01初级可靠性工程技术

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1、随机事件在一次试验中可能发生也可能不发生的事件称为随机事件，比如说1年后的今天会不会下雨啊，它可能是晴天，也可能是雨天，或者是阴天。我可能明天就中了六合彩，只停留在我们的希望，但不中的可能性很大。比如说三年后某台TV会不会坏，我们并不能够提前知道，它有可能三年后变成废品也有可能还是完好无损。随机变随机变数是一种变数，它是随机事件的函数，它的值是随机出现的，因此下一个值无法百分百预测到.例:1.掷一骰子的点数，我们不知道下一次会是几点;2.医院中新生儿的体重3.样本大小为20的不良铁钉有二种随机变数：间断(discrete)和连续(continuous)1.间断随机变数

2、其值是有限的(finite)；比如说掷骰子，他可能的产出{1.2.3.4.5.6}2.连续随机变数其值是无限的(infinite),它是在一区段中其求值。比如说你的身高175cm,他的身高169.9cm,定事件就是一定会发生的事件，比如说人一定会死，但就是活到几岁死。还有，在没有外界应力下，水一定是往低处流的，体一定是往下落的。机率定义某一事件的机率为出现在0和1之间的某一数，该数是指相关的实验，某一事件可能发生的大小，表示的是一种可能性。比如我们说我有80%会把篮球投进，这个80%就是你根据你的经验，你投进的机率。比如你进行100次投篮，有80次左右你会投进。机率为

3、0就是说不发生，机率为1，就是说必定发生。次数分布例：某一顾问公司，从事一件能源分析项目，他们针对停车场内50辆汽车，调查乘每辆汽车乘坐人数如下表，请制作次数分布每辆车的乘坐人数232454522232242432253522362234524233432344262上面就是50辆车乘坐人员数量下列表示的是各个不同乘坐人数发生的次数次数分布I乘坐人数次数点数频率2InntrnirinrI213册册I114■册105册I66II250用上面那个例子，那么它的次数分布图如下:20次1510数506黑点就代表发生各个乘坐人数的次数平均数平均数是统计中的重要概念之一，它是中心

4、值，是衡量宇宙变异的集中点。通过样本平均数来估计总体平均数.样本容量取得越大，则用样本平均数估计的总体平均数越精确，也就是所表示的总体平均的变化趋势越集中于准确值.一般地,如果有11个数那么叫做这n个数的平均数，*读作“x拨”.72某小组一次数学测验的成绩如下：8691100938990857595这个小组的平均成绩是多少？X=(86+91+100+72+93+89+90+85+75+95)710=87.6标准差样本标准差（n代表样本数，〗代表样本平均Vn-1数）标准差能综合反映一组数据的离散程度或个别差异程度。母体标准差用符号表示就是5，读作：西格玛。例子：2批电阻

5、甲和乙，每批有5个小电阻，测试这2批电阻，单位为欧姆，甲组分别为：1015202530,平均值为(10+15+20+25+300)/5=20;标准差为S二V[(10-20)2+(15-20)2+(20-20)2+(25-20)2+(30—20)2]/4=7.90乙组分别为：1819202122,平均值为(18+19+20+21+22)/5=20，标准差为s二7[(18-20)2+(19-20)2+(20—20)2+(21-20)2+(22—20)2]/4=1.58显然乙批的电阻的标准差比甲批的小，比如说我们的规格定为［18,22］，中心值是20，这个就表示说甲批的电阻

6、的变化太大，容易超出我们的规格，或者说甲批的厂商的制程能力差，造成飘出规格的几率大，不良率高，品质不好。也可用下图表示：6c>所谓平均数信赖区间，其意为在某一特定的机率下，可能包68.3%/?(75-10

7、isTesting“一般而言，显著性测试是为一种额外的工作程序，在许多案例，当做出显著性陈述时，最好是画出一个区间，在此区间内会非常有可能包含母体母数的值”。±3个标准差的区间，或±3个标准误（SE）包括99.73%的观假若一个观察值落在3S或3SE之外，假若我们说此观察值并不属于由参考分配所描述的母体，但实际上它却是属于此母体，那么我们犯错的机会只有0.27%（或10,000次中有27次）。站在实验者的立场，我们自己问自己，过程所产生的变异，是否是我们所采取的措施导致的呢？还是仅仅由于过程随机性的变异所引起呢？这时我们就可以通过假设检定做显著性测试