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自习人丁磊
无门无派
我说的不一定对,望独立思考
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-ing
在 2021-05-07 23:12 回答了问题
六西格玛
试验设计中增加中心点为什么能代替重复试验?
自习人丁磊
:
重复试验的目的是干嘛?是为了估计随机误差,让每一个处理都重复两次当然更好,更能估计随机误差,但成本太大。因此,选择了增加中心点,并且在中心点重复试验3~4次,中心点分布在试验的开头、中间与结尾,如果试验结果存在明显的不同,说明试验是有问题的。中心点的试验条件都是相同的,试验结果应该相差不大,这几个中...
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-ing
在 2021-05-07 10:28 发起了提问
六西格玛
问答
期望值与均值有什么不同?一个实际,一个理论
只能说期望值与均值类似,都是一个平均数,但不能说期望值等于均值,因为两者的含义是不一样的。期望值与均值的区别主要体现在以下:1.均值是根据一些已经知道数值的样本得到的,因此,均值是实际存在的,常常被指认为是一个样本的特性值。2.期望则是理论的,代表的是整个总体的平均值。因为总体是没有办法全部测量的,...
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-ing
在 2021-05-06 22:19 回答了问题
PPAP
六西格玛
检查外观缺陷的测量系统分析该怎么取样?
自习人丁磊
:
外观检查只有合格与不合格两个属性,是离散型数据。针对离散型数据做测量系统分析,一般选20个或者20个以上的零件,最好是合格品与不合格品各占一半,进行隐藏性的编号,检验员事先不知道哪些是合格的哪些是不合格的,更不知道编号。当然,你应该先知道哪些是合格的与不合格的。另外,最好找几个限度样品。让检验员对每...
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匿名用户
在 2021-05-04 23:23 回答了问题
六西格玛
产品缺陷有很多种,怎么直观的显示发生最多的几个?
自习人丁磊
:
可以使用排列图,又称帕累托图,原理是二八原则,即80%的问题通常是由20%的因素决定的。这个图形可以把你公司发生的缺陷按照从小到大的比例一一排列出来,形象、直观,很容易看出缺陷比例最多的前几个,前面几个缺陷即是需要亟待解决的。首先,把缺陷进行分类,统计出每个缺陷占总缺陷的比例。其次,绘制排列图,如上...
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匿名用户
在 2021-05-04 22:41 回答了问题
假设检验
六西格玛
样本量大于30,还需要做正态性检验吗?
自习人丁磊
:
兄台,中心极限定理不是这样表述的吧。中心极限定理:不管随机变量处于何种分布,不管是离散分布还是连续分布,只要独立同分布的随机变量的个数n足够大,那么,随机变量的统计量(均值/合的分布)都可以看成是近似正态分布。这个中心极限定理怎么理解呢?比如:你随机抽取随机变量X1、X2、X3.....,不管X1、...
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匿名用户
在 2021-05-03 21:47 回答了问题
SPC
控制图的极差值有可能是负吗?
自习人丁磊
:
控制图极差值不可能小于0,都是正值,你看极差值的计算公式就明白了R=Xmax-Xmin因此,极差图的控制下限都是=0
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匿名用户
在 2021-05-03 21:26 回答了问题
SPC
X-Rs(单值移动极差)控制图的极差是怎么计算的?
自习人丁磊
:
前后的数据相减即是极差,比如计算第一个观测值的极差,那你就拿第二个观测值减去第一个数据,得出来的值取绝对值就是极差,以此类推,极差值会比观测值少一个数据。比如,一组观测值 2.9、3.2、3.6、4.3...,移动极差R分别是0.3、0.4、0.7...
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匿名用户
在 2021-05-03 12:59 回答了问题
SPC
六西格玛
控制图连续15个点在C区怎么是异常呢?
自习人丁磊
:
控制图原则是99.73%的点会落在控制界限内,控制限是±3σ,其余0.27%是小概率事件,不太容易发生。控制图有8大判异原则,主要是依据两个定律:点出界判断异常与界内点不随机排列判断异常。为了便于理解控制图的判异原则,常以控制界限将控制图分成六个区,其中C区是在±1σ...
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-ing
在 2021-05-02 20:16 回答了问题
回归方程
六西格玛
看回归方程拟合模型是否有效,先看p值还是先看残差图?
自习人丁磊
:
先进行残差分析。看下面这个例子:某工程师拟合反应釜的收率(Y)与反应釜温度(X)之间的回归关系,根据收集的数据,它拟合了一条y=a+bx直线,得到以下回归模型拟合结果。为了检查模型,它还进行了模型诊断,得到下图,根据残差图,你认为以下哪个结论是正确的?A.两个系数的P值小于0.05,且R-Sq=97...
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-ing
在 2021-05-01 22:22 发起了提问
质量体系
六西格玛
问答
“一组固有特性满足要求的程度”,这个理解对吗?
Elaine
:
说的挺好
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