[企业管理]6Sigma 分析阶段训练资料 A.pdf

6 Sigma A Phase Data Sim Liu 2006/04/01 1 6 sigma 常用的统计概型( 统计量) Item 统计概型 (统计量) 应用 Excel 运用 1 二项式分布 2 泊松分布 3 正常分布 All 求Z 值: Normsinv ( 良品比例) 求NG Rate: Normsdist (Z) 4 χ2 分布( 卡方分布) 列联表分析 5 t 分布 置信区间假设检验 求t 值: Tinv (α, 自由度) 6 f 分布 方差分析 求P值: FDIST(F,组间自由度, 组内自由度) 2 教材内容涉及知识产权,请勿发表和使用 A 阶段所使用到的统计方法 Item 大纲 A01 相关与回归分析 A02 中心极限定理 ( 抽样样本与总体样本之间的关系) A03 信赖区间(区间估计) 计算CI值 A04 假设检验( 平均值 比例检定) A05 一元方差分析 ( 多元方差不作说明– BB 内容) A06 列联表 A07 变异数检定 A08 变异数分析(单因子) A09 失效模式分析(FMEA) 3 教材内容涉及知识产权,请勿发表和使用 中心极限定理 • 定义: 如果从一个有限的平均数为μ 和标准差为σ 的总体中, 重复地抽取数量为n的随机样本.那么,当n足够大时,各组样本 的平均数(从重复的样本中计算得来)的相关频率直方图将近 似常态分配的形式,其平均数为μ, 并且标准差等于总体标准 差σ 除以n的平方根 ** 则有以下的关系: μsample μpopulation σ σ / n sample population 分布趋近于正态分布 4 教材内容涉及知识产权,请勿发表和使用 中心极限定理 要点1：设有一个分布，均值为μ 标准差为σ 。我们每次从这 个分布中随机抽取n个样本，n个样本的均值们将形成一个新 的分布，新分布的均值与原分布相同，但标准差将缩小