SPC原则的数学意义是基于控制图中的数据分布和离群值检测
SPC（统计过程控制）中的八大判异原则是一种基于统计学方法的质量控制技术，用于区分生产过程中可能出现的正常变异和异常变异。这些原则的数学意义主要是基于控制图中的数据分布和离群值检测。这些原则包括：
1. 单点超出控制限3σ：这意味着单个数据点超出了平均值加减3倍标准差的范围。此时应该进行排查，确定数据是否正确，并考虑是否需要采取纠正措施。
2. 连续两个点超出中心线：这意味着连续两个数据点都偏离了平均值。这可能表明生产过程受到某种特殊的影响。需要进一步调查，找出问题所在，并采取相应的纠正措施。
3. 6个连续点向同一方向偏移：连续6个数据点都向上或向下偏移，可能表明生产过程出现了系统性的问题，需要采取纠正措施以消除或减小这种偏移。
4. 14个连续点交替上下：连续14个数据点交替上下，可能表明生产过程受到特殊因素的影响。这需要进一步调查，找出问题所在，并采取纠正措施。
5. 多个点靠近控制限：如果连续许多点都接近控制限，可能表明生产过程存在问题，需要进一步调查并采取纠正措施。
6. 漂移：数据点的平均值发生漂移，说明生产过程发生了变化。这需要进一步研究并采取纠正措施。
7. 剧烈变异：数据的变异程度超出了控制限的范围，这可能表明生产过程受到特殊因素的影响。需要进一步调查，找出问题所在，并采取相应的纠正措施。
8. 运行趋势：数据呈现出逐渐增加或减少的趋势，可能表明生产过程出现了系统性问题。此时需要进一步调查，找出问题所在，并采取纠正措施。
这些原则的数学意义主要涉及到控制图中的标准差和平均值的计算、正态分布假设和离群值检测等方面的统计学知识。具体公式和计算方法可以参考SPC相关的教材和文献。 谢谢分享 学习了 {:1_89:} 有图标更好了 谢谢分享 感谢分享
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