第七章  工程质量控制的统计分析方法

        1.简述质量统计推断工作过程。
        质量统计推断工作是运用质量统计方法在生产过程中或一批产品中，随机抽取样本，通过对样品进行检测和整理加工，从中获得样本质量数据信息，并以此为依据，以概率数理统计为理论基础，对总体的质量状况作出分析和判断。质量统计推断工作过程见图4-5。
                                                      图4-5  质量统计推断工作过程
      2.简述质量数据的收集方法。
        (1)全数检验
        全数检验是对总体中的全部个体逐一观察、测量、计数、登记，从而获得对总体质量水平评价结论的方法。
        (2)随机抽样检验
        抽样检验是按照随机抽样的原则，从总体中抽取部分个体组成样本，根据对样品进行检测的结果，推断总体质量水平的方法。
        1)简单随机抽样；
        2)分层抽样；
        3)等距抽样；
        4)整群抽样；
        5)多阶段抽样。
        3.描述质量数据集中趋势、离散趋势的特征值有哪些?如何计算?
        (1)描述数据集中趋势的特征值有：
        1)算术平均数
      ①总体算术平均数

②样本算术平均数

2)样本中位数
        当样本数n为奇数时，数列居中的一位数即为中位数；当样本数n为偶数时，取居中两个数的平均值作为中位数。
        (2)描述数据离散趋势的特征值有：
        1)极差R
        其计算公式为：

 

  2)标准偏差
        ①总体的标准偏差σ`

②样本的标准偏差S

3)变异系数

               

4.质量数据有何特性?
        质量数据具有个体数值的波动性和总体(样本)分布的规律性。
        在实际质量检测中，我们发现即使在生产过程是稳定正常的情况下，同一总体(样本)的个体产品的质量特性值也是互不相同的。这种个体间表现形式上的差异性，反映在质量数据上即为个体数值的波动性、随机性，然而当运用统计方法对这些大量丰富的个体质量数值进行加工、整理和分析后，我们又会发现这些产品质量特性值(以计量值数据为例)大多都分布在数值变动范围的中部区域，即有向分布中心靠拢的倾向，表现为数值的集中趋势；还有一部分质量特性值在中心的两侧分布，随着逐渐远离中心，数值的个数变少，表现为数值的离中趋势。质量数据的集中趋势和离中趋势反映了总体(样本)质量变化的内在规律性。
        5.试述质量数据的波动的原因及分布的统计规律性。
        (1)质量数据波动的原因
        质量特性

 

 

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