sigmaminitab0统计学

统计学,FOUR K KNITTERS Co.,LTD.,REV.,20110701,*,D,定义,M,测量,A,分析,I,改善,C,控制,江门潮连科技织带有限公司,6sigma,MINITAB 15,培训,统计,学知识,我们进行测量，但检测方法总是有,误差,的，所以检测值并不是其真实值。检测值与真实值之间的差距就是评价检测方法最有决定性的指标。,但是真实值是多少，不得而知。因此怎样量化检测方法的准确性就成了难题。这也是现场工作质控的目的：,保证每批结果的准确可靠。,虽然样本的真实值是不可能知道的，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。,可以想象，一个好的检测方法，其检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如何不紧密，那距真实值的就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。,因此，,离散度是评价方法的好坏的 最重要也是最基本的指标。,极差,最直接也是最简单的方法，即最大值最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。这一方法在日常生活中最为常见，比如比赛中去掉最高最低分。,离均差,由于误差的不可控性，因此上面只由两个数据来评判一组数据是不科学的。,所以人们在要求更高的领域不使用极差来评判。其实，,离散度就是数据偏离平均值的程度,。因此将数据与均值之差（我们叫它离均差）加起来就能反映出一个准确的离散程度。和越大离散度也就越大。,离均差 的平方和,离均差有正有负，对于大样本离均差的代数和为零的。为了避免正负问题，在数学有上有两种方法：一种是取绝对值，也就是常说的离均差绝对值之和。,而为了避免符号问题，数学上最常用的是另一种方法平方，这样就都成了非负数。因此，离均差的平方和成了评价离散度 一个指标,平均值,给定一个样本，,1,3,5,7,9,平均值,X=(1+3+5+7+9)/5=5,样本的平均值为,5,标准差,衡量数据分散程度,标准差（,Standard Deviation,），也称,均方差,（,mean square error,）,方差,与平均值之差的平方的平均值,计算样本,1,3,5,4,7,的标准差,首先计算平均值：,I,Xi,Xi-X,平,（,Xi-X,平）,2,1,2,3,4,5,合计,标准差越高,表示实验数据越离散,也就是说越不精确。反之,标准差越低,代表实验的数据越精确。,标准差是反应一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精密确的重要指标,标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用,MSD,来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。,从这里可以看到，标准差受到极值的影响。标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定,正态分布,标准差与正态分布有密切联系：在正态分布中，,1,个标准差等于正态分布下,曲线,的,68.26%,的面积，,1.96,个标准差等于,95%,的面积。这在测验分数等值上有重要作用。,也就是,约,68%,数值分布在距离平均值有,1,个标准差之内的范围,约,95%,数值分布在距离平均值有,2,个标准差之内的范围，,约,99.7%,数值分布在距离平均值有,3,个标准差之内的范围。,称为,68-95-99.7 rule,。,