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第八章工程质量统计分析方法和应用1.质量数据与统计判断之间存在什么关系？统计判断就是运用质量统计方法在生产过程中或一批产品中，通过对样本的检测和整理，从中获得样本质量数据信息，以概率论和数理统计原理为基础，对总体的质量状况作出分析和判断。2.质量数据的分类根据质量数据的特点，可以分为计量值数据和计数值数据（计件值数据和计点值数据）3.质量数据收集方法有哪些？全数检验、随机抽样检验。随机抽样包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样和二次抽样4.描述质量数据离散程度的特征值有哪些？极差（样本中最大值和最小值之差）Ri=Ximax-Ximin样本的标准偏差S变异系数Cv5.为什么质量数据一定呈现波动性？即使在生产过程稳定、正常的条件下，同一样本内的个体（或产品）的质量数据也不相同。个体（或产品）的差异性表现为质量数据的波动性、随机性。因为产品质量不可避免地受到五方面因素的影响，人、材料、机械设备、方法和环境6.什么是质量数据波动的规律性一般计量值数据服从正态分布计件值数据服从二项分布计点值数据服从泊松分布7.质量数据波动的原因偶然性原因：工程质量正常波动系统性原因：工程质量异常波动，数据离散型过大8.什么事ABC因素分析法？排列图法是分析影响质量主要和次要因素的一种有效方法。在排列图法中，通常按累计频率划分为（0%-80%），（80%-90%），（90%-100%）三部分。与其对应的影响因素分别为A、B、C三类。A类为主要因素，应进行重点管理；B类为次要因素，应作次要因素，应作次重点管理；C类为一般因素，应作常规或适当加强管理9.如何划分质量数据之间的相关性相关图法可用来显示两组质量数据之间的关系。通过相关图中点的分布状况，就可以看出两个质量特性之间的相关关系，以及关系的密切程度。相关性分为：正相关、负相关、非线性相关和不相关10.使用直方图描述质量数据分布规律的依据是什么？直方图的分布形状和公差界限。首先分析分布状态，其次同标准规格相比较。11.常见的正常和非正常直方图有哪些？对称分布—生产过程争产、质量稳定偏态分布—正常情况，由于技术上和习惯上的原因造成锯齿分布—分组组数不当、组距不是测量单位的整数倍或测试时所用方法和读数有问题孤岛分布—短期内不熟练的工人替夜班所造成的陡壁分布—剔除不合格品、等外品或超差返修后双峰分布—两种不同的分布混在一起的结果平峰分布—生产过程中有缓慢变化的因素起主导作用的结果12.如何有效确定控制图的控制界限？控制界限是以正态分布为理论基础的，生产若处于稳定状态，对正态分布而言，质量数据落在μ±3σ范围内的概率为99.73%。因此μ±3σ作为控制界限，质量数据落在控制界限内，即可判定生产的稳定性。13.控制图有哪些用途？过程分析，即分析生产过程是否稳定过程控制，及控制生产过程质量状态14.控制图种类X控制图--单值控制图平均值--极差控制图中位数—极差控制图单值-移动极差控制图不良品数控制图不良品率控制图样本缺陷控制图单位产品缺陷控制图15.计件值控制图一般服从什么分布规律？计件值控制图一般服从二项分布，当样本中的不合格品数pn＞3~5时，二项分布近似于正态分布，可按正态分布处理，16.如何判断控制图点子分布是否正常？管理用控制图上的点出现下列情况之一时，生产过程判为异常点子落在控制界限外或界限上控制界限内的点子的排列出现下列情况(1)链，连续7点或更多点出现在中心线一侧的现象(2)多次同侧，即点在在中心线一侧多次出现，表现为偏离现象a)连续11点中有10点在同侧b)连续14点中有12点在同侧c)连续17点中有14点在同侧d)连续20点中有16点在同侧(3)趋势，连续7点或7点以上呈现上升或下降的趋势(4)周期性变动(5)集中于控制界限附近，即连续3点中有2点或连续7点中有3点分布于μ±2σ与μ±3σ之间分析用控制图的点子同时满足以下条件，则判定生产过程处于稳定的受控状态点子几乎全部落在控制界限内连续25点以上处于控制界限内连续35点中仅有1点超出控制界限连续100点中不多于2点超出控制界限点子排列呈现随机性，没有缺陷，没有出现异常现象，即点子没有出现“链”，“多次同侧”“趋势”“周期性变动”“集中控制界线附近”等现象