多模态数据，spss中的数据如何汇总

本文目录一览

1，spss中的数据如何汇总
2，魔兽世界外域多相数据调查怎么做
3，描述以太网半双工及全双工模式下数据帧发送流程
4，如何利用肖维涅准则判断有无坏值
5，情感计算的情感计算的基本内容
6，SPC包括几种统计方法

1，spss中的数据如何汇总

第一步,利用SPSS计算功能(转换——计算)得到每个人的年龄(得到这个新变量),用2009-每个人的出生日期第二步,再用重新分组的功能(转换——定义不同变量)将新得到的变量(年龄)按你的要求进行分组

spss中的数据如何汇总

2，魔兽世界外域多相数据调查怎么做

先接任务然后你会发现你包裹里多了一个类似工程头的任务物品然后你飞到NGL 后带上这个头盔你跑到左下也就是杀JY牛 JY象的地方带上那个头盔后你会看到类似火球的东西然后靠近他点击头盔就可以收集了

魔兽世界外域多相数据调查怎么做

3，描述以太网半双工及全双工模式下数据帧发送流程

半双工模式(1)当一个工作站需要发送数据时，它首先检查自己的突发计时器。若该计时器没有启动，则工作站按照CSMA/CD方式尝试发送数据，并设置首帧标志，用以标记该帧为应该发送多帧的第一帧，同时启动突发计时器。　　(2)若数据发送成功，则发送器检查首帧标志。若标志已设置，工作站会继续发送数据。当首帧长度小于512字节时，发送器会使用帧扩展技术将该帧扩展到512字节长，然后发送器清除首帧标志。如果此时仍没有发生冲突，则执行第(3)步。若发生冲突，则发送器清除首帧标志和突发计时器，转回第(1)步继续尝试发送数据。　　(3)发送器在发送完首帧瞬间，仍然拥有对信道的控制权。发送器会检查突发计时器，若计时器计时未结束，发送器会发送一个12字节长的帧间隔，以保证对信道的占有权，同时保证高层准备好需要继续发送的数据帧。帧间隔发送完，转向执行第(4)步。若计时器已结束，则发送器不再发送数据，转回第(1)步。　　(4)帧间隔发送完，若高层已准备好需要发送的数据，则可继续发送数据。否则，发送器失去帧突发时间，突发计时器清除，重新转回第(1)步。　　(5)当突发计时器结束，若发送器仍然在发送数据或帧间隔，则可继续发送。发送完毕，清除突发计时器，转回第(1)步。全攻模式为传送96 b数据需要的时问．当网络传输为10 Mb／s时，帧间隔时间为9．6 psi当网络传输为100 Mb／s时，帧间隔时间为0．96I培。全双工模式下，没有介质冲突问题，所以不需要遵循CSMMCD协议，只要保证发送相邻两帧数据时等待一个帧问隔时间即可。

半双工以太网采用csma/cd协议，以防止产生冲突。全双工以太网由于发送和接收数据是在不同的电缆线上完成，因此不会产生冲突。全双工以太网可以用于如下三种情况：交换机到主机、交换机到交换机、用交叉电缆的主机到主机。请记住：在全双工模式下，不会有冲突域、专用的交换机端口可用于全双工节点、主机的网卡和交换机端口必须能够运行在全双工模式下

描述以太网半双工及全双工模式下数据帧发送流程

4，如何利用肖维涅准则判断有无坏值

先计算算数平均值X。再计算标准偏差S ；标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集，标准差未必相同。剔除坏值（测量数值要多于5个）：首先在附表中查询C（n）；计算Xmin=X-（C（n）S）Xmax=X+（C（n）S）。检查所有数据，剔除不在（Xmin，Xmax）里的值（这些就是坏值）。扩展资料：一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集，标准差未必相同。针对从总体抽样，利用样本来计算总体偏差，为了使算出的值与总体水平更接近，就必须将算出的标准偏差的值适度放大。参考资料来源：搜狗百科--标准偏差

1、先计算算数平均值X ；2、再计算标准偏差S ；标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集，标准差未必相同。3、剔除坏值（测量数值要多于5个）：首先在附表中查询C（n）；计算Xmin=X-（C（n）S）Xmax=X+（C（n）S）； 4、检查所有数据，剔除不在（Xmin，Xmax）里的值（这些就是坏值）。重复以上步骤，直到没有坏值。扩展资料对于坏值的剔除，我们可以利用3σ准则剔除无效数据；3σ准则又称为拉依达准则，它是先假设一组检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间。认为凡超过这个区间的误差，就不属于随机误差而是粗大误差，含有该误差的数据应予以剔除。且3σ适用于有较多组数据的时候。这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理，它是以测量次数充分大为前提的。当测量次数较少的情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。因此，在测量次数较少的情况下，最好不要选用准则，而用其他准则。在正态分布中σ代表标准差,μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴。3σ原则为：数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6826；数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544；数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974。可以认为，Y 的取值几乎全部集中在（μ-3σ,μ+3σ)区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3%.

1，先计算算数平均值X2，再计算标准偏差S3，剔除坏值（测量数值要多于5个）：首先在附表中查询C（n）；计算Xmin=X-（C（n）S） Xmax=X+（C（n）S）检查所有数据，剔除不在（Xmin，Xmax）里的值（这些就是坏值）。重复以上步骤，直到没有坏值。我也是网上找的啦，望采纳~0~

不会再看看别人怎么说的。

5，情感计算的情感计算的基本内容

人们期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机。在人机交互中，从人操作计算机，变为计算机辅助人；从人围着计算机转，变为计算机围着人转；计算机从认知型，变为直觉型。显然，为实现这些转变，人机交互中的计算机应具有情感能力。情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统。情感被用来表示各种不同的内心体验（如情绪、心境和偏好），情绪被用来表示非常短暂但强烈的内心体验，而心境或状态则被用来描述强度低但持久的内心体验。情感是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的情感，而不符合时则会引起人消极否定的情感。情感具有三种成分：⑴主观体验，即个体对不同情感状态的自我感受；⑵外部表现，即表情，在情感状态发生时身体各部分的动作量化形式。表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式）、姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏、速度等方面的变化）；⑶生理唤醒，即情感产生的生理反应，是一种生理的激活水平，具有不同的反应模式。概括而言，情感的重要作用主要表现在四个方面：情感是人适应生存的心理工具，能激发心理活动和行为的动机，是心理活动的组织者，也是人际通信交流的重要手段。从生物进化的角度我们可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。基本情绪是先天的，具有独立的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。人有五种基本情绪，它们分别是当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。而复杂情绪则是由基本情绪的不同组合派生出来的。情感测量包括对情感维度、表情和生理指标三种成分的测量。例如，我们要确定一个人的焦虑水平，可以使用问卷测量其主观感受，通过记录和分析面部肌肉活动测量其面部表情，并用血压计测量血压，对血液样本进行化验，检测血液中肾上腺素水平等。确定情感维度对情感测量有重要意义，因为只有确定了情感维度，才能对情感体验做出较为准确的评估。情感维度具有两极性，例如，情感的激动性可分为激动和平静两极，激动指的是一种强烈的、外显的情感状态，而平静指的是一种平稳安静的情感状态。心理学的情感维度理论认为，几个维度组成的空间包括了人类所有的情感。但是，情感究竟是二维，三维，还是四维，研究者们并未达成共识。情感的二维理论认为，情感有两个重要维度：⑴愉悦度（也有人提出用趋近-逃避来代替愉悦度）；⑵激活度，即与情感状态相联系的机体能量的程度。研究发现，惊反射可用做测量愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用做测量唤醒度的生理指标。在人机交互研究中已使用过很多种生理指标，例如，皮质醇水平、心率、血压、呼吸、皮肤电活动、掌汗、瞳孔直径、事件相关电位、脑电EEG等。生理指标的记录需要特定的设备和技术，在进行测量时，研究者有时很难分离各种混淆因素对所记录的生理指标的影响。情感计算研究的内容包括三维空间中动态情感信息的实时获取与建模，基于多模态和动态时序特征的情感识别与理解，及其信息融合的理论与方法，情感的自动生成理论及面向多模态的情感表达，以及基于生理和行为特征的大规模动态情感数据资源库的建立等。欧洲和美国的各大信息技术实验室正加紧进行情感计算系统的研究。剑桥大学、麻省理工学院、飞利浦公司等通过实施“环境智能”、“环境识别”、“智能家庭”等科研项目来开辟这一领域。例如，麻省理工学院媒体实验室的情感计算小组研制的情感计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，然后由一个“情感助理”来调节程序以识别人的情感。如果你对电视讲座的一段内容表现出困惑，情感助理会重放该片段或者给予解释。麻省理工学院“氧工程”的研究人员和比利时IMEC的一个工作小组认为，开发出一种整合各种应用技术的“瑞士军刀”可能是提供移动情感计算服务的关键。而目前国内的情感计算研究重点在于，通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建个人情感计算系统。研究内容主要包括脸部表情处理、情感计算建模方法、情感语音处理、姿态处理、情感分析、自然人机界面、情感机器人等。情境化是人机交互研究中的新热点。自然和谐的智能化的人机界面的沟通能力特征包括：⑴自然沟通：能看，能听，能说，能触摸；⑵主动沟通：有预期，会提问，并及时调整；⑶有效沟通：对情境的变化敏感，理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同反馈和支持。而实现这些特征在很大程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感研究所取得的新进展。我们需要知道人是如何感知环境的，人会产生什么样的情感和意图，人如何做出恰当的反应，从而帮助计算机正确感知环境，理解用户的情感和意图，并做出合适反应。因此，人机界面的“智能”不仅应有高的认知智力，也应有高的情绪智力，从而有效地解决人机交互中的情境感知问题、情感与意图的产生与理解问题，以及反应应对问题。显然，情感交流是一个复杂的过程，不仅受时间、地点、环境、人物对象和经历的影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。在人机交互中，计算机需要捕捉关键信息，觉察人的情感变化，形成预期，进行调整，并做出反应。例如，通过对不同类型的用户建模（例如，操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的情感状态，利用有效的线索选择合适的用户模型（例如，根据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如，呈现方式、操作方式、与知识背景有关的决策支持等）;在对当前的操作做出即时反馈的同时，还要对情感变化背后的意图形成新的预期，并激活相应的数据库，及时主动地提供用户需要的新信息。情感计算是一个高度综合化的技术领域。通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点，设计具有情感反馈的人机交互环境，将有可能实现人与计算机的情感交互。迄今为止，有关研究已在人脸表情、姿态分析、语音的情感识别和表达方面取得了一定的进展。目前情感计算研究面临的挑战仍是多方面的：⑴情感信息的获取与建模，例如，细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模，海量的情感数据资源库，多特征融合的情感计算理论模型；⑵情感识别与理解，例如，多模态的情感识别和理解；⑶情感表达，例如，多模态的情感表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的影响；⑷自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现，例如，情感计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，然后再以个性化的方式呈现给每个用户。情感计算有广泛的应用前景。计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。计算机的情感化设计能帮助我们增加使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。在信息检索中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。展望现代科技的潜力，我们预期在未来的世界中将可能会充满运作良好、操作容易、甚至具有情感特点的计算机。

6，SPC包括几种统计方法

SPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异SPC能解决之问题1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。5.改善的评估：制程能力可作为改善前后比较之指标。利用管制图管制制程之程序1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。2.制订操作标准。3.实施标准的教育与训练。4.进行制程能力解析，确定管制界限。5.制订「品质管制方案」，包括抽样间隔、样本大小及管制界限。6.制订管制图的研判、界限的确定与修订等程序。7.绘制制程管制用管制图。8.判定制程是否在管制状态（正常）。9.如有异常现象则找出不正常原因并加以消除。10.必要时修改操作标准（甚至於规格或公差）。分析用管制图主要用以分析下列二点：(1)所分析的制(过)程是否处於统计稳定。(2)该制程的制程能力指数(Process Capability Index)是否满足要求。－控制图的作用：1.在质量诊断方面，可以用来度量过程的稳定性，即过程是否处于统计控制状态；2.在质量控制方面，可以用来确定什么时候需要对过程加以调整，而什么时候则需使过程保持相应的稳定状态；3.在质量改进方面，可以用来确认某过程是否得到了改进。应用步骤如下：1.选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；2.选用合适的控制图种类；3.确定样本容量和抽样间隔；4.收集并记录至少20～ 25个样本的数据，或使用以前所记录的数据；5.计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等；6.计算各统计量的控制界限；7.画控制图并标出各样本的统计量；8.研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态；9.决定下一步的行动。应用控制图的常见错误：1.在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作；2.在工序能力不足时，即在CP＜ 1的情况下，就使用控制图管理工作；3.用公差线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线；4.仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用；5.不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常；6.当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线；7.画法不规范或不完整；8.在研究分析控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，未剔除异常点数据。●分析用控制图应用控制图时，首先将非稳态的过程调整到稳态，用分析控制图判断是否达到稳态。确定过程参数特点：1、分析过程是否为统计控制状态2、过程能力指数是否满足要求？●控制用控制图等过程调整到稳态后，延长控制图的控制线作为控制用控制图。应用过程参数判断SPC的作用1、确保制程持续稳定、可预测。2、提高产品质量、生产能力、降低成本。3、为制程分析提供依据。4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。1. 贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。 2. 质量管理学科有一个非常重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要有科学措施与科学方法来保证它们的实现。这体现了质量管理学科的科学性。保证预防原则实现的科学方法就是：SPC (统计过程控制) 与SPD (统计过程诊断)。SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题。SPC的重点就在于“P（Process，过程）”产品质量具有变异性“人、机、料、法、环” + “软（件）、辅（助材料）、（水、电、汽）公（用设施）”变异具有统计规律性随机现象???鬅sbr> 随机现象：在一定条件下时间可能发生也可能不发生的现象。管制和一般的统计图不同，因其不仅能将数值以曲线表示出来，以观其变异之趋势，且能显示变异系属于机遇性或非机遇性，以指示某种现象是否正常，而采取适当之措施。解析用控制图?季龆ǚ秸胗?br> ?弥瞥探馕鲇?br> ?弥瞥棠芰ρ芯坑?br> ?弥瞥坦苤谱急赣?br> 管制用控制图?甲凡椴徽T?br> ?蜓杆傧讼钤?br> ?虿⑶已芯坎扇》乐勾讼钤蛑馗捶⑸胧?br> ??普通原因指的是造成随著时间推移具有稳定的且可重复的分布过程中的许多变差的原因，我们称之为：“处於统计控制状态”、“受统计控制”，或有时简称“受控”，普通原因表现为一个稳定系统的偶然原因。只有变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。??特殊原因：指的是造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成(整个)过程的分布改变。除非所有的特殊原因都被查找出来并且采取了措施，否则它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系统内存在变差的特殊原因，随时间的推移，过程的输出将不稳定。??局部措施??通常用来消除变差的特殊原因??通常由与过程直接相关的人员实施??大约可纠正15%的过程问题??对系统采取措施??通常用来消除变差的普通原因??几乎总是要求管理措施，以便纠正??大约可纠正85%的过程问题??合理使用控制图能??供正在进行过程控制的操作者使用??有於过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去??使过程达到??更高的质量??更低的单件成本??更高的有效能力??为讨论过程的性能提供共同的语言??区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。SPC的作用:1、确保制程持续稳定、可预测。2、提高产品质量、生产能力、降低成本。3、为制程分析提供依据。4、区分变差的特殊原因和普通原因,作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。三. SPC的焦点——制程(Process)Quality，是指产品的品质。换言之，它是著重买卖双方可共同评断与鉴定的一种「既成事实」. 而在SPC的想法上，则是希望将努力的方向更进一步的放在品质的源头——制程（Process）上. 因为制程的起伏变化才是造成品质变异（Variation）的主要根源.1）异常变动：过程中变动因素是不在统计管理状态下的非随机性原因，由于异常因素不是过程所固有，固不难除去，一般情况现场人员对异常因素的消除可以自行决定采取措施，而不必要请示更高级的管理人员，所以也称之为减少变动的局部措施。2）偶然变动：过程中的变动因素是统计管理的状态下，其产品的特性有固定的分布，即分布位置、分布及分布形状三种，由于偶然因素是过程所固有的，难于消除，要消除偶然因素必须涉及到人、机、料、法、环境等整个系统的改造问题，需要投入大量的资金，故不是现场人员所能决定的，而必须经过深入的调查研究和做出全面的可行性报告后，再经高层领导做最后的定夺，所以称之为减少变动的系统措施。特殊原因一种间断性的，不可预计的，不稳定的变差来源。有时被称为可查明原因，存在它的信号是：存在超过控制线的点或存在在控制线之内的链或其他非随机性的情形。普通原因造成变差的一个原因，它影响被研究过程输出的所有单值；在控制图分析中，它表现为随机过程变差的一部分。合理使用控制图的益处??供正在进行过程控制的操作者使用??有助于过程在质量上和成本上能持续的、可预测的保持下去??使过程达到：??更高的质量??更低的单件成本??更高的有效能力??为讨论过程的性能提供共同的语言??区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南在实际应用中,当各组容量与其平均值相差不超过正负25%时,可用平均样本容量( )来计算控制限.在什么条件下分析阶段确定的控制限可以转入控制阶段使用：??控制图是受控的??过程能力能够满足生产要求控制图是根据稳定状态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、测量系统、环境）来制定的。如果上述条件变化，则必须重新计算控制限，例如：??操作人员经过培训，操作水平显著提高；??设备更新、经过修理、更换零件；??改变工艺参数或采用新工艺；??改变测量方法或测量仪器；??采用新型原材料或其他原材料；??环境变化。使用一段时间后检验控制图还是否适用，控制限是否过宽或过窄，否则需要重新收集数据计算控制限；过程能力值有大的变化时，需要重新收集数据计算控制限。对于p,np图, 过程能力是通过过程平均不合品率来表示,当所有点都受控后才计算该值.当Cpk指数值降低代表要增加：??控制??检查??返工及报废，在这种情况下，成本会增加，品质也会降低，生产能力可能不足。当Cpk指数值增大，不良品减少，最重要是产品/零件接近我们的“理想设计数值/目标”，给予顾客最大满足感。当Cpk指数值开始到达1.33或更高时对检验工作可以减少，减少我们对运作审查成本。??普通原因变差??影响过程中每个单位??在控制图上表现为随机性??没有明确的图案??但遵循一个分布??是由所有不可分派的小变差源组成??通常需要采取系统措施来减小??特殊原因变差??间断的，偶然的，通常是不可预测的和不稳定的变差??在控制图上表现为超出控制限的点或链或趋势??非随机的图案??是由可分派的变差源造成该变差源可以被纠正??工业经验建议为：??只有过程变差的15%是特殊的可以通过与操作直接有关的人员纠正??大部分 (其余的85%) 是管理人员通过对系统采取措施可纠正的??控制图可以区分出普通原因变差和特殊原因变差??特殊原因变差要求立即采取措施??减少普通原因变差需要改变产品或过程的设计控制图 - 过程的声音??试图通过持续调整过程参数来固定住普通原因变差，称为过度调整，结果会导致更大的过程变差造成客户满意度下降??试图通过改变设计来减小特殊原因变差可能解决不了问题，会造成时间和金钱的浪费??控制图可以给我们提供出出现了哪种类型的变差的线索，供我们采取相应的措施??能力指数的计算基于以下假设条件：??过程处于统计稳定状态??每个测量单值遵循正态分布??规格的上、下限是基于客户的要求??测量系统能力充分??如果理解关满足了这些假设后，能力指数的数值越大，潜在的客户满意度越高过程能力分析的用途-设计部门可参考目前之制程能力，以设计出可制造的产品-评估人员、设备、材料与工作方法的适当性-根据规格公差设定设备的管制界限-决定最经济的作业方式过程控制和过程能力◎目标:过程控制系统目标,是对影响过程的措施作出经济合理的决定, 避免过度控制与控制不足◎过程能力讨论:必需注意二个观念○由造成变差的普通原因来确定○内外部顾客开心过程的输出及与他们的要求的关系如何。SPC就是利用统计方法去:1.分析过程的输出并指出其特性.2.使过程在统计控制情况下成功地进行和维持.3.有系统地减少该过程主要输出特性的变异.统计制程管制 (SPC)它可用统计管制图及时监督与控制线场作业 . . 它可用统计计算制程能力及规格 . . 它可防止制程的偏差去影响产品的良率与品质 / 可靠性.. 它可消除非机率原因的变异来改善制程.SPC 就是依据统计的逻辑来判断制程是否正常及应否采取改善对策的一套控制系统??对的问题比对的答案更重要 SPC生产统计过程控制一、spc的基础知识1.关于控制、过程、统计2.特性及其分类3.统计学基础二、spc的基本原理4.过程的理解与过程控制5.波动及波动的原因6.局部措施和系统措施三、统计过程的控制思想1.正态分布简介2.统计控制状态及两种错误3.过程控制和过程能力4.过程改进循环四、控制图类型1.控制图应用说明2.控制图的定义和目的3.控制图解决问题思路4.控制图益处5.控制图分类6.控制图的选择五、建立计算型控制图的步骤和计算方法1.均值和极差图2.均值和标准差图3.中位数和极差图4.单值和移动极差图六、计数型控制图与过程能力指数1.过程能力解释前提2.过程能力的计算3.制程能力指数4.过程绩效指数

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