关系的分类:
A、要因与特性的关系、 B、特性与特性的关系、 C、特性的两个要因间的关系、
散布图的用途:
1、明白两组或三组数据(或原因与结果)之间是否有相 关其相关程度
2、把材料、机械设备、作业者、作业方法……等估计 影响的原因层别,绘制散布图,可检讨何者影响结果。
3、检视是否有离岛情形。 4、抽样检验中,若某品质特性之测试成本高或困难,则
实例数据:
10、05 9、98 10、05
10
10、05 9、98 10、05
10
10、05 9、98 10、05
10
10、07 10、01 9、99 9、98
9、99 9、98 9、98 10、01
10、03 10、01 10、01
10
10 10 9、98 10、02
10 9、99 9、99 9、96
Y X
2、弱正相关:X增大,Y也随之增大,但增大的幅度不显著。
Y X
3、强负相关:X增大时,Y反而减小,称为强负相关。
Y X
4、弱负相关:X增大时,Y反而减小,但幅度并不显著。
Y X
5、曲线相关:X开始增大时,Y也随之增大,但达到某一值后, 当X增大时,Y却减小。
Y X
6、无相关:X与Y之间毫无任何关系。
柏拉图
定义:
依照所搜集之数据,按不良原因、不良状况、不良发 生位置等不同区分标准,以寻求占最大比率之原因、状 况或位置的一种图形、
1897年,意大利学者柏拉撬分析社会经济结构,发现 绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉法则”、
美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了 “Vital Few, Trivial Many”(重要的少数,琐细的多 数)的名词,称为“柏拉图原理”、