统计技术培训讲义.ppt

热烈欢迎各位,XXX有限公司,统计技术 讲义,（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,（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有助于解决，甚至防止由变异引起的问题，并促进持续改进一）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,,（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2、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。

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,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总体,,样本,抽样,,数据特征,,检测（观察）,,,,统计推断,图1．1 抽样与统计推断,（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称随机事件 统计技术研究的主要是随机事件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）,,（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Cv,（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,●偏斜系数： 1、皮氏偏斜系数： Sk=3 ( x - Me)/ σ (-3,+3) 正系数表示正偏或右偏； 负系数表示负偏或左偏 2、α偏斜系数： α=∑(x - x)3/n σ3,,,●峰度系数： β = ∑(X - X)4/n σ4 分布：中常峰度分布 ：β=3(正态) 尖顶分布： β 3,ˉ,●标准正态分布： μ =0且σ=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（U≤1.282）=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 0.9,2、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：,。