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楼主: kslam
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[统计基础] 过程不稳定就算 Cpk?

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药生
 楼主| 发表于 2018-2-20 09:52:03 | 显示全部楼层
某六西格玛团队在进行过程能力分析时,对于是否需要进行过程稳定性、数据正态性和独立性三方面的检查发生了分歧,以下说法正确的是:


A .稳定性是过程能力分析的前提


B .只要数据满足正态性和稳定性,则独立性就一定没有问题


C .只要数据满足正态性和独立性,则稳定性就一定没有问题


D .只要数据满足正态性,则稳定性和独立性就一定没有问题

点评

缺乏统计学的基本知识,一头雾水。求解答。 过程稳定能否理解为系统误差和偶然误差造成的生产工艺过程稳定? 数据的正态性理解为所得到的数据符合统计分析的基本要求? 数据的独立性是说数据的波动与工艺波动存在  详情 回复 发表于 2018-2-20 13:46
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药生
 楼主| 发表于 2018-2-20 09:54:12 | 显示全部楼层
某项目团队在测量阶段要测量其项目指标“温度”的过程能力,收集温度数据时每半小时测量一次,每次测得1个数据,共收集30个数据,过程稳定且数据服从正态分布,采用MINITAB 计算得出,Cp=1.3,Pp=0.4,根据这一结果,下列哪个推断可能是正确的?


A .过程独立性有问题存在,过程数据存在自相关性


B .过程分布中心和公差中心存在较大偏移


C .Pp 数据不可行,Cp 数据是可信的


D .以上判断都不对

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药徒
发表于 2018-2-20 13:46:22 | 显示全部楼层
kslam 发表于 2018-2-20 09:52
某六西格玛团队在进行过程能力分析时,对于是否需要进行过程稳定性、数据正态性和独立性三方面的检查发生了 ...

缺乏统计学的基本知识,一头雾水。求解答。
过程稳定能否理解为系统误差和偶然误差造成的生产工艺过程稳定?
数据的正态性理解为所得到的数据符合统计分析的基本要求?
数据的独立性是说数据的波动与工艺波动存在一定的关联性?
我选C。符合正态分布且数据和过程存在关联,那么过程的稳定性就没有问题。

点评

你应该理解统计过程控制原理。最好是阅读关于这个主题的书。  详情 回复 发表于 2018-2-20 17:06
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药徒
发表于 2018-2-20 13:57:24 | 显示全部楼层
请问过程不稳定应该如何理解?是过程不稳定还是由于检测指标本身的误差或者代表性不强呢?
由于您上传的图像没有显示,请问不稳定是通过统计分析得来的吗?如何判断的?

点评

从控制图上可以判断是否统计稳定.  详情 回复 发表于 2018-2-20 16:59
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药生
 楼主| 发表于 2018-2-20 16:59:40 | 显示全部楼层
桃源佬 发表于 2018-2-20 13:57
请问过程不稳定应该如何理解?是过程不稳定还是由于检测指标本身的误差或者代表性不强呢?
由于您上传的图 ...

从控制图上可以判断是否统计稳定.

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药生
 楼主| 发表于 2018-2-20 17:06:00 | 显示全部楼层
桃源佬 发表于 2018-2-20 13:46
缺乏统计学的基本知识,一头雾水。求解答。
过程稳定能否理解为系统误差和偶然误差造成的生产工艺过程稳 ...

你应该理解统计过程控制原理。最好是阅读关于这个主题的书
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药徒
发表于 2018-2-20 21:51:40 | 显示全部楼层
kslam 发表于 2018-2-20 17:06
你应该理解统计过程控制原理。最好是阅读关于这个主题的书。

能介绍一本吗?只想能够利用统计学工具计算cpk值,现在利用minitab的六合图,出现一个问题,含量结果不符合正态分布,无法解释。

点评

Minitab 的信息 控制图的正态假设 子组数据的控制图的正态假设 虽然很多变量数据的控制图在形式上基于正态性假设,但如果您收集子组中的数据,仍可以使用非正态数据得到好的结果。非正态的强大性与样本  详情 回复 发表于 2018-2-21 09:58
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药生
 楼主| 发表于 2018-2-21 09:58:54 | 显示全部楼层
桃源佬 发表于 2018-2-20 21:51
能介绍一本吗?只想能够利用统计学工具计算cpk值,现在利用minitab的六合图,出现一个问题,含量结果不符 ...

Minitab 的信息


控制图的正态假设

子组数据的控制图的正态假设


虽然很多变量数据的控制图在形式上基于正态性假设,但如果您收集子组中的数据,仍可以使用非正态数据得到好的结果。非正态的强大性与样本大小之间的关系基于中心极限定理。只要您的子组为独立子组,那么更大的子组大小将会使子组均值呈现更为正态的分布。虽然所需的子组大小取决于数据的非正态程度,但实际上,任何子组通常都是充足的。


虽然对于含有子组的控制图来说,变换并非始终需要,但如果数据偏斜很大,您可能会考虑 Box-Cox 变换。


如果您不确定过程数据是否需要变换,请对包含变换数据的控制图和包含未变换数据的控制图进行比较。然后,分析控制图是否给出不同的失控信号,以及哪些信号对于描述过程更有用。

单值数据的控制图的正态性假设


数据应当呈现适度的正态性。

适度偏离正态分布的情况不会显著影响控制图的结果。然而,严重偏离正态分布的情况可能会增加错误失控信号的数量。


如果数据偏斜很大,您可以尝试 Box-Cox 变换,看看是否能够纠正非正态分布的情况。如果过程自然产生非正态数据并且变换有效,则可使用变换后数据的控制图来评估过程的稳定性。


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药徒
发表于 2018-12-8 16:03:35 | 显示全部楼层
谢谢分享,这个实例更容易理解
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药徒
发表于 2019-2-17 18:25:15 | 显示全部楼层
有的图画出来没有CP/CPK,只有PP/PPK,甚至只有PPK,是怎么回事?
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药生
发表于 2019-2-27 17:14:46 | 显示全部楼层
过程不稳定计算CPK在统计学上没有多少意义,不能判断过程能力的高低,但是同时计算CPK和PPK还是有好处的,对分析过程的问题还是有好处的。
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