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控制图1控制图——过程控制的工具。
用来表示一个过程特性的图象。
它有两个基本用途：①用来判断过程是否一直受统计控制。
②用来帮助过程保持受控状态。
2控制图的构成：：上控制线：中心线下控制线取样时间①收集：收集数据并画在图上。
②控制：根据过程数据计算试验控制线识别变差特殊原因并采取措施。
③分析及改进：确定普通变差的大小，并采取减少它的措施。
重复三个阶段，从而不断改进过程。
3控制图的益处：①供正在进行过程控制的操作者使用。
②有助于过程在质量上和成本上能持续地、可预见的保持下去。
③使过程达到：——更高的质量。
——更低的单件成本。
——更高的有效能力。
④为讨论过程的性能提供共同的语言。
⑤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。
第二章计量型数据控制图第一节均值和极差图参见“均值和极差控制图”1．收集数据1．1子组大小：一般为4-5件（连续生产的产品的组合）。
各子组样本应一样。
选择原则：一子组各样本间出现的变差的机会小。
子组内变差主要由普通原因造成。
1．2子组频率：应在适当时间收集足够的子组，能反映潜在的变化。
过程处于稳定，频率可减少。
（每班两次、每小时一次或其他频率）。
1．3子组组数：≧25个。
总单值≧100个。
2．控制图及记录原始数据：①X图绘在R图的上方。
下面再接一个数据栏。
②X和R值为纵坐标，时间为横坐标。
③数据栏应包括：每个读数空间、读数、和、均值、极差以及日期/时间或其他识别子组的代码的空间等。
3．计算均值（X）和极差（R）：X=( X1+X2+…+X n)/n R=X MAX﹣X MINX1,X2,…X n——测量值。
n——子组容量。
4．控制图刻度；①对X图：坐标刻度最大值-最小值≧2（X max–X min）②对R图：坐标刻度最大值≧2R max5．计算控制限：①平均极差（R）及过程平均值（X）R=（R1+R+2…+R K）/K（1X2+…+X K）/KK——子组的数量。
《质量统计技术》习题第一章概论1－1 质量的含义是什么？1－2 不合格和缺陷的关系是什么？ 1－3 检验、试验和验证概念上有什么区别？1－4 质量管理、质量控制和质量检验的关系是什么？1－5 什么是统计技术？可以分为几类？1－6 组织应用统计技术应该具备哪些基本条件？ 1－7 质量管理和质量管理体系的关系是什么？1－8 质量管理经历了哪几个阶段？各个阶段的特点是什么？ 1－9 统计技术在质量管理中有哪些重要作用？第二章统计技术基础知识一、思考与练习2－1 质量特性数据有哪些特点？2－2 分层随机抽样主要解决什么问题，如何应用？ 2－3 什么是必然事件、不可能事件、随机事件? 2－4 什么是小概率事件实际不可能性原理？2－5 设有10件产品，其中有3件不合格品，现从中任取4件。
求恰好抽到2件不合格品的概率；求至少抽到1件不合格品的概率。
2－6 离散型随机变量概率分布与连续型随机变量概率分布有何区别？2－7 什么是正态分布?标准正态分布?正态分布的密度曲线有何特点? 2－8 已知随机变量u服从N(0，1)，求P(u＜-＝， P(u≥)，u｜≥）， P(-≤u＜)，并作图示意。
P P(u＜-u?＝+P(u≥u?)=; P(-u?≤u＜u?)=;2－10 设X变量服从正态分布，总体平均数μ=10,P(x ≥12)=,试求X在区间内取值的概率。
2－11 什么是二项分布?如何计算二项分布的平均数、方差和标准差? 2－12 已知随机变量X服从二项分布B，求μ及σ。
(10，3) 2－13 已知随机变量X服从二项分布B(10,)，求P(2≤X≤6)，P(X≥7)，P(X 2－14 什么是泊松分布？其平均数、方差有何特征？2－15 已知随机变量X服从泊松分布P(4)，求P(X=1)，P(X=2)，P(X≥4)。
2－16 某种产品的不合格品率为。
试问在360件此产品中，(a)有3件或3件的不合格品的概率；(b)恰有3件不合格品的概率。
控制图(control charts)又名：统计过程控制( statistical process control)方法演变：EQ \o(\s\up5(－),\s\do2(x))计量值控制图：⎺X－R控制图（又名均值极差控制图），⎺X－s控制图，单值控制图（又名X 控制图，X-R控制图，IX-MR控制图，XmR控制图，移动极差控制图），移动均值-移动极差控制图（又名MA-MR控制图），目标偏差控制图（又名差异控制图、偏差控制图、名义值偏差控制图），CUSUM（又名累计和控制图），EWMA（又名指数加权移动平均控制图），多元控制图（又名Hotelling T2控制图）。
计数值控制图：p控制图（又名不良品率控制图），np控制图，c控制图（又名缺陷数控制图），u控制图。
两种数据都适用的控制图：短期过程控制图（又名稳定控制图或者Z控制图），组控制图（又名多属性值控制图）。
概述控制图是一种对过程变异进行分析和控制的图形工具。
数据按时间顺序绘制在图上，控制图一般有一条代表均值的中心线，一条上控制限位于中心线上方，一条下控制限位于中心线下方，这些线是根据过程数据确定的。
通过当前数据和由历史数据计算所得的控制限的比较，我们可以判定当前过程变异是稳定的（受控制）还是不稳定的（不受控制，受到某个特定因素的干扰）。
控制图分为很多种，不同的过程、不同的数据，我们采用不同的控制图。
计量值数据的控制图经常是成对应用，其中常绘制在上方的一张控制图监测均值，或者说过程数据的分布中心，而绘制在下方的一张控制图监测极差，或者说分布的波动程度。
如果借助于练习打靶的例子来说明，那么均值就是靶子上射击集中的地方，极差是射击点的离散程度。
计量值数据要成对使用控制图，计数值数据则通常只使用一张控制图就足够了。
适用场合·当你希望控制当前过程，问题出现时能察觉并能对其采取补救措施时；·当你希望对过程输出的变化范围进行预测时：·当你判断一个过程是否稳定（处于统计受控状态）时；·当你分析过程变异来源是随机性（偶然事件）还是非随机性（过程本身固有）时；·当你决定怎样完成一个质量改进项目时——防止特殊问题的出现，或对过程进行基础性的改变。
1、试作均值极差控制图
2、试作均值极差控制图、中位数极差控制图和均值标准差控制图
3、试作移动极差控制图
4、试作样本大小n 相等时的p
控制图
5、试作样本大小n 相等时的pn
控制图
6. 试作样本大小n不相等时的p控制图
〔案例〕
某电机厂生产洗衣机用小型电机，构成交验批的批量各不相等，现每隔1
小时抽取一个样本，共25批，经检验将不合格品数及不合格品率记入数据
表，试作分析用控制图。
7. 试作C控制图
某电线生产过程中，每隔一定时间对100m导线进行检查，检查的结果如表所示，试作C控制图。
8. 试作U控制图
某电子产品检查的结果如表所示，试作U控制图。
