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1、可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ)，再计算出规格公差(T)，及规格中心值(U).规格公差T＝规格上限－规格下限；规格中心值U＝（规格上限+规格下限）/2这里就要用到你的20了，规格中心值U=20；依据公式：Ca=(X-U)/(T/2)，计算出制程准确度：Ca值(X为所有取样数据的平均值)依据公式：Cp=T/6σ，计算出制程精密度：Cp值依据公式：Cpk=Cp(1-
2、Ca
3、)，计算出制程能力指数：Cpk值Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策）A++级Cpk≥2.0特优可考虑成本的降低A+级2.0＞Cpk≥1.
4、67优应当保持之A级1.67＞Cpk≥1.33良能力良好，状态稳定，但应尽力提升为A＋级B级1.33＞Cpk≥1.0一般状态一般，制程因素稍有变异即有产生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升为A级C级1.0＞Cpk≥0.67差制程不良较多，必须提升其能力D级0.67＞Cpk不可接受其能力太差，应考虑重新整改设计制程。标准偏差的理论计算公式 设对真值为X的某量进行一组等精度测量,其测得值为l1、l2、……ln。令测得值l与该量真值X之差为真差占σ,则有 σ1 = li − X σ2 = l2 − X …… σn = ln − X 我们定义标准偏差
5、(也称标准差)σ为 （1） 由于真值X都是不可知的,因此真差σ占也就无法求得,故式只有理论意义而无实用价值。标准偏差σ的常用估计—贝塞尔公式 由于真值是不可知的,在实际应用中,我们常用n次测量的算术平均值来代表真值。理论上也证明,随着测量次数的增多,算术平均值最接近真值,当时,算术平均值就是真值。 于是我们用测得值li与算术平均值之差——剩余误差（也叫残差）Vi来代替真差σ ,即 设一组等精度测量值为l1、l2、……ln 则 …… 通过数学推导可得真差σ与剩余误差V的关系为 将上式代入式(1)有 (
6、2) 式(2)就是著名的贝塞尔公式(Bessel)。 它用于有限次测量次数时标准偏差的计算。由于当时，,可见贝塞尔公式与σ的定义式(1)是完全一致的。 应该指出,在n有限时,用贝塞尔公式所得到的是标准偏差σ的一个估计值。它不是总体标准偏差σ。因此,我们称式(2)为标准偏差σ的常用估计。为了强调这一点,我们将σ的估计值用“S”表示。于是,将式(2)改写为 (2') 在求S时,为免去求算术平均值的麻烦,经数学推导(过程从略)有 于是,式(2')可写为 (2") 按式(2")求S时,只需求出各测得值的平方和和各测得值之和的平方艺 ,即可。标准
7、偏差σ的无偏估计 数理统计中定义S2为样本方差 数学上已经证明S2是总体方差σ2的无偏估计。即在大量重复试验中, S2围绕σ2散布,它们之间没有系统误差。而式(2')在n有限时,S并不是总体标准偏差σ的无偏估计,也就是说S和σ之间存在系统误差。概率统计告诉我们,对于服从正态分布的正态总体,总体标准偏差σ的无偏估计值为 (3) 令 则 即S1和S仅相差一个系数Kσ,Kσ是与样本个数测量次数有关的一个系数, Kσ值见表。 计算Kσ时用到 Γ(n +1)= nΓ(n) Γ(1)=1 由表1知,当n>30时, 。因此,当n>30时,式
8、(3')和式(2')之间的差异可略而不计。在n=30～50时,最宜用贝塞尔公式求标准偏差。当n<10时,由于Kσ值的影响已不可忽略,宜用式(3'),求标准偏差。这时再用贝塞尔公式显然是不妥的。标准偏差的最大似然估计 将σ的定义式(1)中的真值X用算术平均值代替且当n有限时就得到 (4) 式(4)适用于n>50时的情况,当n>50时,n和(n-1)对计算结果的影响就很小了。 2.5标准偏差σ的极差估计由于以上几个标准偏差的计算公式计算量较大,不宜现场采用,而极差估计的方法则有运算简便,计算量小宜于现场采用的特点。 极差用"R"表示。所谓极差就是从正
9、态总体中随机抽取的n个样本测得值中的最大值与最小值之差。 若对某量作次等精度测量测得l1、，且它们服从正态分布,则 R = lmax − lmin 概率统计告诉我们用极差来估计总体标准偏差的计算公式为 (5) S3称为标准偏差σ的无偏极差估计, d2为与样本个数n(测得值个数)有关的无偏极差系数,其值见表2 由表2知,当n≤15时,,因此,标准偏差σ更粗略的估计值为 (5') 还可以看出,当200≤n≤1000时，因而又有 (5") 显然,不需查表利用式(5')和(5")了即可对标准偏差值作出快速估计,用以对用贝塞尔公式及其他公
10、式的计算结
