1. 描述性统计工具

描述性统计工具主要是对样本的数据统计特征展开分析,包含样平均值、中位数、众数、方差、极差、标准差和斜扭性、偏度、峰度等特征量展开分析,并给出样本的统计条形图,进行概率分布拟合等。六西格玛绿带和黑带学生通常要学习不同的概率分布,例如:正态分布、二项分布等。

2. 相关性和回归分析工具

相关性和回归分析工具主要是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具,它是在一组实验或观测数据的基础上。找寻被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。

粗略地讲,可以看作用一种确定的函数关系去类似替代比较复杂的相关关系,这个函数被称作重归函数,在实际问题中被称作经验公式。

回归分析所研究的主要问题就是如何利用变量X,Y的观察值(样本),对重归函数进行统计推断,包含对它进行估计及检测与它相关的假设等。

3. 假设检验

假设检验(hypothesis testing)是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。一旦能估计未知参数,就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。在六西格玛项目过程中,我们可以通过假设检验,来知道不同的原因(X)是否和結果(Y)有所关联。

一张包含零假设与备择假设两个曲线的示意图,两正态分布有不同的期望值与相同的方差。

六西格玛绿带和黑带学生通常要学习不同程度的假设检验包括:t检验,Z检验,卡方检验,F检验等等。

4. 测量系统分析工具(MSA)

对检测系统的几个特点(准确性、重复性、再现性和稳定性、线性、分辨率)展开分析,以此来确认总偏差、检测系统中测量人员偏差和测量仪器误差的大小,并对检测系统的实用性作出判断。

5. 统计过程控制工具(SPC)

统计过程控制(Statistical Process Control)是通过控制图发现异常,通过过程管理与确诊理论(SPCD)找到异常的原因并予以排除。

常用的休哈特控制图有均值一极差(x-R)控制图,均值一标准差(x-S)控制图,中位数一极差(x-R)控制图,单值一挪动极差(x-Rs)控制图和不合格品率(P)控制图,不合格品数(Pn)控制图,缺陷数(C)控制图,单位缺陷数(u)控制图等。

SPC方法是维持生产线平稳,降低质量波动的有效工具。

6. 实验设计(DOE)

实验设计,又称试验设计或设计试验,是数理统计学的一个分支,科学探究的一部份,涉及“用何方法可更好的设计一个实验”,属于方法论的范畴。

因为任何实验都会受到外来环境影响,如何设计实验,使外来环境的变化能够对实验造成最小的影响,就是实验规划的目的。实验设计法广泛用于自然科学、社会科学、医学等各学科的实验设计里。

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