统计技术作业指导书

SPC统计过程控制指导书1 范围根据A20.1《统计技术应用管理程序》中5.3.4条款的规定，特制定本指导书。

本指导书规定了控制图的使用及过程能力的计算。

2 职责2.1技术开发部负责控制图的制作、分析指导、制订纠正措施，以及进行过程能力的计算。

2.2 各车间负责控制图的具体使用。

3 管理内容与要求3.1 术语3.1.1 计量型控制图：指用于监视计量型数据控制图，本作业指导书仅应用RX-控制图。

3.1.2 计数型控制图：指用于监视计数型数据控制图，本作业指导书仅应用P图。

3.1.3C值：无偏移时过程均值与规范中值一致时的过程能力指数。

P3.1.4C值：有偏移时过程均值与规范中值不—致的过程能力指数。

PK3.1.5P值：无偏移时过程均值与规范中值一致时的初始过程性能指数。

P3.1.6P值：有偏移时过程均值与规范中值不一致的初始过程性能指数。

PK3.2 在生产过程中统计技术作业指导书。

3.2.1 准备工作3.2.1.1 确定测量系统、测量对象、测量方法、测量要求等。

3.2.1.2 在应用前应考虑以下情况有可能带来的不必要的变差：刀具更换，材料更换，操作者更换、检验员更换，设备故障、工装更换等，如出现应在控制图上做好记录。

3.2.2 RX-图的制作。

3.2.2.1 确定样本容量(每个样本5个数据)即N=5；确定样本数量为25个，根据该工序生产节拍确定采样频率（即隔多长时间抽取一个样本或多少产量抽取一个样本）。

3.2.2.2 根据采样频率采集数据，每个样本的5个数据要连续获得，共获得125个数据，并将数据记录于控制图中的数据表中。

3.2.2.3 计算每个样本中5个数据的均值X 和极差R ：minmax 543215/)(X X R X X X X X X -=++++=共得25个X 值及25个R 值。

3.2.2.4 根据X 值及R 值确定控制图的刻度（控制图应提前制好）。

3.2.2.5 将25个X 值及25个R 值分别描于X 图及R 图上，并连成折线。

抽样检验作业指导书
1. 引言
抽样检验是统计学的一种重要方法，用于推断总体参数是否符
合某种特定的假设。

本指导书旨在为学生提供抽样检验的基本概念、步骤和计算方法，以帮助他们理解并运用这一方法解决实际问题。

2. 抽样检验的概念
抽样检验是基于样本数据对总体进行推断的一种统计方法。

通
过对样本数据的分析，我们可以判断总体参数是否与某种特定假设
一致。

常见的抽样检验方法包括单样本检验、双样本检验和相关检
验等。

3. 抽样检验的步骤
进行抽样检验通常需要经过以下步骤：
3.1 确定假设
在进行抽样检验之前，需要明确所要检验的假设。

常见的假设
包括原假设（H0）和备择假设（H1）。

原假设通常假定总体参数符合某种特定的值或范围，备择假设则假定总体参数不符合原假设。

3.2 收集样本数据
根据抽样方法，收集与问题相关的样本数据。

样本数据应该具有代表性，能够准确反映总体的特征。

3.3 计算统计量
根据假设和样本数据，计算相应的统计量。

常见的统计量包括均值、标准差、t值、z值等。

3.4 确定显著性水平
显著性水平是指在一个假设检验中，拒绝接受原假设的最小概率。

常见的显著性水平包括0.05和0.01等。

3.5 判断统计显著性
将计算得到的统计量与相应的临界值进行比较，判断是否拒绝原假设。

若统计量大于临界值，则可以拒绝原假设，认为总体参数与假设不一致；反之，若统计量小于临界值，则接受原假设，认为总体参数与假设一致。

4. 抽样检验的实例应用。

数据分析与处理技术作业指导书第1章数据分析概述 (3)1.1 数据分析的意义与价值 (3)1.2 数据分析的主要流程与方法 (4)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理 (4)2.1.2 异常值处理 (5)2.1.3 重复数据删除 (5)2.2 数据集成 (5)2.2.1 数据合并 (5)2.2.2 数据整合 (5)2.3 数据变换 (5)2.3.1 数据规范化 (5)2.3.2 数据离散化 (5)2.3.3 数据聚合 (5)2.4 数据归一化与标准化 (5)2.4.1 最小最大归一化 (5)2.4.2 Z分数标准化 (6)2.4.3 对数变换 (6)第3章数据可视化 (6)3.1 数据可视化原则与技巧 (6)3.1.1 原则 (6)3.1.2 技巧 (6)3.2 常用数据可视化工具 (7)3.2.1 Tableau (7)3.2.2 Power BI (7)3.2.3 ECharts (7)3.2.4 Highcharts (7)3.3 可视化案例分析与实践 (7)3.3.1 案例背景 (7)3.3.2 数据处理 (7)3.3.3 可视化实践 (7)第4章描述性统计分析 (8)4.1 频数与频率分析 (8)4.1.1 频数分析 (8)4.1.2 频率分析 (8)4.2 集中趋势分析 (8)4.2.1 均值 (8)4.2.2 中位数 (8)4.2.3 众数 (8)4.3 离散程度分析 (9)4.3.1 极差 (9)4.3.2 四分位差 (9)4.3.3 方差与标准差 (9)4.4 分布形态分析 (9)4.4.1 偏度 (9)4.4.2 峰度 (9)4.4.3 置信区间 (9)第5章概率论与数理统计基础 (9)5.1 随机变量与概率分布 (9)5.1.1 随机变量 (9)5.1.2 概率分布 (10)5.2 假设检验 (10)5.2.1 假设检验的基本概念 (10)5.2.2 常见的假设检验方法 (10)5.3 方差分析与回归分析 (10)5.3.1 方差分析 (10)5.3.2 回归分析 (10)第6章数据降维与特征选择 (11)6.1 数据降维的意义与方法 (11)6.2 特征选择与特征提取 (11)6.3 主成分分析（PCA） (11)6.4 线性判别分析（LDA） (12)第7章分类与预测 (12)7.1 分类与预测方法概述 (12)7.2 决策树与随机森林 (12)7.2.1 决策树 (12)7.2.2 随机森林 (13)7.3 逻辑回归与支持向量机 (13)7.3.1 逻辑回归 (13)7.3.2 支持向量机 (13)7.4 神经网络与深度学习 (13)7.4.1 神经网络 (13)7.4.2 深度学习 (14)第8章聚类分析 (14)8.1 聚类分析方法概述 (14)8.2 K均值聚类 (14)8.2.1 算法步骤 (14)8.2.2 优缺点 (14)8.3 层次聚类 (14)8.3.1 算法步骤 (15)8.3.2 优缺点 (15)8.4 密度聚类 (15)8.4.1 算法步骤 (15)8.4.2 优缺点 (15)第9章时间序列分析 (15)9.1 时间序列的基本概念 (15)9.1.1 时间序列的组成 (15)9.1.2 时间序列的特点 (16)9.1.3 时间序列的分类 (16)9.2 时间序列预处理 (16)9.2.1 数据清洗 (16)9.2.2 数据转换 (16)9.2.3 特征提取 (17)9.3 时间序列预测方法 (17)9.3.1 传统统计方法 (17)9.3.2 机器学习方法 (17)9.4 时间序列案例分析 (17)9.4.1 金融领域 (17)9.4.2 气象领域 (17)9.4.3 经济领域 (17)第10章综合案例实战 (17)10.1 数据分析与处理案例背景 (18)10.2 数据预处理与可视化 (18)10.2.1 数据清洗 (18)10.2.2 数据整合 (18)10.2.3 数据可视化 (18)10.3 模型构建与优化 (18)10.3.1 特征工程 (18)10.3.2 模型选择与训练 (18)10.3.3 模型优化 (18)10.4 结果评估与总结 (18)10.4.1 结果评估 (18)10.4.2 总结 (18)第1章数据分析概述1.1 数据分析的意义与价值数据分析作为现代社会的一种核心技术，其意义与价值日益凸显。

质量管理部文件清单
一、质量手册
二、程序文件
文件控制程序 HNTQ-Ⅱ-A-01 质量记录控制程序 HNTQ-Ⅱ-A-02 生产和服务提供过程控制程序 HNTQ-Ⅱ-A-03 标识和可追溯性控制程序 HNTQ-Ⅱ-A-05 内部审核控制程序 HNTQ-Ⅱ-A-06 纠正和预防措施控制程序 HNTQ-Ⅱ-A-08
三、作业指导书
标签制作作业指导书 HNTQ-Ⅲ-A-14 统计技术作业指导书 HNTQ-Ⅲ-A-21 有机茶认证作业指导书 HNTQ-Ⅲ-A-22
四、质量记录
纠正和预防措施表 HNTQ-IV-028 设备台帐 HNTQ-IV-036 设备报废通知单 HNTQ-IV-037 质量记录定期检查表 HNTQ-IV-040
质量记录处理登记表 HNTQ-IV-041 ——年度审核计划 HNTQ-IV-042 内部质量审核日程计划 HNTQ-IV-043 内审信息通知 HNTQ-IV-044 会议签到表 HNTQ-IV-045 内部质量审核检查表 HNTQ-IV-046 内部质量审核不符合项报告 HNTQ-IV-047 不符合项分布表 HNTQ-IV-048 内部质量审核报告 HNTQ-IV-049 有机农场国际认证申请表 HNTQ-IV-054 认证情况一览表 HNTQ-IV-055。

生产部数据分析、统计作业指导书一、目的为了更系统的获得生产部门产品质量的数据分析和统计，以确保生产质量目标得以实现，从而实现公司的总质量目标。

二、适用范围生产部门所有产品的质量分析和统计。

三、职责生产部员工必须保持认真负责的态度，以确保数据来源地可靠性、准确性和及时性。

部门主管/经理对统计出来的数据进行分析，审核，及时掌握产品生产和产品质量的动态。

四、数据的分析和统计1、数据的收集⑴装配工序主要负责对电子、电路原器件外的原材料质量问题进行收集、记录。

⑵调试工序主要负责对装配过程中存在或操作不当所造成的质量问题以及调试过程中发现的电子、电路原器件的质量问题进行收集、记录。

⑶质检部：负责收集并提供调试合格率，一次调试合格率相关的数据和记录。

⑷物料部：负责收集物料损耗数据并统计物料损耗率。

2、数据来源⑴装配合格率和一次装配合格率统计的数据来源由《送检单》，《调试更换物料记录》，《生产维修记录》和《周生产调试记录表》上的记录提供相关数据；⑵调试合格率和一次调试合格率统计的数据来源由《送检单》上的记录和质检的相关记录提供数据；⑶物料损耗率的数据来源由《装配更换物料记录表》，《调试更换物料记录表》，《领料单》和《待检品清单》上的相关记录提供数据；⑷装配计划完成率和调试计划完成率统计的数据来源由《送检单》上的记录和《公司月度工作计划》提供数据。

3、数据分析⑴人为损坏：是指员工在装配或使用操作仪器过程中，由于操作不当等人为因素引起的不可恢复的产品质量问题。

⑵来料不良：是指产品本身就存在的如尺寸不对，机械故障，性能参数不符等产品自带不良因素所造成的质量问题。

⑶设计缺陷：是指产品本身各项数据与研发所要求的并无问题，但是在产品与产品之间或整机的适配性存在故障所造成的质量问题。

4、数据统计⑴方法采用百分比法进行统计。

⑵计算公式①合格率送检产品合格数/送检次数×100﹪=产品合格率②一次合格率一次合格数/送检产品总数×100﹪=一次合格率③月度计划完成率实际完成数/生产计划数×100﹪=计划完成率④物料损耗率某物料人为损坏数量/此物料领用总量×100﹪=物料损耗率⑶统计周期①装配合格率，一次装配合格率，调试合格率，一次合格率以及计划完成率每月统计一次。

可编辑修改精选全文完整版技术员岗位作业指导书第一篇：技术员岗位作业指导书技术员作业指导书目的为明确技术岗位要求及职责，使技术员清楚本岗位工作的各个环节，促进技术管理工作合理、有序开展，全面提高本岗位工作效率。

适用范围技术、体系、操作规程审核、职工培训管理。

岗位职责3.1负责一体化管理体系的日常管理工作；组织内部体系自查工作；搜集并贯彻学习各类体系文件、法律法规；负责领取、发放、保管各类体系资料；负责体系文件和制定和修改工作。

3.2负责机电技术资料的收集、整理3.3负责操作规程的编制、修订及汇审。

3.4负责职工培训计划工作。

3.5完成指令性工作任务5作业程序5.1体系管理工作5.1.1根据矿体系总体要求，每年初对本单位业作业场所进行危险源辩识，将辩识结果汇总上报安全监察部。

对环境管理体系存在的问题进行排查，形成排查表，上报科教中心环保室。

5.1.2 危险源辩识采用“三结合”的方式。

力求辩识全面、合理，不漏死角。

5.1.3在年度静态评价的基础上，要积极开展动态危险源辨识和评价。

针对新增设备、新工艺以及现场情况等发生变化时都应及时进行危险源辨识、风险评价和管理策划。

并修订完善相应的岗位作业标准、作业规程、安全技术措施、管理制度等。

5.2机电设备管理5.2.1对本单位现有设备的规格、型号、设备使用完好情况要清楚。

5.2.2三月制定设备春检检修计划。

5.2.3按要求设备检修措施的制定、审批、培训。

5.2.4对新近的设备要了解设备性能、相关技术参数，编制设备操作规程，对员工进行操作培训。

5.2.5收集、整理机电技术资料。

5.3操作规程5.3.1单位安装新设备后要编写设备操作规程。

5.3.2每年2月份前根据生产情况对所有设备操作规程进行修改、修订。

5.3.3每年3月份上报机电管理部进行审批。

5.3.4审批生效后的操作规程要对职工进行培训。

5.4职工培训5.4.1每年年初制定年度培训计划。

5.4.2培训内容主要是操作规程、应急预案、各岗位专业技术知识、相关文件。

统计过程控制作业指导书1 目的应用适当的统计技术,对定量信息进行分析处理,以控制过程特性,确保产品质量特性达到规定的要求。

2 适用范围适用于质量策划、过程特性、产品特殊特性及持续改进的数据统计和分析。

3 参考文件《统计过程控制（SPC）参考手册》4 名词和定义4.1 统计过程控制：是一种制造控制方法，是将制造中的控制项目，依其特性所收集的数据，通过过程能力的分析与过程标准化，发掘过程中的异常,并立即采取改善措施,使过程恢复正常的方法.4。

2 控制图：是对过程质量特性值进行测定、记录、评估,从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。

4。

3 过程变差:由于普通和特殊两种原因造成的变差,本变差可用样本标准差S来估计。

4。

4 过程固有变差：仅由于普通原因产生的那部分过程变差。

该变差可以从控制图上通过/d2 来估计。

4。

5 过程能力：仅适用于统计稳定的过程,是过程固有变差的6σ范围,式中σ通常由/d2（σR/d2）计算而得.4。

6 Cp：能力指数4。

7 Pp：性能指数4。

8 Cpu：上限能力指数4。

9 Cpl：下限能力指数4。

10 Cpk：这是考虑到过程中心的能力指数，定义为Cpu和Cpl的最小值。

4。

11 Ppk：这是考虑到过程中心的性能指数。

4.12 Ca：偏移度4。

13 UCL：（Upper Control limit)上控制限LCL:(Lower Control limit）下控制限5 权责5。

1 制定责任5。

2 实施责任5.2。

1 质量管理处负责指导、监督各部门统计技术应用的有效性。

5。

2。

2 技术部5。

2。

2。

1 负责研究初始过程能力并提出改进措施。

5.2.2。

2 负责针对质量月报中提到的过程能力达不到要求的进行分析,提出改进措施。

5.2。

2.3 负责对现场过程控制中过程特性和产品特性变差较大的利用控制图进行分析，并提出改进措施。

5。

3品保部质检处5。

3.1 负责制定和修正控制用控制图的上、下控制限.5。

数据分析技术作业指导书一、概述数据分析技术作为一种重要的工具，已经在各个领域得到广泛应用。

本指导书旨在帮助学生掌握数据分析技术的基本原理和方法，以及如何应用这些技术进行实际的数据分析工作。

二、数据收集和清洗1. 数据收集数据收集是数据分析的第一步，学生需要了解如何获取数据。

可以从互联网上下载已有的数据集，也可以自行设计实验或调查来收集数据。

数据的来源应当可靠，并且数量足够以保证分析的可靠性。

2. 数据清洗在进行数据分析之前，学生需要对原始数据进行清洗。

这包括处理缺失数据、异常值、重复值等。

清洗后的数据应当准确无误，才能保证后续分析的准确性。

三、数据探索和可视化1. 数据探索数据探索是了解数据的基本特征和关系的过程。

学生需要运用一些统计方法，如计算均值、方差、相关系数等，以了解数据的分布和变化情况。

此外，还可以使用一些探索性数据分析方法，如频率分析、箱线图等，来揭示数据中的模式和规律。

2. 数据可视化数据可视化是将数据进行图表展示的过程。

学生需要熟悉基本的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等，并了解何时使用何种图表来呈现数据。

同时，还可以运用一些高级的可视化方法，如热力图、雷达图等，来更加直观地展示数据的特征。

四、数据分析方法1. 描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的过程。

学生需要熟悉一些常用的描述性统计方法，如平均数、中位数、标准差等，并能够运用这些方法对数据进行分析和解释。

2. 预测性分析预测性分析是基于历史数据来预测未来趋势和结果的过程。

学生需要了解一些预测性分析方法，如时间序列分析、回归分析等，并能够运用这些方法对未来进行预测和评估。

3. 关联性分析关联性分析是寻找数据之间的相关关系的过程。

学生需要掌握一些关联性分析方法，如相关分析、卡方检验等，并能够运用这些方法来探索数据中的关联关系。

五、数据分析实践在数据分析实践中，学生需要运用所学的数据分析技术来解决实际问题。

可以根据老师布置的作业或者自己感兴趣的问题来选择数据集和分析方法。

统计过程控制作业指导书1. 目的规定过程能力分析和过程控制的方法。

2. 适用X围适用于本公司机器能力（CMK）研究、初始能力（PPK）研究和长期能力（CPK）研究。

3. 术语3.1统计过程控制SPC使用诸如控制图等统计技术来分析过程或其输出，以便采取适当的措施来达到并保持统计控制状态，从而提高过程能力。

3.2 过程能力：一个稳定过程的固有变差（6δR/d2）的总X围。

3.3 控制图用来表示一个过程特性的图象，图上标有根据那个特性收集到的一些统计数据，如一条中心线，一条或两条控制限。

它能减少Ⅰ类错误和Ⅱ类错误的净经济损失。

它有两个基本的用途：一是用来判定一个过程是否一直受统计控制；二是用来帮助过程保持受控状态。

3.4 变差过程的单个输出之间不可避免的差别；变差的原因可分为两类：普通原因和特殊原因。

3.5 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。

3.6 特殊原因一个间断性的，不可预计的，不稳定的变差根源。

有时被称为可查明原因，存在它的信号是：存在超过控制限的点或存在控制限内的链或其它非随机的图形。

3.7 设备能力指数Cmk设备能力满足加工精度的要求。

是反映机械设备在受控条件下，当其人/料/法不变时的生产能力大小。

3.8 初始能力指数Ppk短期过程能力研究。

是从一个操作循环中获取的测量为基础。

其用途：验证首批产品；设备能力研究；验证一个新的或经修改的过程实际性能是否符合工程参数。

3.9 长期能力指数Cpk长期过程能力研究,是通过长时间进行测量所收集的数据为基础，它能包括所有可能预计的变差的原因。

其用途是用来描述过程在很长时期内包括多种变差原因出现后能否满足顾客要求的能力。

3.10质量水准PPM：即每百万个零件不合格数。

指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法。

PPM数据常用来优先制定纠正措施。

4. 职责4.1质量部根据设计要求负责制订Ppk、Cpk计划并组织实施，确保过程能力满足规定要求。

统计过程控制作业指导书一、引言统计过程控制（SPC）是一种利用统计技术对生产过程进行监控和管理的工具，旨在提高产品质量、降低生产成本并减少不良率。

本作业指导书旨在为实施统计过程控制的工作人员提供一套标准化操作流程和实施方法。

二、目的本作业指导书的主要目的是确保统计过程控制在生产过程中的有效实施，提高产品质量和生产效率，同时降低生产成本和不良率。

三、适用范围本作业指导书适用于所有需要进行统计过程控制的行业和公司，包括但不限于制造业、服务业、医疗行业等。

四、职责质量管理部门负责制定和实施本作业指导书，确保所有工作人员了解并遵守本指导书。

所有参与统计过程控制的工作人员应接受相关培训，并能够理解和执行本指导书。

五、操作流程1、确定控制对象：在实施统计过程控制前，需要明确控制对象，包括产品、过程参数等。

2、数据收集：收集与控制对象相关的数据，确保数据准确、完整。

3、数据整理：对收集到的数据进行整理和分析，包括数据清洗、异常值处理等。

4、绘制控制图：根据整理后的数据，绘制控制图，包括均值-极差图、均值图等。

5、过程分析：分析控制图，查找异常原因，采取改进措施。

6、持续监控：对改进后的过程进行持续监控，确保过程稳定。

六、实施方法1、培训：对参与统计过程控制的工作人员进行培训，确保他们了解并掌握相关知识和技能。

2、制定计划：制定详细的实施计划，包括实施时间、人员分工等。

3、实施：按照实施计划进行统计过程控制的实施。

4、检查与调整：在实施过程中，定期检查统计过程控制的效果，根据检查结果进行调整。

5、总结与反馈：完成实施后，对实施效果进行总结，将结果反馈给相关部门和人员。

七、注意事项1、严格遵守本作业指导书的操作流程和实施方法。

2、对所有参与统计过程控制的工作人员进行定期培训和考核。

3、确保数据的准确性和完整性，避免因数据问题导致误判。

4、在实施过程中保持耐心和细心，遵循科学方法和规范操作。

5、对实施效果进行定期评估，及时调整实施方案。

计量工作业指导书计量工作是指根据法定计量单位和计量法规进行各类物理量的测量、检测和校准工作，以提供准确可靠的计量结果，保障产品质量和贸易公平，促进科学技术进步和社会经济发展的一项重要工作。

计量工作涉及的范围广泛，包括工业生产、科学研究、医疗卫生、环境保护、食品安全等各个领域。

为了保证计量工作的准确性和可靠性，制定一份详细的工作指导书对计量工作进行规范是非常必要的。

一、工作目标和原则1. 目标：准确、可靠、规范地完成计量工作，为各个领域提供准确的计量结果，保障产品质量和贸易公平。

2. 原则：依法进行计量工作，遵守计量法规，保证计量工作的准确性和可靠性；采取合理的计量方法和仪器设备，确保计量结果的准确性；严格遵守计量工作的操作规程，不得随意篡改数据和记录；保障计量仪器设备的有效性和准确性，定期进行校准和维护保养。

二、工作流程和内容1. 计划与准备：确定计量工作的目标和任务，制定详细的工作计划，包括工作内容、工作流程、工作时间和工作人员等。

根据工作计划准备所需的计量仪器设备和标准样品，确保工作的顺利进行。

2. 采样与准备：根据计量要求进行采样，并对样品进行相关处理和准备工作，确保样品的代表性和可测性。

3. 测量与检测：根据计量要求和标准方法，采用合适的仪器设备对样品进行测量和检测工作。

注意操作规程和方法的准确性，确保测量结果的准确性和可靠性。

4. 数据处理和分析：对测量结果进行数据处理和分析，包括数据的整理和记录，计量结果的统计和分析，判断测量结果的准确性和可靠性。

5. 结果报告和评估：根据测量结果，编制详细的测量报告，包括测量方法、测量结果和评估结论等，确保报告的准确、可靠和透明。

对测量结果进行评估和审核，确保结果的科学性和可信度。

三、质量控制和风险管理1. 质量控制：建立完善的质量控制体系，包括设立计量工作的质量目标和指标，制定质量控制的方法和措施，对计量工作进行评估和审核，及时纠正和改进计量工作中存在的问题，确保计量工作的质量和可靠性。

[MSA/SPC]测量系统分析本文来自：6sigma品质网作者：青云游子点击1734次原文：/viewthread.php?tid=116294一、目的为公司各类简单的计量型、计数型量具的测量系统分析提供指导。

二、参考文件测量系统分析参考手册第三版三、术语1、测量系统误差模型：本作业指导书采用的误差模型为S.W.I.P.E 模型，该模型指出测量系统变差来源于以下几大方面：标准（Standard）、零件（Work）、仪器（I）、人员/程序（Person/Procedure）、环境（E）2、测量系统：对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，所使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合。

3、分辨力：测量装置和标准的测量解析度、刻度限制、或最小可检出的单位。

与最小可读单位研究，即通常所说的最小刻度值，但当仪器刻度较粗略时，允许将最小刻度值估读为原来的一半作为仪器的可视分辨力。

4、重复性：当测量条件已被确定和定义——在确定的零件、仪器、标准、方法、操作者、环境和假设之下，测量系统内部的变差。

5、再现性：传统上将再现性称为“评价人之间”的变差（AV）。

指的是不同评价人使用相同的仪器对同一产品上的同一特性，进行测量所得的平均值的变差。

但对于操作者不是变差的主要原因的测量过程，上述说法是不正确的。

ASTM的定义为：现现性是指测量的系统之间或条件之间的平均值变差。

它不但包括评价人的变差，同时还可能包括：量具、试验室及环境的不同，除此之外，还包括重复性。

6、偏倚：对相同零件上同一特性的观测平均值与真值（参考值）的差异。

7、线性：在测量设备预期的工作（测量）量程内，偏倚值的差异。

四、测量系统分析（一）分析的原则1、测量系统分析的对象测量系统分析针对的对象是控制计划中提及的测量系统。

本作业指导书针对的是非破坏性的测量系统分析，关于破坏性的测量系统的分析见《测量系统分析》参考手册第三版。

2、测量系统分析时机当出现以下情况时，应进行测量系统分析：新品试生产时；ν测量系统变更时，如新购量具替换控制计划中规定的量具、量具的校准方法或测量程序发生变化等情况。

一、目的采用统计技术方法评价公司测量系统的质量。

二、适用范围适用于公司测量系统的分析。

三、术语和定义量具：任何用来获得测量结果的装置；包括测量合格/不合格的装置。

测量系统：用来对被测量特性的操作、程序、量具、设备、软件以及操作人烟的集合；用来获得测量结果的整个过程。

基准值：充当测量值的一个一致认可的基准，基准值可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值来确定。

偏倚：测量结果的平均值与基准值的差值（见示图1）。

重复性：由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差（见示图2）。

再现性：由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差（见示图3）。

稳定性：稳定性（或飘移），是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值的总变差（见示图 4）线性：在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值（见示图5）。

4、测量系统分析实施流程图5、工作流程5.1测量系统分析计划的制订5.1.1确定要采用的研究方法；5.1.2在考虑图下因素基础上确定测量者的数量、样件数量和重复测量次数。

a)特性重要性－如研究测量关键特性的测量系统需要采用更多的样件或增加对每个样件的重复测量次数，以保证分析结果的置信水平。

b)被测对象的结果特点－对尺寸大或重量大的零件采用较少数量的样件，增加对每个样件重复测量次数来保证分析结果的置信水平。

5.1.3选择日常使用过程的测量系统人员参加研究。

5.1.4在过程中选择能够代表过程的整个工作范围的样件。

5.1.5量具最小刻度应该不超过预期的过程变差的十分之一。

5.1.6规定测量所应遵循的程序，确定要测量的特性。

5.1.7设计测量系统分析的研究方式。

a)确保各次读数的统计独立性；b)测量读数应该顾及到可能获得的最接近数值；c)规定专人对测理系统分析的过程进行监督；d)每个测量者都应以使用同样的方法和步骤获取读数5.2均值级差法5.2.1利用均值级差法进行测量系统分析最多允许安排三个评价人、个零件、每个人对零件最多测量三次。

河南工业职业技术学院统计学大型作业指导书指导教师：***2012年5月1日一、实训目的《统计学》是高职高专院校财会类专业的一门重要的基础课。

也是学生的一项重要基础技能。

因为它有两个层面的含义：一是《统计学》是高职财会类专业的基础课，《统计学》的有关内容将在财会类的相关专业课程中得到运用。

因此，《统计学》教学必须为相关专业课的进一步学习打好基础；二是《统计学》是一门技能课，它的统计资料搜集技能、统计资料加工整理表现技能、统计的分析指标与统计分析方法技能、统计分析报告的撰写技能等都是从事经济管理工作不可或缺的。

因此，要求学生必须掌握，并能熟练地运用以解决实际问题。

所以，《统计学》课程的教学必须加强统计基础技能的训练，通过本实训，将使学生熟练掌握各种单项统计基础技能及综合统计基础技能。

二、实训内容高职《统计学》的基本技能包括四大模块：一是统计资料的搜集技术，主要包括统计调查方案的设计，统计调查的组织方式，统计调查的方法与技术等。

二是统计资料的加工整理表现技术，主要包括统计分组的方法，分配数列的编制，统计整理结果的图表绘制技术等。

三是统计分析指标与统计分析德方法技术，主要包括五个内容：（1）统计静态分析指标，包括总量指标、相对指标、平均指标、标准差及其系数的计算与分析。

（2）动态数列分析技术，包括时间数列的编制，时间数列分析指标的计算与应用，时间数列的动态趋势分析等。

（3）统计指数分析技术，包括综合指数、平均数指数与平均指标指数的编制，指数体系的建立及其因素分析。

（4）抽样推断技术，包括样本的抽取及必要样本数目的确定，抽样误差的计算，抽样估计的方法等。

（5）相关关系分析技术，包括相关系数的计算与分析，直线回归方程的建立与分析等。

四是统计分析报告的撰写技术，主要包括统计分析报告写作的结构格式、说理方法和表达方式等。

高职统计基础技能的综合实训就是将上述四大模块的内容有机地融合在一起结合实际资料加以训练。

三、实训计划周一进行总复习，主要串讲本学期统计学课程学习到的各种理论、方法与技术；周二、周三、周四各完成一套统计学大型作业，当天完成当天讲评；周五总结实训内容，并再次对主要知识点和方法、技术进行精讲复习，答疑解惑。

有限公司作业文件文件编号: 版号：A/0(MSA）测量系统分析稳定性、偏移和线性研究作业指导书批准：吕春刚审核: 尹宝永编制：邹国臣受控状态：分发号:2010年11月15日发布2010年11月15日实施量具的稳定性、偏移、线性研究作业指导书JT/C－7.6J－0031目的为了配备并使用与要求的测量能力相一致的测量仪器，通过适当的统计技术，对测量系统的五个特性进行分析，使测量结果的不确定度已知，为准确评定产品提高质量保证。

2适用范围适用于公司使用的所有测量仪器的稳定性、偏移和线性的测量分析. 3职责3。

1检验科负责确定过程所需要的测量仪器，并定期校准和检定，对使用的测量系统分析，对存在的异常情况及时采取纠正预防措施。

3.2工会负责根据需要组织和安排测量系统技术应用的培训。

3.3生产科配合对测量仪器进行测量系统分析。

4术语4.1偏倚偏倚是测量结果的观测平均值与基准值(标准值）的差值。

4。

2稳定性(飘移)稳定性是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。

4.3线性线性是在量具预期的工作量程内，偏倚值的变差。

4.4重复性重复性是由一个评价人,采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性获得的测量值的变差。

4。

5再现性再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性的测量平均值的变差。

5测量系统分析作业准备5。

1确定测量过程需要使用的测量仪器以及测量系统分析的范围。

a）控制计划有要求的工序所使用的测量仪器;b)有SPC控制要求的过程,特别是有关键/特殊特性的产品及过程；c)新产品、新过程；d)新增的测量仪器;e）已经作过测量系统分析，重新修理后。

5.2公司按GB/T10012标准要求,建立公司计量管理体系，确保建立的测JT/C －7。

6J －003量系统的可靠性. 6分析研究过程6。

1稳定性分析研究1）取一样件，并建立其可追溯到相关标准的参考值。

如果无法取得这样的样件，则选择一个落在产品测量范围中间的生产零件，指定它为基准样件进行稳定性分析.对于追踪测量系统稳定性,不要求已知的参考值.建议对每个标准样件分别进行测量和画控制图.2）以一定的周期基础（每天、每周)测量基准件三到五次，抽样的数量和频率应取决于对测量系统的认识。

数据分析实践作业指导书一、引言随着大数据时代的到来，数据分析在各个领域的重要性与日俱增。

本实践作业指导书将帮助学生进行数据分析项目的实践，以便他们能够熟练掌握数据分析的基本技能与方法。

本指导书将分为以下几个部分，分步骤地引导学生完成数据分析项目，从而提高他们的数据分析能力。

二、目标与准备工作在开始实践之前，学生需要明确实践项目的目标。

为了更好地了解项目目标，学生应该对相关领域进行一定程度的背景研究，以便能够更准确地选择适合的数据集和分析方法。

在进行数据分析之前，学生还需要确保他们拥有合适的数据分析工具和技能，以便能够顺利完成实践项目。

三、数据收集与清洗在开始数据分析之前，学生需要收集与项目目标相关的数据。

这些数据可以通过多种途径获得，比如公开数据集、调查问卷等。

收集到数据后，学生需要对数据进行清洗，确保数据的准确性和完整性。

数据清洗包括去除重复值、填充缺失值、处理异常值等步骤。

四、数据探索与可视化数据探索是数据分析的重要环节，它可以帮助学生更好地理解数据的特征与规律。

学生可以使用统计学方法和可视化技巧来分析数据，如频率分布图、散点图、箱线图等。

通过数据探索，学生可以获取关于数据的有效信息，并针对性地提出数据分析的假设和问题。

五、数据分析与建模在完成数据探索之后，学生可以根据实践项目的目标选择合适的数据分析方法和建模技巧。

学生可以使用统计分析方法、机器学习算法等来对数据进行建模和预测。

在进行数据分析和建模之前，学生需要明确数据分析的目标和评估指标，以便更好地评估建模结果的有效性。

六、结果解释与报告撰写数据分析的最终目的是为了得出有意义的结论和建议。

学生需要解释他们的数据分析结果，并针对实践项目的目标提出相应的建议。

在撰写报告时，学生应该清晰地陈述实验设计、数据处理、分析方法、结果解释等内容，并采用图表和文字相结合的方式进行展示。

七、实践交流与反思为了更好地提高学生的数据分析能力，他们需要参与实践交流和反思。

直方图应用作业指导书1.0目的规定直方图的使用办法，通过数据分析，保证过程的受控状态。

2.0适用范围适用于公司统计技术方法的应用。

3.0直方图的基本概念直方图法是从总体中随机抽取样本，将从样本中获得的数据进行整理后，用一系列等宽的矩形来表示数据。

宽度表示数据范围的间隔，高度表示在给定间隔内的数据的数目，变化的高度表示数据分布的情况。

通过对数据分布形态与公差的相对位置的研究，可以掌握过程的波动情况。

4.0直方图的作图步骤通过一个具体例子来说明。

已知AAA电池直径标准为10.00~10.35mm，为调查直径的分布情况，从封口工序中取100支电池，测试尺寸为10+x(mm)的x值如下表所示。

直方图的作图步骤如下：第一步，收集数据，数据个数一般为50个以上，最少不得不于30个。

第二步，求极差Ｒ＝x max-x min（最大－最小）。

[本例Ｒ＝29-0=29(1/100mm)] 第三步，确定分组的组数和组距。

可参考下表。

分组时，若组数取得太多，每组内出现的数据个数很少，甚至为零，作出的直方图过于分散或呈现锯齿状；若组数取得很少，则数据会集中在少数组中，而掩盖了数据的差异。

所以分组组数取得太多或太少都不合适。

分组数Ｋ确定后，组距h也就确定了h=R/K=( x max-x min)/K (本例取Ｋ=10，h=29/10=3)。

第四步，确定各组界限。

第一组的上下界限为x min，第一组的上限就是±(h/2)，第二组的上限为第二组下限加上h，其它以此类推。

本例中，第一组起上界限为-1.5~1.5；第二组为1.5~4.5；第三组为4.5~7.5;。

第四步，制作频数分布表。

各组频数填好后检查一下其总数是否与数据总数相符，避免重复或遗漏。

第五步，画直方图。

以横坐标表示质量特性，纵坐标为频数，在横轴上标明各组距为底，频数为高，画出一系列的直方柱，就成了直方图。

第六步，在直方图的空白区域，记上有关数据的资料，如收集的时间、数据个数、平均值、标准差等。