SPCSPC统计过程控制统计过程控制廖俊华廖俊华致力于管理工具培训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、总结计量数据的基本统计—数据分布对一个相同的输出变量Y，多个数据点绘图，它们形成了一个分布。这些数据点的堆积可以不同的图形来代表：散点图/概率图直方图常用统计量中心位置平均值一组数据的算术平均值数法-均等反映了所有数据的影响-会受极端值强烈影响中位数反映50%的那个位置对一组排序数据点的中心数对极端值较”坚耐”nXninx1X~常用统计量变异极差:一组数据中最大值与最小值之间的差标准偏差(s;s):等于方差的平方根，在量化变异时常用会到1nX)(Xn1i2ismaxminRange方差等于标准偏差的平方，通常只是为了计算的目的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s2sRx~x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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758060657055Inchesxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx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’)Numberofstandarddeviationsfromthemean9...