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楼主: 红尘土豆

SPC疑惑点

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发表于 2021-4-9 09:10:55 | 显示全部楼层
红尘土豆 发表于 2021-4-8 16:43
您好!您说的没错。抽样分布是趋于正态分布,也就是那每个小组的均值组成的那25个新的数据是趋于正态分布 ...

可能是我没有描述的清楚,只要样本容量够大,样本服从正态分布,统计推断上就可以说总体服从正态分布。也就是您说的,已经验证了25个均值数据服从正态分布,那么基本就可以说总体数据服从正态分布。所以SPC第一步是验证25个均值数据服从正态分布,假如不服从还有一步就是剔除相关数据,重新验证的。就算用SPC,也大多数是minitab来做的。

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发表于 2021-4-9 10:36:00 | 显示全部楼层
中心极限定理:不管总体是什么分布,任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的整体平均值周围,并且呈正态分布。所以你会觉得,即使不是正太分布的过程数据,他的样本组均值也会符合正态分布。举个丢骰子的案例,单次丢骰子是均值离散型分布,但取10次丢骰子的总和却是呈现正态分布。SPC的作用是什么?是分析过程是否处于稳定受控的状态,然后计算出控制限,转化为控制用的控制图。稳态的过程包括技术稳态和统计稳态,CPK大于1.33和数据点没有超控制限。那么问题来了,丢骰子这个过程能计算出CPK么?你用SPC管控管控这些非正态分布的过程,意义在哪?

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 楼主| 发表于 2021-4-9 11:12:35 | 显示全部楼层
wei1394 发表于 2021-4-9 08:07
不是正太分布的几率很小,一般在做SPC时就省掉了

嗯,好的!谢谢

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发表于 2021-4-9 11:45:52 | 显示全部楼层
按我的理解这完全是两码事,中心极限定律的应用是为了子组样本无论是什么分布都趋于正态,跟组间分布没有关系,这一点您可以百度一下中心极限定律就可以发现。在计算CPK时一般是需要做正态验证的。
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