 解 决问 题 并 提 高 有 效 性 和 效 率，也 有 助 于 更 好 地利用可获得的数据进行决策。（二）变 异 普 遍 存 在，可 通 过 产 品 和 过 程 的可测量的特性观察到。一、统计技术在质量管理体系中的作用SDJW Technology（三）统计技术有助于对这类变异进行测量、描述、分析、解释和建立模型，甚至在数据相对有限情况下也可实现。这种数据的统计分析能对更好地理解变异的性质、程度和原因提供帮助。从而
2、有助于解决，甚至防止由变异引起的问题，并促进持续改进。SDJW Technology（一）数据的的计量尺度 定类尺度 定序尺度 定距尺度 定比尺度定性尺度定量尺度二、数据分析是统计技术的基础SDJW Technology（二）数据的分类 计量型数据 是指那些作为连续量测得的质量特性值。计 数 型 数 据 是 指 按 个 数 数 得 的 非 连 续 性 取 值 的 质 量特性值。计数型数据还可进一步区分为计件数(如不合格数)和计点数(如疵点数)。1、数据分为两大类（工业）：计量型数据和计数型数据。SDJW Technology2、按取值表现形式的不同 变量性数据和属性数据-变量性数据：反映个体单
3、位的数值特征的数据，一般用数值或数字表示。-属性数据：反映个体单位的属性特征的数据，一般用文字表示。SDJW Technology（三）数据的要求 1针对性 2准确性（根本）3完整性 4及时性（信息的时效性）5连续性 6统一性SDJW Technology四、几个重要的统计技术概念（一）数理统计与统计技术 1、数理统计，是建立在概率论基础上的数学的一门分支，是“研究如何以有效的方式去收集、整理和分析受到随机性影响的数据，以对所观察的问题作出推断、预测，直至采取决策及行动提供依据。2、统计技术，是研究事物变异性及其规律的科学。基础 是数据。推断型统计技术：主要解决从样本如何推断总体。概率论和数理
4、统计研究的对象大多属此类。描述型统计技术：主要利用数据的特征值或有关图表描述事物。（两者也没有严格界限。）SDJW Technology（二）总体、个体与样本 1、总体，亦称母体，是研究对象的全体。（统 计 技 术 注 重 的 是 对 总 体 的 研 究 和 分 析，就 产 品 而 言，统计技术研究的是产品长期质量和生产的整体质量）2、个体，组成总体的每一单位称个体。个体可以是一件产品、一道工序或一项产品的包装单位。3、样 本 从 总 体 中 抽 取 的 部 分 个 体 称 为 样 本，组 成 样 本的 每 一 个 体 称 为 样 品，样 本 中 包 含 样 品 的 数 量 称 样 本 容 量
5、或样本大小。抽 取 样 本 过 程 称 抽 样。所 谓 统 计 推 断，就 是 依 据 对 样 本的检测或观察结果去推断总体状况。SDJW Technology总体样本抽样数据特征检测（观察）统计推断图11 抽样与统计推断SDJW Technology（三）生产批与检验批 1 生 产 批：正 常 情 况，即 过 程 在 受 控 状 态 下 连 续生 产 的 一 批 产 品，称 一 个 生 产 批，组 成 一 批 产 品 的单位个数称批量。2检验批 待检验的一批产品称检验批。3、二者关系：（1）一个生产批，即为一个检验批。（2）但 在 某 些 特 殊 情 况 下，可 以 将 一 个 生 产 批
6、划 分 为 若 干检验批，（3）为 保 证 检 验 批 的 代 表 性，任 何 情 况 不 能 将 两 个 生 产 批合并为一个检验批。SDJW Technology（四）事 件 1、定 义：体 系 运 行 过 程 或 产 品 实 现 的 各 阶 段出 现 的 各 种 现 象、状 态 或 结 果，在 统 计 技 术 中统称为事件。2、分 类：可 分 为 必 然 事 件、不 可 能 事 件 和 随 机 事件。（1）必然事件 指一定条件下，事件必然发生的事件。（2）不可能事件 指一定条件下，事件不可能发生的事件（3）随机事件 一 定 条 件 下，可 能 发 生，也 可 能 不 发 生 的 事 件
7、称随机事件。（统计技术研究的主要是随机事件。）SDJW Technology（1）位置特征值（反映数据的集中趋势）1、平均值（X）2、中位数（X）3、中值（M）4、众数（M0）（五）数据的特征值：（分两类）SDJW Technology（2）离散特征值（反映数据的离中趋势）1、极差（R）2、偏差平方和（S）3、无偏方差(s2)4、样本标准差(s)5、变异系数CvSDJW TechnologySDJW Technology（六）概率分布1、正态分布 一种用于计量型数据的、连续的、对称的钟形概率分布，是计量型数据用控制图的基础。连续型随机变量的概率分布。概率密度函数 均值与方差SDJW Techn
8、ology 偏斜系数：1、皮氏偏斜系数：Sk=3(x-Me)/(-3,+3)正系数表示正偏或右偏；负系数表示负偏或左偏。2、偏斜系数：=(x-x)3/n 3 峰度系数：=(X-X)4/n 4分布：中常峰度分布：=3(正态)尖顶分布：3 SDJW Technology 标准正态分布：=0 且=1 的正态分布，记为N（0，1）。标准正态分布的分位数：举例：对概率等式 P（U1.282）=0.9,有两种说法：（1）0.9是随机变量U 不超过1.282的概率；（2）1.282标准正态分布N（0，1）的0.9分位数，记为u 0.9SDJW Technology2、二项分布 定义：由n个随机试验组成的随机现象，满足如下条件：（1）重复进行n次随机试验。（2）n 次试验间相互独立/（3）每次试验仅有两个可能结果（4）每次成功的概率为p，失败的概率为1-p(q).在上述四个条件下，设X 表示n 次独立重复试验中成功出现的次数，显然X 是可取0，1，2，n等n+1 值的离散随机变量，且其离散分布为：SDJW Technology演讲完毕，谢谢观看！