什么是直方图?

将一组质量特性值(长度、重量、直径)从小到大分成若干区间,统计落在这些区间的数据频数,作为数据频数表就叫直方图。

直方图作用

1、显示质量波动的状态,分析质量原因;

2、较直观地传递有关过程质量状况的信息,测量工序能力,估计工序不合格品率;

3、通过研究质量波动状况之后,就能掌握过程的状况,从而确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。

应用直方图的步骤

1、收集数据。作直方图的数据一般应大于50个。

2、确定数据的极差(R)。用数据的最大值减去最小值求得。

3、确定组距(h)。先确定直方图的组数,然后以此组数去除极差,可得直方图每组的宽度,即组距。组数的确定要适当。组数太少,会引起较大计算误差;组数太多,会影响数据分组规律的明显性,且计算工作量加大。组数(k)的确定可参考组数(k)选用表二。

4、确定各组的界限值。为避免出现数据值与组界限值重合而造成频数据计算困难,组的界限值单位应取最小测量单位的1/2。

5、编制频数分布表。把多个组上下界限值分别填入频数分布表内,并把数据表中的各个数据列入相应的组,统计各组频数据(f )。

6、按数据值比例画出横坐标。

7、按频数值比例画纵坐标。以观测值数目或百分数表示。

8、画直方图。按纵坐标画出每个长方形的高度,它代表取落在此长方形中的数据数。(注意:每个长方形的宽度都是相等的。)在直方图上应标注出公差范围(T)、样本大小(n)、样本平均值(x)、样本标准偏差值(s)和x的位置等。

应用实例

直方图法在应用中常见的错误和注意事项

1、 抽取的样本数量过小,将会产生较大误差,可信度低,也就失去了统计的意义。因此,样本数不应少于50个。

2、 组数 k 选用不当,k 偏大或偏小,都会造成对分布状态的判断有误。

3、 直方图一般适用于计量值数据,但在某些情况下也适用于计数值数据,这要看绘制直方图的目的而定。

4、图形不完整,标注不齐全,直方图上应标注:公差范围线、平均值 的位置(点画线表示)不能与公差中心M相混淆;图的右上角标出:N、S、C p或 CPK.

直方图判断

常见的直方图错误

来源:质量工程师之家

频率分布直方图组距如何确定_QC七大手法之直方图法,快快转发、收藏!相关推荐

  1. 品管七大手法-7直方图(转载)

    品管七大手法-7直方图(转载) 直方图(Histogram) 直方图又称柱状图.质量分布图. [编辑] 一.直方图法的涵义 在质量管理中,如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是 ...

  2. 优思学院:质量管理七大手法,就是六西格玛的起点

    质量管理七大手法总结 由质量大师石川馨发明的"质量管理七大手法",有时也被称为QC七大手法,是解决质量控制问题的简单而有效的工具.石川为具有基础统计培训的人设计了这些工具.它们提供 ...

  3. ipqc异常处理流程图_IPQC巡检流程.七大手法.八大原则.九大步骤

    目的:巡检生产过程,有效检查及控制个工序生产状况能完全符合产品的质量要求. 职责: 生产线员工:负责本工位产品的自检. 生产领班:负责监督和跟踪生产与品质达成状况及指导员工正确作业. IPQC:负责制 ...

  4. 如何控制事物_如何使用QC七大手法?62页QC老七大工具,果断收藏

    分享职场干货,能力提升! 为职场精英打造个人知识体系,升职加薪! QC老七大工具 QC七大手法的使用情形,可归纳如下 1.) 根据事实.数据发言.检查表.散布图. 2.) 整理原因与结果之关系,以探讨 ...

  5. 频数直方图的步骤_如何运用QC七大手法和九大步骤分析问题?

    如何运用QC七大手法和九大步骤分析问题? QC七大手法 "七大手法"主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具,有"老七种"和"新七种"之分. ...

  6. 品管七大手法-6鱼骨图(转载)

    品管七大手法-6鱼骨图(转载) 鱼骨图(Cause & Effect/Fishbone Diagram) 鱼骨图是由日本管理大师石川馨先生所发展出来的,故又名石川图.鱼骨图是一种发现问题&qu ...

  7. 品管七大手法-3散布图(转载)

    品管七大手法-3散布图(转载) 散布图(Scatter Diagram,相关图) 适应的管理活动 散布图是表示两个变量之间关系的图,又称相关图,用于分析两测定值之间相关关系,它有直观简便的优点.通过作 ...

  8. 品管七大手法-1检查表(转载)

    检查表(Check Sheets,统计分析表) 1 一.概述 2 二.定义 3 三.目的 4 四.时机 5 五.检查表种类 6 六.使用检查表的注意事项 一.概述 检查表又称调查表,统计分析表等.检查 ...

  9. matplotlib直方图_你真的了解matplotlib吗?---直方图(上)

    首先按照惯例先来认识下直方图是谁,以下是从维基百科搬运过来的直方图的定义: 在统计学中,直方图(英语:Histogram)是一种对数据分布情况的图形表示,是一种二维统计图表,它的两个坐标分别是统计样本 ...

最新文章

  1. 异步通知和同步通知_CCF NOI 2020 网上同步赛报名通知
  2. 同一个浏览器打开不同端口的程序登录_【BI报表制作】单点登录与个性化开发...
  3. html 脚本 gdi,基于gdi的简单画图
  4. linux sleeping进程多_一文掌握Linux实战技能系统管理篇
  5. Visual Studio DSL 入门 1 --- 什么是特定领域开发和DSL
  6. 查看数据库开了inodb_Mysql中查看表的类型InnoDB
  7. 俄文输入法_【俄语怎么学】手把手教你使用俄语输入法
  8. java ppt转图片 失真_java poi 实现ppt转图片(解决图片不高清问题)
  9. python 城市地图_Python查询一个城市的谷歌地图的经度和纬度
  10. Android studio真机运行失败,提示“软件包似乎无效” “应用程序安装异常(-15)”
  11. 【web前端面试题整理07】我不理解表现与数据分离
  12. Singularity 代码阅读笔记[结构: Struct_Microsoft_Singularity_BootInfo]
  13. 对有序表进行折半查找的非递归算法
  14. https请求调用工具类
  15. java销毁servlet_销毁servlet
  16. 2.3、Segment Routing基础之IGP Segment 类型详解
  17. 免费的图书管图书借阅管理系统
  18. 已解决mysql报错ERROR 1049 (42000): Unknown database ‘数据库‘
  19. 从linux上下载命令行,分享|如何在Linux命令行中下载GOG游戏
  20. i3cpu驱动xp_Intel英特尔Core i3/Core i5/Core i7系列CPU核芯显卡驱动for windows 32位

热门文章

  1. 【官宣·第一弹】2021中国肠道大会7条重要消息
  2. 17日南土所蒋瑀霁报告:红壤团聚体尺度养分转化的生物学过程(线虫-微生物互作机制)...
  3. NBT:PICRUSt2预测宏基因组功能
  4. R语言ggplot2地理信息可视化(上)
  5. 扩增子三部曲:2分析流程(共7节万字)
  6. signature=2ee20a16234208d4dd8bbd7fe87bb472,sstk-20200428
  7. TypeError: the JSON object must be str, bytes or bytearray, not dict
  8. R语言使用ggplot2包使用geom_density()函数绘制分组密度图(自定义调色板、brewer、灰度比例)实战(density plot)
  9. pandas计算特征与所有数值特征的相关性并排序可视化:包含pearson、spearman、kendall
  10. R语言dplyr包na_if函数根据条件将数据对象替换为NA值实战