样本。Р2级标题Р2.3 数据特征值Р数据特征值可以分为两类。一类是数据集中趋势的度量,如平均值、中位数、众数等;另一类Р是数据离散度的度量,如极差、平均偏差、均方根偏差、标准偏差等。Р黑体,Times New RomanР3级标题Р2.3.1 表示数据集中趋势的特征值Р正文Р1.频数Р黑体,Times New RomanР通常要把杂乱的数据按照一定的方式(如由大到小)进行整理。计算各个值反复出现的次数,称之为频数。Р2.算术平均值Р如果产品质量有n个测量数据xi(i=1,2,...,n),那么他们的平均值由下式求得:Р黑体,Times New RomanР3.中位数Р黑体,Times New RomanР将一组数据按大小顺序排列,排在中间的那个数称为中位数。当一组数据总数为偶数时,中位数为中间两个数据的平均值。Р4.众数Р众数是一组测量数据中出现次数(频数)最多的那个数值。Р黑体,Times New RomanР3级标题Р2.3.2 表示数据离散程度的特征值Р1.极差Р极差是一组测量数据中最大值和最小值之差。通常用于表示不分组数据的离散度,用符号R表示。Р Р正文Р式中,表示数据的最大值;表示数据的最小值。Р2.标准方差Р对于全体及总体来说,从理论上来讲,可以求出描述全部产品测量数据的一个离散程度,我们称之为总体标准方差σ2,如下式:Р Р但在质量管理中,对于大量生产的产品来说,我们不可能对全部产品进行检验,通常只对其中一部分产品(样本)进行检验。当我们把有限数量产品测量数据按标准方差的公式求得的样本方差和总体方差作一比较,会发现这个估计值将偏小。因此,我们必须用因子n/(n-1)乘上样本方差来修正,则样本标准方差S2为Р Р3.标准偏差Р把样本标准方差开平方后,可得样本标准偏差为:Р Р当计算样本标准偏差时,随着样本大小n增大,便愈接近,则标准偏差估计值的误差将会减小。
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