六西格玛

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最爱吃排骨最爱吃排骨 回复了问题 2022-01-10 23:48
假设检验 六西格玛
问答 两个小样本的均值t检验为什么先检验方差相等？
最爱吃排骨: 我在百度百科（T分布）看到的Z检验和t检验的样本量区别为：Z检验>120t检验<=120想问一下文章中的样本量区别的依据是什么？愿闻其详
阿巴阿巴阿巴阿巴 回复了问题 2021-05-12 21:20
六西格玛
问答 过程能力指数cpm是什么意思？与cpk有什么不一样？
阿巴阿巴: 几乎没看到过有公司使用cpm的
自习人丁磊自习人丁磊 发起了提问 2021-05-11 15:07
六西格玛
问答 Cp与Cpk都比较小，是先改善均值还是标准差？
一般情况下，规格上限USL与下限LSL都是已知的，而且Cp≥Cpk。当计算出来的过程能力指数Cp与Cpk都比较小，是优先改善均值还是标准差？这个要根据实际情况对待，Cp与Cpk两个指标都要用到，不能单独的使用其中的一个，不然没有丝毫的意义。根据Cp与Cpk的计算公式，影响Cp的因素只有一个，即标准差...:
文章 过程能力指数Cpk与不良率或ppm之间有什么联系？
Cpk是过程能力指数，反应的是持续满足顾客要求的过程制造能力。过程能力低，相对应的肯定产生较多不满足顾客要求的产品，即不良率。不良率的表达方法更为直观，有冲击性，比如每100个里面有50个不良品，直观的感觉就是不良率太高了。而过程能力指数则...
六西格玛
单曲循环单曲循环 回复了问题 2021-05-10 23:11
SPC 六西格玛
问答 数据不是正态分布怎么计算过程能力指数Cpk？
单曲循环: 过程是否受控可以通过控制图分析，只要没有异常点出现，就说明过程是受控的，这个条件也容易满足。数据服从正态分布是有点难度，但不满足正态分布就不能计算Cpk了吗？当然可以，可以把数据进行转换成近似正态分布。如果一组数据经过检验不服从正态分布，通过指数转换、根号转换与平方转换，确认转换后的数据服从正态分布...
自习人丁磊自习人丁磊 发起了提问 2021-05-10 22:15
SPC 六西格玛
问答 数据服从正态分布与过程受控之间有没有联系？
在进行过程能力分析时，红皮书中有这样一段描述：“过程能力分析的假设前提是输出服从正态分布，因此，过程应是稳定或统计受控的”。那么，疑问来了。数据服从正态分布和过程受控之间是否有联系？或者这样问：①如果数据服从正态分布，过程是否是受控的？②如果过程是受控的，输出数据是否是正态分布？为了回答第一个问题，...:
匿名用户匿名用户 发起了提问 2021-05-08 23:19
六西格玛
问答 六西格玛推荐用DPMO，为啥工作中都用PPM？
在六西格玛红皮书里，介绍DPMO的很多，而且与Z进行转换，也是用的DPMO。但是在实际工作中很少有人用DPMO，大多是用PPM，请问为啥？:
阿巴阿巴阿巴阿巴 回复了问题 2021-05-08 22:44
方差分析 六西格玛
问答 方差分析表怎么看试验设计是否增加了中心点试验？
阿巴阿巴: 当初黑带考试有一个题目是看有没有设置中心点的
自习人丁磊自习人丁磊 回复了问题 2021-05-07 23:12
六西格玛
问答 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...
自习人丁磊自习人丁磊 发起了提问 2021-05-07 10:28
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，...:
liyiyangliyiyang 发起了提问 2021-05-06 22:50
假设检验 六西格玛
问答 等公交车想到建立假设检验
今天，在等公交车，公交牌上写的是每8~15分钟一班车，今天足足等了有30分钟，公交车才过来。在等公交车的时候，我想是不是可以用假设检验证明实际班次时间与公交牌上写的不一样。如果建立假设检验，这样行不行？原假设H0：公交车间隔时间≤15分钟备择假设H1：公交车间隔时间＞15分钟样本数据：前一辆公交离站...:
自习人丁磊自习人丁磊 回复了问题 2021-05-06 22:19
PPAP 六西格玛
问答 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...
自习人丁磊自习人丁磊 回复了问题 2021-05-04 23:23
六西格玛
问答 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...
菜根菜根 回复了问题 2023-05-24 22:54
假设检验 六西格玛
问答 样本量大于30，还需要做正态性检验吗？
菜根: 你抛硬币，不说30次了，你抛1万次，看看是不是正态分布
齐阿姨齐阿姨 回复了问题 2021-05-03 16:50
六西格玛
问答 USL/LSL与UCL/LCL有什么区别与联系？
齐阿姨: USL全称是upper spec limit，LSL全称是lower spec limit，意思是规格值上下限，一旦超过规格上下限，顾客则会抱怨。在计算过程能力指数Cp、Cpk、ppk的时候经常用到。另外，还有一个中心值用M表示。规格值是给定的，规格值的公差亦是给定的，因此规格值的上下限也是给定的，...
自习人丁磊自习人丁磊 回复了问题 2021-05-03 12:59
SPC 六西格玛
问答 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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