¿Cuáles son los conocimientos básicos de estadística en la consulta de formación de 6sigma?

Los errores de medición se dividen en errores sistemáticos y errores aleatorios. Los errores ocurren de forma natural e inesperada. Por tanto, no podemos confiar en los resultados de un solo dato. A menudo recopilamos varios puntos de datos y prestamos especial atención a cómo se seleccionan estas muestras para reducir el sesgo.

2. Manejo de errores

La estadística generalmente utiliza tres métodos para analizar los errores: descripción estadística, inferencia estadística y diseño experimental.

Descripción estadística: utilice gráficos y varios números resumidos (media, varianza y desviación estándar) para describir un conjunto de datos.

Inferencia estadística: Determinar cuándo es probable que las diferencias entre resultados se deban a un error aleatorio y cuándo no. (Intervalos de confianza y pruebas de hipótesis)

Diseño experimental: recopilar y analizar datos para estimar el impacto de los cambios en los procesos.

3. Datos continuos y datos discretos

Datos continuos: datos continuamente variables, como altura, peso, etc.

Datos discretos: área o clasificación, información correcta o incorrecta, etc.

4. Términos estadísticos básicos

Población: también llamada matriz, representada por n.

Muestra: un subconjunto de la población, representado por n.

Media: el valor medio, representado por u en la población y xbar en la muestra.

Mediana: el número medio después de ordenar.

Varianza: La población está representada por sigma cuadrado y la muestra por s cuadrado. Tenga en cuenta que el denominador se divide entre n o n.

Desviación estándar (Stdev): se utiliza sigma para la población y S para la muestra. Tenga en cuenta que el denominador se divide por n-1 o N-1.

5. Distribución normal

Esta es la distribución más común en la naturaleza. Por ejemplo, la altura de las personas en un área determinada, el tamaño de las piezas producidas por una máquina determinada. Al estudiar la distribución normal, generalmente sólo necesitamos tomar unas pocas muestras para captar la tendencia general.

Tenga en cuenta que la distribución normal estándar se refiere a una distribución normal con una media de 0 y una desviación estándar de 1.

Cálculo del valor z: Necesitamos usar la media y la desviación estándar de la distribución normal para convertirla en una distribución "normal estándar", y luego usar la tabla de distribución normal estándar para obtener la probabilidad.

zusl =(USL-u)/Sigma; zlsl =(LSL)/Sigma

ZBench es el valor z correspondiente a la probabilidad total de defectos, que se puede encontrar a partir de mesa normal.

6. Teorema del límite central

El teorema del límite central muestra que si n es lo suficientemente grande, la distribución de la media muestral (x) o su suma será similar independientemente de si a una sola variable obedece a una distribución normal.

7. Coeficiente de rigidez

Después de ordenar los datos, puede obtener Q1 en la posición 1/4 y Q3 en la posición 3/4. El coeficiente de estabilidad SF= Q1/Q3. .

A medida que la desviación disminuye, el coeficiente de estabilidad se acerca a 1,0. .