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文档简介
正态分布 正态分布优点 人的生理特征如身高 体重 智商 IQ 骨骼的长度 自然现象中如洋海的深度 积雪的厚度 产品的质量性能如电子管中的热噪声 电流 电压 纤维长度 细纱强度 钢的合碳量及抗拉强度 粮食作物的产量 某些产品寿命等 所有这些现象 其试验 观测和测量误差都服从正态分布 正态分布优点 正态分布具有很好的数学性质 一方面许多非正态分布以正态分布作为其渐近分布或极限分布 例如二项分布 普哇松分布等都以正态分布作为其渐近分布 另一方面任意样本均值的分布都以正态分布为其极限分布 这就是概率论的中心极限定理所证明的 具体地说 当总体是正态分布时 则不论样本容量大小 样本均值都服从正态分布 当总体不服从正态分布时 只要样本容量足够大 样本均值的分布也趋于正态分布 X 代表分布的中心位置 代表分布的离散程度 不合格品率的计算 位置 中心值 形状 峰态 分布宽度 1 在产品的生产过程中 计量值的分布形式有 控制图原理说明 群体平均值 标准差 及 风险定义 根据控制限作出的判断也可能产生错误 可能产生的错误有两类 第一类错误是把正常判为异常 它的概率为 也就是说 工序过程并没有发生异常 只是由于随机的原因引起了数据过大波动 少数数据越出了控制限 使人误将正常判为异常 虛发警报 由于徒劳地查找原因并为此采取了相应的措施 从而造成损失 因此 第一种错误又称为徒劳错误 第二类错误是将异常判为正常 它的概率记为 即工序中确实发生了异常 但数据没有越出控制限 没有反映出异常 因而使人将异常误判为正常 漏发警报 过程已经处于不稳定状态 但并未采取相应的措施 从而不合格品增加 也造成损失 两类错误不能同时避免 减少第一类错误 就会增加第二类错误 反之亦然 及 风
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