《数据的统计处理》PPT课件.ppt

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1、第二章8/27/20211本章主要内容§2.1数据的取得与整理§2.2质量变异的描述与模型§2.3回归分析8/27/20212§2.1数据的取得与整理搜集数据的目的数据的分类搜集数据的注意事项数据的修整8/27/20213一、搜集数据的目的为了取得高质量的数据，首先要有明确的目的。搜集数据的目的主要包括：用于控制现场用于质量分析用于质量调节用于质量检查8/27/20214二、数据的分类不同种类的数据，其统计性质不同。相应地，处理方法也就不同。计量数据计数数据顺序数据点数数据——以100点或10点记为满点进行评

2、分的数据定性数据——优劣数据定量数据8/27/20215三、搜集数据的注意事项明确搜集数据的目的与数据整理的方法；详细记录搜集信息；搜集人员搜集时间搜集地点搜集方法使用工具数据处理字迹清楚——尤其要注意1、7和3、5、8的书写；标准化作业——严格按照标准或规范进行操作。记录必须保存，而且计算过程也应予以保存，以备查计算错误。8/27/20216四、数据的修整——修整方法传统方法的缺点测量时所的数据，往往需要修整至某一规定的位数，人们常采用“四舍五入法”进行修整。但由于这种方法舍少进多，即有可能产生不大的正偏差

3、。（见例表）修整方法（对第n+1位数字进行修整）若第n+1位的数字大于5，则进位；若第n+1位的数字小于5，则舍去；若第n+1位的数字等于5，且其后无数字或全为零，则当第n位数为奇数（1、3、5、7、9）时进位，为偶数（0、2、4、6、8）时舍去；若第n+1位的数字等于5，但其后有数字，则进位；不得连续进行修整。与传统方法相同例题8/27/20217数值修整法的比较序号平均数（1）四舍五入后的平均数（2）数值修正后的平均数（3）112.42512.4312.42212.55012.5512.55312.475

4、12.4812.48412.50012.5012.50512.40012.4012.40612.37512.3812.38712.62512.6312.62812.65012.6512.65912.47512.4812.481012.45012.4512.45合计124.925124.95124.93总平均12.492512.49512.4938/27/20218四、数据的修整——位数确定修整数据时，往往需要计算平均数或标准差。由于求平均数后测量误差变小，故求得均值的位数可比原来数据的位数多取几位，其参考标准

5、如下。测量单位数据的个数0.1,1,10等单位--2~2021~2000.2,2,20等单位<44~4041~4000.5,5,50等单位<1010~100101~1000平均数的位数与数据位数相同比数据位数多1位比数据位数多2位标准差的位数最大到3位8/27/20219§2.2质量变异的描述与模型产品质量的统计观点质量因素的分类质量管理中常见的概率分布中心极限定理8/27/202110产品质量的统计观点是现代质量管理的一个基本观点。它包括下列内容：认识到产品质量的变异性产品质量是在一定的4M1E（或简称人、

6、机、料、法、环）的条件下制造出来的。由于这些质量因素在生产过程中不可能保持不变，故产品质量由于受到一系列客观存在的因素的影响而在生产过程中不停地变化着。这就是产品质量的变异性。可以掌握质量变异的统计规律产品质量的变异是具有统计规律性的。在生产正常的情况下，对产品质量的变异经过大量调查与分析后，可以应用概率论与数理统计方法，来精确地找出产品质量变异的幅度，以及不同大小的变异幅度出现的可能性，即找出产品质量的分布。这就是产品质量变异的统计规律。一、产品质量的统计观点8/27/202111二、质量因素的分类影响质量

7、的因素称为质量因素。根据不同的划分方法，质量因素可以分类如下：1．按不同来源分类，可分为：操作人员，设备，原材料，操作方法，环境，简称4M1E；有的还把测量（Measurement）加上，简称5M1E。国际标准ISO9000则分得更细，除去上述因素外还加上计算机软件，辅助材料与水、电公用设施等，反映了时代的进步。2．按影响大小与作用性质分类，可分成以下两类：（1）偶然因素；（2）异常因素。8/27/202112（1）偶然因素偶然因素具有四个特点：（a）影响微小。即对产品质量的影响微小。（b）始终存在。就是说，

8、只要一生产，这些因素就始终在起作用。（c）逐件不同。由于偶然因素是随机变化的，所以每件产品受到偶然因素的影响是不同的。（d）难以除去。指在技术上有困难或在经济上不允许。偶然因素的例子很多，例如:机床开动时的轻微振动，原材料的微小差异，操作的微小差别等等。随着科学的进步，有些偶然因素的影响可以设法减少，甚至基本消除。但从偶然因素的全体来看是不可能完全消除的，因此，偶然因素引起产品质量的偶然波动也是不可