Attribute vs. Variable Data
正则化工具包(计数型与计量型的数据)
數據類型
描述
例子
Nominal 標稱值 ATTRIBUTE 無排序數據 無間隔信息 合格/不合格 屬性數據 產量數據 Ordinal 序數值 ATTRIBUTE 排序數據 無間隔信息 好/很好/非常好 Likert Scale 小/中/大 Interval 間隔值
VARIABLE 間隔均等 無絕對零 溫度 位置 Ratio 比率值
VARIABLE 間隔均等 有絕對零
尺寸大小 壓力
以下是什么类型的数据?
ß一般产品的不良百分比
ßLPSM材料的树脂成份百分比
ß完成工作所花的时数
ß每片Screen滑伤的数量
ß大包装M&Ms巧克力红的数量
ß采购单一订单出错次数
ß采购订单出错的次数
ßIT服务耗费的时数
Population vs. Sample Statistics          总体对样本的统计
Population:(总体)
对体内所有个体的测量值的数据
组.使用描述性(descriptive)的参数
来表示.
Samples:(样本)                                        对體内一部份个体的测量值的数据组.推论統計常使用推论结果
(inferences)来代表总体.Population Sample
什么是“统计值”?
以数据样本中所提取的信息
ß最大值Maximum ß最小值Minimum ß最小值Mean ß中位数Median
ß总合Sum
ß计数Count
ß良品百分比Percent Good ß缺陷百分比Percent Bad
ß
百分位数值Percentiles (25th , 50th , 75th )
统计学是用于
体特征的估计!
为什么要产生统计数据?
通过解答下列问题藉以帮助管理生产过程:
ß制程的输出指针达到目标了吗?
ß制程的特性改变了吗?
ß两条平行的制程是否一样?
ß制程的输出指标能达到什么程度?
ß缺陷率是多少?

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