二项分布和泊松分布的应用

二项分布和泊松分布的应用

最近,有六西格玛绿带课程的学生问及一条在课程中的练习题,当中涉及了控制图的选择、离散数据分布。所以,为了解答他的问题,本文将会进一步阐述二项分布和泊松分布的实际应用原理。

 

题目是这样的:

 

首先,题目中所说的测量对象,是点数。也就是离散性数据。

 

在课程中,我们知道I-MR是用于连续性数据和正态分布的情况下,它和X Bar-R 最大的分别是,它只求抽取样本一次。为什么只需抽一次呢?假设,我们想知道某个水域的水的含铅量,这种情况下,抽取一次和抽取十次,结果相若,所以不必抽取更多样本来取其平均数,因此,也就不会使用到X Bar-R图了。所以第二个答案必定是错误的。

 

在制造业的实际情况中,我们经常会接触到离散性数据,在六西格玛绿带课程中,我们曾经说明了两种应用的情况:

 

 

当我们认识了不良和缺陷的分别,我们就会明白它们是依从不同的分布方式。

 

所谓的不良,是整个产品被视为不合格,例如,产品在功能测试上通不过,它们必须重新返工,这就是不良,当我们造了100件产品,有1件通不过,不良率就是1%。这种情况下的概率分布,就是二项分布。

 

所谓的缺陷,是产品上的一些问题或暇疪,一件产品可以有无数的缺陷或暇疪,这个数量在原理上是没有上限的,例如,一件衣服上可以有无数个小暇疪,好像掉线、小洞,但我们不一定会因为一个半个的掉线,就定义这件衣服为不合格。而这个暇疪的数量,就会依从另一种离散分布,就是泊松分布。

 

二项分布,或是泊松分布,它们都有不一样的计算公式,它们计算平均值和标准差的方法都不一样,因此在控制图中的中心线、控制线也会使用不同计算方法,于是他们不会使用相同的控制图了。

 

只要再次重看我们选择控制图 (课堂5.03-5.04) 的视频教学,就会找到正确的答案了和中的理论了

 

 

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