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1、各测定值xi与平均值 之差称为偏差。各测定值的偏差平方和称为偏差平方和，简称平方和，用S表示。 无偏方差各个测定值的偏差平方和除以（n-1）后所得的值称为无偏方差（简称方差），用s2表示： 标准偏差s方差s2的平方根为标准偏差（简称标准差），用s表示：（三）变异系数以上反映数据离散程度的特征值，只反映产品质量的绝对波动大小。在工程实践中，测量较大的产品，绝对误差一般较大，反之亦然。因此要考虑相对波动的大小，在统计技术上用变异系数CV来表达： 上式中和为总体均值和总体标准差，当过程在受控状态下，且样本容差较大时，可用样本标准差s和样本均值 估计。Ca、Cp、Cpk的计算过程准确度指数（Ca值）：

2、表示过程特性中心位置的偏移程度，越小越好Ca=（样本平均值-规格中心值）/（规格公差/2）等级A：|Ca|12.5% 表示作业员遵守作业规范,并达规格要求等级B ： 12.5% |Ca|25% 表示必要时尽可能提升至A级等级C： 25% |Ca|50% 表示作业员可能看错或未按标准作业，或须修改规格及作业标准。等级D： 50% |Ca| 表示应采取紧急措施，全面整改可能影响之因素，必要时应停止生产。过程精密度能力系数（Cp值）：表示过程特性分散的程度，值越大越集中。Cp=（规格上限-规格下限）/（6标准差）合格：1.33Cp表示能力足够警告：1.00 Cp 1.33表示能力无足够宽度,平均值稍

3、有偏差时,不良率既会增加。不合格： Cp1。一般情况下，当CP=1.33，T=8，整个分布基本上都在上下规范限度内，且留有变动空间。故ISO8258：1991要求CP1.33。2、只对单侧公差限有规定时 只规定上限时， 只规定下限时， 当产品质量特性分布的均值与公差中心M有偏离时这种情况下，需要对无偏离CP乘上一个修正系数（1-K）。有偏离情况下的过程能力指数是：过程能力指数与不合格品率的关系考虑过程能力指数与不合格品率的关系时，直接查正态分布表比较方便。当公差中心M与数据分布中心重合时，当公差中心M与数据分布中心有偏离时，例：在无偏离情况下，求CP=0.7时的不合格品率P。解答： CP=0.

4、7, 3 CP=2.1查“正态分布表”，得到 不合格品率为：P=2-2 x 0.98214=0.035726.4.3.3 6控制方法6控制方法，即过程能力指数达到2以上，不合格品率0.08197316, 几乎达到零缺陷。执行6需要多方面的专业技能和知识，包括：SPC、MSA、DOE、可靠度工程、FMEA、TQM、QFD、田口方法、ISO9000、质量成本QCOST、数理统计、顾客满意、同步工程、价值工程、绿色设计等等。所用的工具可以是： SPC 度量、分析、改进和监控过程的波动 DOE/田口方法 优化设计技术，通过DOE，改进过程设计，使过程能力达到最优水平 FMEA 风险分析技术，辅助确定改

5、进项目，制定改进目标 QFD 顾客需求分析技术，辅助将顾客需求正确地转换为内部工作要求 防错 从根本上防止错误发生的方法 平均值加减标准差表示的是什么标准差，标准差的平方是方差，方差就是为了统计这组数据偏离平均值的程度，也可以说是这组数据的稳定性。例如两个人打靶，A打6,7,8,9,10，平均值是8，方差就是（-2）2+（-1）2+0+12+22/5=2，标准差等于根号2B打8,8,8,8,8，平均值是8，方差就是0，这样来说B的成绩更稳定。平均数加减标准差的范围内代表大概率事件，范围外代表小概率事件。用成绩为样本，则范围内的成绩为正常的大部分考生的成绩，范围外的为特殊的少部分考生的成绩（包括特别好的和特别差的）。通常，一次考试的成绩都是成正态分布的，平均数加减标准差的