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1、SPC统计过程控制目录第一章统计技术基础知识第二章持续改进和统计过程控制第三章控制图运用步骤第四章认识计量型数据的过程能力和过程性能第五章其它几个计量型控制图第六章计数型控制图第七章控制图注意事项第一章统计技术基础知识1、数据类型2、正态分布3、二项分布4、泊松分布5、总结常用统计量总体与样本1、表示总体特性的统计量，称为总体特征值，如：总体平均数、总体方差、总体标准差2、表示样本特性的统计量，称为样本统计量，如：样本平均数、样本方差、样本标准差、样本极差、移动极差总体特征值样本统计量名称符号名称符号分布中心位置总体均值µ样本均值样本中位数数
2、据分散程度总体方差总体标准差σ2σ样本方差样本标准差样本极差s2sR连续型数据─了解极差以下数据的极差是多少？1,2,3,4,5,6,7,8,9以下数据的极差是多少1,2,3,4,5,6,7,8,200标准偏差可以用计算机来计算（EXCEL里的STDEV公式）694696698700702704706x6643162+42+12+32+62s2=-----------------------=24.5==>s=4.954(=n-1)Measurements701696694706703计算标准差连续性数据─平滑(正态)分布假定数据符合正态分布
3、假设收集到无限多的数据，这些数据可能看起来像下图我们可将这些数据看成平滑的分布红线758060657055Inchesxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
4、xx练习：概率分布图正态曲线和概率了解了正态曲线的平均值和标准偏差有助于估计风险Probabilityofsamplevalue43210-1-2-3-440%30%20%10%0%Z-axis(scaleinunitsof‘s’)Numberofstandarddeviationsfromthemean95.45%68.27%99.73%在两个值之间可以得到一個累積的概率值正态分布的应用43210-1-2-3-440%30%20%10%0%Probabilityofsamplevalue95.45%68.27%99.73%240255270
5、285225210195Time(minutes)Z-axisX-axis如果我们货物交付给顾客的平均时间是240分钟，这一过程的标准偏差是15分钟，那么在270分钟后到货的概率为多少？正态分布的应用2中国成年男子身高均为168cm,标准差为5.5cm.试计算：1、身高小于160cm的概率。2、身高高于180cm的概率。3、身高介于160-180cm的概率。二项分布例：从一批产品中随机抽取进行检测，根据历史数据而知，产品的不合格率为10%。假设要求产品检测人员每抽取一件产品，检测完毕后，要放回这批产品中（又称为有放回抽样），检验人员共检测了6
6、件产品，问检测到的不合格品数分别为0，1，2，3，4，5，6的概率？XP00.53144110.35429420.09841530.01458040.00121550.00005460.000001二项分布的均值、方差与标准差E(X)=npVar(X)=np(1-p)泊松分布质量控制中常遇到这样的情况：不仅要关注不合格品，而且要关注每件不合格品所包含的不合格项的情况。1.定义设随机变量X的可能取值是一切非负整数，而概率函数是其中常数>0,泊松分布含有一个参数,通常记作P().如果X服从泊松分布P(),则记为泊松分布的均值与方差相等，均
7、入泊松分布在大量试验中，小概率事件发生的次数可以近似地看作服从Poisson分布。如：一段时间内电话用户对电话站的呼叫次数铸件上的疵点数候车的旅客数原子放射粒子数等总结连续型数据能有很多可能的数值，计数型数据是不连续的连续型数据的信息比较丰富，计数型的就要少得多对位置的测量是平均值和中位数对离散的测量：标准偏差和极差图表出来的信息会多于数据正态曲线可用来估计缺陷的风险第二章持续改进和统计过程控制1、什么是SPC2、SPC是发展3、控制图的种类4、控制图的选择5、中央极限定理6、“α”及“β”风险7、抽样方法8、普通原因和特殊原因WHATIS
8、SPC？SPC是一种方法论。对过程数据进行收集，利用基本图形、统计工具加以分析，从分析中发现影响过程的变异，通过问题分析找出异常原因，立即采取改善措施，使过程恢复正
