統(tǒng)計過程控制（SPC）與休哈特控制圖4

統(tǒng)計過程控制（SPC）與休哈特控制圖(四)第八章排列圖法和因果圖法一、排列圖法（一）什么是排列圖排列圖是為尋找主要問題或影響質(zhì)量的主要原因所使用的圖。它是由兩個縱坐標(biāo)、一個橫坐標(biāo)、幾個按高低順序依次排列的長方形和一條累計百分比折線所組成的圖。它的基本圖形,見圖9-1。排列圖又稱帕累托圖。最早是由意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家帕累托用來分析社會財富的分布狀況。他發(fā)現(xiàn)少數(shù)人占有著絕大多數(shù)財富，而絕大多數(shù)人卻占有少量財富處于貧困的狀態(tài)。這種少數(shù)人占有著絕大多數(shù)財富左右社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)象，即所謂“關(guān)鍵的少數(shù)、次要的多數(shù)”的關(guān)系。后來，美國質(zhì)量管理專家米蘭，把這個“關(guān)鍵的少數(shù)、次要的多數(shù)”的原理應(yīng)用于質(zhì)量管理中，便成為常用方法之一（排列圖），并廣泛應(yīng)用于其它的專業(yè)管理。目前在倉庫、物資管理中常用的ABC分析法就出自排列圖的原理。（二）排列圖的作圖法1．搜集數(shù)據(jù)搜集一定時期內(nèi)的質(zhì)量數(shù)據(jù)，按不同用途加以分層、統(tǒng)計。以某卷煙廠卷煙車間成品抽樣檢驗時外觀質(zhì)量不合格品項目調(diào)查表中的數(shù)據(jù)為例（表9-1）。2．作缺陷項目統(tǒng)計表為簡化計算和作圖，把頻數(shù)較少的油點、軟腰和鋼印三次缺陷合并為“其它”項，其頻數(shù)為37。（1）把各分層項目的缺陷頻數(shù)，由多到少順序填入缺陷項目統(tǒng)計表，“其他”項放在最后,見表9-1。（2）按表9-1的表頭計算累計頻數(shù)和累計百分比。并填入統(tǒng)計表9-2中。3．繪制排列圖繪制排列圖的步驟如下：（1）畫橫坐標(biāo)，標(biāo)出項目的等分刻度。本例共七個項目。按統(tǒng)計袤的序號，從左到右，在每個刻度間距下填寫每個項目的名稱，如空松、貼口、......、其它。如圖9-2。（2）畫左縱坐標(biāo)，表示頻數(shù)（件數(shù)、全額等)。確定原點為0和坐標(biāo)的刻度比例，并標(biāo)出相應(yīng)數(shù)值，本例為100、200、300等等。（3）按頻數(shù)畫出每一項目的直方圖形，并在上方標(biāo)以相應(yīng)的項目頻數(shù)。如空松458、貼口297等。（4）畫右縱坐標(biāo)表示累計百分比。畫累計百分比折線，可用兩種方法。方法1：定累計百分比坐標(biāo)的原點為0，并任意取坐標(biāo)比例（即累計百分比的比例與頻數(shù)坐標(biāo)的比例無關(guān)）。按各項目直方圖形的右邊線或延長線與累計百分比數(shù)值的水平線的各交點，用折線連接，如圖9-3、圖9-4。方法2：累計百分比坐標(biāo)以頻數(shù)總數(shù)N的對應(yīng)高度定為100%，以各項目的直方高度為長度而截取的各點，用折線連接。如圖9-2。（5）標(biāo)注必要的說明。在圖的左上方標(biāo)以總頻數(shù)N，并注明頻數(shù)的單位；在圖的下方或適當(dāng)位置上填寫排列圖的名稱、作圖時間、繪制者及分析結(jié)論等。

（三）排列圖的分析繪制排列圖的目的在于從諸多的問題中尋找主要問題并以圖形的方法直觀地表示出來。通常把問題分為三類，A類屬于主要或關(guān)鍵問題，在累計百分比0~80%左右；B類屬于次要問題，在累計百分比80~90%左右；C類屬于一般問題，在累計百分比90~100%左右。在實際應(yīng)用中，切不可機械地按80%來確定主要問題。它只是根據(jù)“關(guān)鍵的少數(shù)、次要的多數(shù)”的原則，給以一定的劃分范圍而言。A、B、C三類應(yīng)結(jié)合具體情況來選定。主要問題項目（A類），可以用劃線及“A”表示，如圖9-3所示（虛線一定通過累計百分比折線上的某一點）；或用陰影線表示，如圖9-2；或用文字?jǐn)⑹鰜肀硎?，如圖9-4。在排列圖上，一般只分析標(biāo)注主要問題（A類）即可。（四）排列圖法在應(yīng)用中注意的事項1．主要項目以一至二個為宜，過多時，就失去了畫排列圖找主要問題的意義。如果出現(xiàn)主要項目過多的情況，就應(yīng)考慮重新分層排列。2．“其它”項應(yīng)放置在最后。3．圖形應(yīng)完整應(yīng)該注意避免機械地按80%劃分主次問題；應(yīng)該注明標(biāo)題欄以及在圖上標(biāo)注總頻數(shù)N、各坐標(biāo)點的累計百分比、各項目的頻數(shù)、左右縱坐標(biāo)的名稱、計量單位等。繪制排列圖可以通過圖形，直觀地找到主要問題。但當(dāng)問題的項目較少，主次問題已十分明顯時，也可以用統(tǒng)計表代替畫圖。為了更有效地分析問題和多方面采取措施，往往可以對一組數(shù)據(jù)采用不同的分層來繪制排列圖。如圖9-3和圖9-4所示是以某廠1~6月份工傷事故的頻次，按事故類別和事故發(fā)生的部門，分別繪制的排列圖。三、其它常用的圖表在質(zhì)量管理活動中，還有一些常用的簡易方法。（一）折線圖折線圖常用來表示質(zhì)量特性數(shù)據(jù)的波動情況青況，如圖9-8。作圖簡單，看起來直觀。

（二）柱狀圄

柱狀圖常用來表示不同時期或同一期不同情況的對比，如圖9-9。（三）餅分圖

餅分圖常用來表示一個系統(tǒng)中各部分所占的比率，如圖9-10，表示某廠1988年QC小組成員結(jié)構(gòu)的組成。

第九章直方圖法一、

什么是直方圖直方圖是通過對數(shù)據(jù)的加工整理，從而分析和掌握質(zhì)量數(shù)據(jù)的分布狀況和估算工序不合格頻率的一種方法。將全部數(shù)據(jù)分成若干組，以組距為底邊，以該組距相應(yīng)的頻數(shù)為高，按比例而構(gòu)成若干矩形，即位直方圖，其基本形勢見圖10-1。為什么要使用直方圖呢？以前我們描述質(zhì)量情況雖說已經(jīng)有一級品率、平均尺寸或平均含量等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，但是只有這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)還不完善，不能充分說明問題。例如，下面兩組數(shù)據(jù)是5次抽測兩個班組控制冷卻溫度的數(shù)據(jù)：甲班：5、5、6、7、7（℃）乙班：2、4、6、8、10（℃）如果計算兩組數(shù)據(jù)的平均值，用來表示，則甲=6℃,乙=6℃。兩班的是一樣的，可是很明顯，兩班的控制水平是不一樣的。甲班控制得較穩(wěn)定，集中在5~7℃之間，最大與最小相差2℃。即極差R甲=7-5=2（℃）。而乙班的溫度波動較大，R乙=10-2=8（℃）。可以說兩班數(shù)據(jù)的分散程度不一樣。再看另外兩組數(shù)據(jù)：甲班：3、3、4、5、5（℃）乙班：7、7、8、9、9（℃）這兩個班的溫度控制都比較穩(wěn)定R丙=5-3=2℃，R丁=9-7=2℃。但兩班的平均溫度不一樣，X丙=4℃，X丁=8℃?？梢娫诜治鲑|(zhì)量情況時只看平均值或只看分散程度都是片面的，要綜合起來看分布。直方圖法就是用以幫助我們分析產(chǎn)品質(zhì)量的分布狀況。它的用途十分廣泛，常用于定期報告質(zhì)量狀況、分析質(zhì)量分散原因、測量工序能力、估計工序不合格品率等。二、

直方圖的作法舉一個實際例子來說明。某工廠生產(chǎn)的產(chǎn)品，重量標(biāo)準(zhǔn)要求在1000~1050克之間（1000），為了分析產(chǎn)品的重量分布狀況，搜集一段時間內(nèi)生產(chǎn)的產(chǎn)品100個，測定重量得到100個數(shù)據(jù)，作一張直方圖。作直方圖有三大步驟:；作頻數(shù)分布表；畫直方圖；進(jìn)行有關(guān)計算。下面逐步討論。

（一）

作頻敏分布表頻數(shù)就是出現(xiàn)的次數(shù)。將數(shù)據(jù)按大小順序分組排列反映各組頻數(shù)的統(tǒng)計表，稱為頻數(shù)分布表。頻數(shù)分布表可以把大量的原始數(shù)據(jù)綜合起來，比較直觀、形象的形式表示分布的狀況，并為作圖提供依據(jù)。具體作法按下述步驟。1．.搜集數(shù)據(jù)將搜集到的數(shù)據(jù)填入數(shù)據(jù)表。作直方圖的數(shù)據(jù)要大于50個，否則反映分布的誤差太大。本例搜集了100個。為了簡化計算，數(shù)據(jù)表中每個測量值（x）只列出波動范圍的數(shù)值。x值如表10-1所示。表10-1中的數(shù)字均縮去1000克，例如43代表的測量值是1043克，34代表的測量值是1034克，......依此類推。2．計算極差（R）表10-1中，最大值Xmax=48，最小值Xmiu=1，R=Xmax-Xmiu=48-1=473．適當(dāng)分組（k）組數(shù)的確定要適當(dāng)。組數(shù)太少會掩蓋各組內(nèi)的變化情況，引起較大的計算誤差；組數(shù)太多則會造成各組的高度參差不齊，影響數(shù)據(jù)分布規(guī)律的明顯性，反而難以看清分布的狀況，而且計算工作量大。組數(shù)k的確定可以參考組數(shù)選用表，見表10-2。本例：取k=104．確定組距（h）組距用字母h表示，h=極差（R）/組數(shù)（k），一般取測量單位的整數(shù)倍以便于分組。本例h=R/k=47/10=4.7≈55．確定各組界限為了避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)值與組的邊界值重合而造成頻數(shù)計算困難的問題，組的邊界值單位應(yīng)取最小測量單位的1/2，也就是把數(shù)據(jù)的位數(shù)向后移動一位，并取數(shù)值為5。例如個位數(shù)為0.5；小數(shù)一位數(shù)(0.1)為0.05；小數(shù)二位數(shù)(0.01)為0.005。(本例表10-1中所有數(shù)據(jù)的最小位數(shù)為個位數(shù)，因此1/2最小測量單位是1/2X1=O.5)。分組的范圍應(yīng)能把數(shù)據(jù)表中最大值和最小值包括在內(nèi)。第一組的下限為：最小值=本例第一組下限為：Xmin-=1-=0.5第一組上界限值為下界限值加上組距0.5+5=5.5第二組的下界限值就是第一組的上界限值。第一組的上界限值加上組距就是第二組的上界限值。照此類推，定出各組的組界。6．編制頻數(shù)分布表頻數(shù)分布袤的表頭設(shè)計見表10-3。（1）填入組順序號及上述已計算好的組界。（2）計算各組組中值并填入表中。各組的組中值為：X中=例如，第二組組中值為實際上組的組中值加上組距就是下一組的組中值。（3）統(tǒng)計各組頻數(shù)。統(tǒng)計時可在頻數(shù)欄里劃記號。這一步驟很容易出差錯，所以要注意力集中。統(tǒng)計后立即算出總數(shù)Σf，看是否與數(shù)據(jù)總個數(shù)N相等。頻數(shù)分布表暫時先做到這里，其他欄目以后再填。(二)畫直方圖（1）先畫縱坐標(biāo)，再畫橫坐標(biāo)。縱坐標(biāo)表示頻數(shù)。定縱坐標(biāo)刻度時，考慮的原則是把頻數(shù)中最大值定在適當(dāng)?shù)母叨?。本例中頻數(shù)最大為27，我們就取適當(dāng)高度定為30。原點為0，均勻標(biāo)出中間各值。（2）橫坐標(biāo)表示質(zhì)量特性。定橫坐標(biāo)刻度時要同時考慮最大、最小值及規(guī)格范圍(公差)都應(yīng)含在坐標(biāo)值內(nèi)。本例中Xmax=48，Xmin=1，規(guī)格下限TL為0，上限TU為50，因而坐標(biāo)值范圍應(yīng)包括從0至50(克)。在橫坐標(biāo)上畫出規(guī)格線，規(guī)格下限與頻數(shù)坐標(biāo)軸間稍留一些距離，以方便看圖。（3）以組距為底，頻數(shù)為高，畫出各組的直方形。（4）在圖上標(biāo)圖名，記入搜集數(shù)據(jù)的時間和其他必要的記錄?？傤l數(shù)N、統(tǒng)計特征值與s是直方圖上的重要數(shù)據(jù)，一定要標(biāo)出，見圖10-2。三、

直方圖的觀察分析直方圖能夠比較形象、直觀地反映產(chǎn)品質(zhì)量的分布狀況。使用直方圖主要就是通過對圖形的觀察和分析來判斷生產(chǎn)過程是否穩(wěn)定，預(yù)測生產(chǎn)過程的不合格品率。觀察的方法是：對圖形的形狀進(jìn)行觀察；對照規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)（公差）進(jìn)行比較。（一）對圖形形狀的觀察分析看圖形應(yīng)著眼于直方圖的整個形狀。實踐中畫出的圖形常見一些參差不齊的形狀，不必計較。常見的直方圖典型形狀（圖10-3）有以下幾種：1．正常型又稱對稱型，見圖10-3（a）。它的特點是中:間高、兩邊低，呈左右基本對稱。這說明工序處于穩(wěn)定狀態(tài)。2．孤島型在遠(yuǎn)離主分布的地方出現(xiàn)小的直方形，猶如孤島，見圖10-3（b）。孤島的存在向我們揭示：短時間內(nèi)有異常因素在起作用，使加工條件起了變化。例如原料混雜、操作疏忽、短時間內(nèi)有不熟練的工人替班或測量工具有誤差等。3．偏向型直方形的頂峰偏向一側(cè)，所以也叫偏坡形，見圖10-3（c）。計量值只控制一側(cè)界限時，常出現(xiàn)此現(xiàn)狀。有時也因加工習(xí)慣造成這樣的分布，例如孔加工往往偏小，而軸加工往往偏大等。

4．雙峰型這往往是由于把來自兩個總體的數(shù)據(jù)混在一起作圖所致，見圖10-3（d）。例如把兩個工人加工的產(chǎn)品或兩臺設(shè)備加工的產(chǎn)品混為一批等。這種情況應(yīng)分別作圖后再進(jìn)行分析。5．平頂型直方呈平頂形，見圖13-3（e），往往是由于生產(chǎn)過程中有緩慢變化的因素在起作用所致。例如刀具的磨損、操作者疲勞等。應(yīng)采取措施，控制該因素穩(wěn)定地處于良好的水平上。6．鋸齒型這種類型的直方圖，大量出現(xiàn)參差不齊，但整個圖形的整體看起來還是中間高、兩邊低，左右基本對稱，見圖13-3（f）。造成這種情況不是生產(chǎn)上的問題，主要是分組過多或測量儀器精度不夠，讀數(shù)有誤等原因所致。(二)對照規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析比較當(dāng)工序處于穩(wěn)定狀態(tài)時（直方圖為正常型），還需要進(jìn)一步將直方圖與規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，以判定工序滿足標(biāo)準(zhǔn)要求的程度。常見的典型直為圖（圖10-4）也有以下幾種:：圖中B是實際尺寸分布范圍；T是規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)范圍。1．理想型B在T的中間，平均值也正好與規(guī)格中心重合，實際尺寸分布的兩邊距規(guī)格限有一定余量，約為T/8，見圖13-4（a）。2．偏向型雖然分布范圍落在規(guī)格界限之內(nèi)，但分布中心偏離規(guī)格中心，故有超差的可能，說明控制有傾向性，見圖13-4（b）。例如，機械工人主觀上認(rèn)為外徑大了可以返工，小了就要報廢，于是就往大控制，應(yīng)調(diào)整分布中心使之合理。3．無富余型分布雖然落在規(guī)格范圍之內(nèi)，但完全沒有余量，一不小心就會超差，見圖14-4（c）。必須采取措施，縮小分布的范圍。4．能力富余型如見圖14-4（d）所示，這種圖形說明規(guī)格范圍過分大于實際尺寸分布范圍，質(zhì)量過分滿足標(biāo)準(zhǔn)的要求。雖然不出不合格品，但是太不經(jīng)濟(jì)?？梢钥紤]改變工藝，放松加工精度或縮小規(guī)格范圍，或減少檢驗頻次，以便有利于降低成本。5．能力不足型實際分布尺寸的范圍太大，造成超差，見圖14-4（e）。這是由于質(zhì)量波動太大，工序能力不足，出現(xiàn)了一定量不合格品。應(yīng)多方面采取措施，縮小分布范圍。6．陡璧型如圖14-4（f）所示，這是工序控制不好，實際尺寸分布過分地偏離規(guī)格中心，造成了超差或廢品。但在作圖時，數(shù)據(jù)中己剔除了不合格品，所以沒有超出規(guī)格線外的直方部分?？赡苁浅鯔z時的誤差或差錯所致。四、

直方圖的定量描述如果畫出的直方圖比較典型，我們對照以上各種典型圖，那么便可以作出判斷。但是實踐活動中畫出來的圖形多少有些參差不齊，或者不那么典型。而且，由于日常的生產(chǎn)條件變化不太大，因此畫出的圖形較相似，往往從外形上難以觀察分析，得出結(jié)論。例如圖10-5是用連續(xù)兩個月生產(chǎn)數(shù)據(jù)畫出的直方圖，從外形上觀察很難分清哪個圖表示的生產(chǎn)狀況更好些。如果能用數(shù)據(jù)對直方圖進(jìn)行定量的描述，那么分析直方圖就會更有把握些。描述直方圖的關(guān)鍵參數(shù)有兩個，一個是平均值，另一個是標(biāo)準(zhǔn)偏差。（一）平均值的計算平均值的計算有兩種方法：1．算術(shù)法：把所有的數(shù)都加起來除以總數(shù)。用公式表示為：=

用表10-1的數(shù)字為例，代入得=

2．加權(quán)法利用頻數(shù)表，再用加權(quán)法計算平均值。可以有三種方法。（1）可用公式：=計算。式中：fi為各組的頻數(shù)：X中i為各組的組中值。用表10-3的數(shù)據(jù)為例代入得：=（f1X中1+f2X中2+f3X中3+…+f4X中4）/100因為這里應(yīng)用了各組的組中值為代表值進(jìn)行計算，所以這是一種近似的簡算方法。在工業(yè)生產(chǎn)中，其計算精度一般能滿足要求。（2）變換數(shù)法。這是加權(quán)法的簡易算法，可以利用頻數(shù)分布表進(jìn)行。令頻數(shù)最大的組的變換數(shù)u為0。以表10-3為例，第六組頻數(shù)最大，令其變換數(shù)u6=0。然后向上為負(fù)值，依次遞減1，即填入-1、-2、-3.......，向下為正值，依次遞增1，即填入1、2、3......。計算頻數(shù)與變換數(shù)的乘積fiui及累加值Σfiui，填入表中。本例：f1u1=1×(-5)=-5，f2u2=3×（-4）=-12其余類推Σfiui=（-5）+（-12）+（-18）+（-28）+（-19）+0+14+20+9+12=-27平均值的計算公式是：=h+x0,式中：h是組距。本例為5；x0是令其變換數(shù)為0的那一組的組中值（即頻數(shù)最大的組的組中值）。本例為x0=x中6=28；Σfi是各組頻數(shù)的累加值。本例為100；Σfiui是各組fiui的累加值。本例為-27。用表10-3的數(shù)據(jù)代入：=h+x0=5×+28=26.6（3）A...E法。這是一種更簡化的加權(quán)法，它的計算結(jié)果和變換數(shù)法得到的結(jié)果完全一樣。其優(yōu)點是變乘、除為加、減，計算時也要應(yīng)用頻數(shù)分布表。但用這個方法就不要計算u、fu、fu2值，只要計算第I、II列。計算第I列，仍然先定頻數(shù)最大的組為0，0上邊那個數(shù)定為C，下邊那個數(shù)定為A。0上方分別從上而下依次將頻數(shù)累加后填入。表10-3中令第六組為0，在0上方自上而下計算累計頻數(shù)。例如第一組為1；第二組為1+3=4；第三組為4+6=10......。0以下的數(shù)是自下而上計算累計頻數(shù)，例如第10組為3；第9組為3+3=6；第8組為6+10=16......。計算第II列。第二列為第一列數(shù)據(jù)的累計數(shù)。計算方法與第一列基本相同，但要先在第I列中為0的那個組再定一個0，且在上、下兩組再各定一個0。0的上方的那一組定為D；0的下方的那個組定為B（表10-3）。平均值的計算公式為：=x0+h×式中：x0為第I列中令頻數(shù)為0的那一組的組中值；h為組距；A、B、C、D為所指定的那些數(shù)值。本例：A=30、B=25、C=43、D=39；=28+5×（二）

標(biāo)準(zhǔn)偏差s的計算雖然極差R也能反映分散程度，但是它只考慮數(shù)據(jù)最大值和最小值的影響，沒有考慮其余中間數(shù)據(jù)分布的影響，因此極差反映實際情況的能力較差。因此，在實際工作中，就有必要運用另一個較為準(zhǔn)確反映分散程度的統(tǒng)計特征值，即標(biāo)準(zhǔn)偏差。1．標(biāo)準(zhǔn)偏差的計算公式s=2．利用頻數(shù)分布表計算先計算fiui2。在頻數(shù)分布表中把每組的uI×fiuI，即得fiui2值，填入表格并計算各組的fiui2累加值Σfiui2。本例：f1u12=(-5)×(-5)=25f2u22=(-4)×(-12)=48……Σfiui2=25+48+54+……+48=331標(biāo)準(zhǔn)偏差的計算公式為：s=h式中：N為數(shù)據(jù)總數(shù)。用本例的數(shù)據(jù)代入得：s=5×=9.03．用A……E法計算計算公式為：s=h×

式中：E為第II列的累加數(shù)。本例為97，用本例的數(shù)據(jù)代入得：s=5×=9.0

（三）直方圖的定量表示定量表示直方圖的主要統(tǒng)計特征值（參數(shù)）是平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差S。直方圖中，平均值表示數(shù)據(jù)的分布中心位置，它與規(guī)格中心M越靠近越好。直方圖中，標(biāo)準(zhǔn)偏差s表示數(shù)據(jù)的分散程度。標(biāo)準(zhǔn)偏差s決定了直方圖圖形的“胖瘦”。s越大，圖形越“胖”，說明數(shù)據(jù)的分散程度越大，說明這批產(chǎn)品的加工精度越差。據(jù)此，再觀察團(tuán)10-5，我們就可以容易地注意到7月份和8月份這兩個月的生產(chǎn)狀況是有差異的：8比7更靠近規(guī)格中心10.25，表明控制得更合理；S8比S7小，說明控制更嚴(yán)格，質(zhì)量波動小。因此，8月份生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量要更好些。

直方圖與分布曲線在第七章中，我們已經(jīng)敘述了樣本與總體的推斷關(guān)系。就是說，從總體中，隨機抽取部分樣本，通過測得樣本的統(tǒng)計特征值來推斷總體的質(zhì)量狀況。對計量值數(shù)據(jù)來說，當(dāng)生產(chǎn)處于控制狀態(tài)時，通過從總體中，隨機抽取樣本測得的質(zhì)量特性數(shù)據(jù)，可以計算出樣本的平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差S和畫出直方圖?？梢栽O(shè)想，隨著抽取的樣本數(shù)量不斷增加，直方圖的分組數(shù)也不斷增多，組距不斷減小，直方圖形也就越來越密，繼而得到連續(xù)的分布曲線。這就是說，當(dāng)生產(chǎn)處于穩(wěn)定狀態(tài)下，總體存在著一定的分布，且其統(tǒng)計特征值的參數(shù)是平均值為μ，標(biāo)準(zhǔn)偏差為σ；然而從理論上說，μ和σ是無法精確計算的。數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的原理告訴我們：當(dāng)總體服從正態(tài)分布規(guī)律時，由隨機抽取得到的樣本質(zhì)量數(shù)據(jù)，也服從正態(tài)分布規(guī)律，而且

具有：樣本的平均值近似于總體的平均值μ；樣本的標(biāo)準(zhǔn)偏差S:近似于總體的標(biāo)準(zhǔn)偏差σ。因此在質(zhì)量管理中，對于樣本而言常以、S來表示其統(tǒng)計特征值；用來估計、推斷總體的μ和σ（見圖10一6）。六、直方圖法在應(yīng)用中常見的錯誤和注意事項（1）抽取的樣本數(shù)量過小，將會產(chǎn)生較大誤差，可信度低，也就失去統(tǒng)計的意義。樣本數(shù)應(yīng)不少于50個。（2）分組數(shù)k選用不當(dāng)。組數(shù)k選得偏大或偏小，都會造成對分布狀態(tài)的判斷有誤。（3）直方圖一般適用于計量值數(shù)據(jù)，但在某些情況下也適用于計數(shù)值數(shù)據(jù)，這要依繪制直方圖的目的而定。（4）圖形不完整，標(biāo)注不齊全。直方圖上應(yīng)標(biāo)注：公差范圍線、平均值的位置（用點劃線表示），不能與公差中心位置M相混淆；圖的右上角標(biāo)出N、、S、Cp或Cpb的數(shù)值。第十章散布圖法一、什么是散布圖散布圖也叫相關(guān)圖。它是用來研究、判斷兩個變量之間相關(guān)關(guān)系的圖。我們經(jīng)常會遇到這樣一類問題：兩個變量之間是否有互相聯(lián)系、互相影響的關(guān)系？如果存在關(guān)系，那么這種關(guān)系是什么樣的關(guān)系？例如某些食品的水分含量與霉變；熱處理工藝中淬火溫度與淬火硬度；釀酒中酒藥量與出酒率等等。在對兩個變量進(jìn)行分析后，可以得出有無關(guān)系、什么樣的關(guān)系以及二者之間所存在的相互間關(guān)系的規(guī)律的結(jié)論。（一）兩種不同的關(guān)系當(dāng)我們分析、研究兩個有關(guān)系的變量問題時，常有兩種不同的關(guān)系。1．確定性的函數(shù)關(guān)系這種關(guān)系是兩個變量之間存在著完全確定的函數(shù)關(guān)系。例如圓的周長C和圓的直徑D之間存在著C=π·D的關(guān)系，只要知道圓的直徑，就能精確地求出圓的周長；或者知道圓的周長，就可求得圓的直徑。不管誰來計算，答案是唯一的。這種變量間的關(guān)系是完全確定的關(guān)系。2．非確定性的相關(guān)關(guān)系這種關(guān)系是非確定性的依賴或制約的關(guān)系。例如兒童的年齡和體重之間雖有一定關(guān)系，但只能一般地說兒童年齡越大，體重也越重。然而，并不是所有的同齡兒童，體重都相同。在一些生活顧問手冊中常可以見到用這樣一個公式來表示兒童的年齡和體重之間的關(guān)系兒童體重=年齡×2+7（千克）這是一個統(tǒng)計了很多中國兒童年齡和體重的數(shù)據(jù)后得到的推薦式。雖然不是所有2周歲兒童的體重都是11千克，但總是在11千克左右。我們把這種關(guān)系叫相關(guān)關(guān)系。相關(guān)關(guān)系是可以借助統(tǒng)計技術(shù)來描述這種變量之間的關(guān)系。散布圖法就是解決這個問題的統(tǒng)計技術(shù)。（三）

散布圖的基本形式散布圖由一個縱坐標(biāo)、一個橫坐標(biāo)、很多散布的點子組成。圖12一1是某零件在熱處理中淬火溫度與淬火硬度兩個變量之間關(guān)系的散布圖。從散布圖上的點子分布狀況，可以觀察分析出兩個變量（x、y）之間是否有相關(guān)關(guān)系，以及關(guān)系的密切程度如何。在質(zhì)量管理活動中，我們可以運用散布圖來判斷各種因素對產(chǎn)品質(zhì)量特性有無影響及影響程度的大小。當(dāng)兩個變量相關(guān)程度很大時，則找出他們的關(guān)系式y(tǒng)=ax+b。然后借助于這一關(guān)系式。只需觀察其中一個變量就可以推斷出另一個變量，以達(dá)到簡化和節(jié)約的目的。還可以從控制一個變量，估計另一個變量的數(shù)值。二、散布圖的作圖方法舉一個酒廠的實例來說明散布圖的作圖步驟。（一）搜集數(shù)據(jù)某酒廠為要判定中間產(chǎn)品酒醅中酸度含量和酒度兩變量之間有無關(guān)系，以及存在什么關(guān)系，使用了散布圖法。作散布圖的數(shù)據(jù)一般應(yīng)搜集30組以上。數(shù)據(jù)太少，相關(guān)就不太明顯，因而會導(dǎo)致判斷不準(zhǔn)確；數(shù)據(jù)太多：計算的工作量就太大。本例搜集了30組酒醅中酸度和對應(yīng)酒度的數(shù)據(jù)填入數(shù)據(jù)表。把酸度定為自變量x值，對應(yīng)的酒度定為應(yīng)變量y值（表12一1）。（二）打點先畫縱坐標(biāo)，再畫橫坐標(biāo)。橫坐標(biāo)為自變量，取值范圍應(yīng)包括自變量數(shù)值（x值）的最大值與最小值，越往右取值越大。本例中x值最小為0.5，最大為1.6，則橫坐標(biāo)值從0.4取到1.8為宜?？v坐標(biāo)為應(yīng)變量，應(yīng)包括應(yīng)變量數(shù)值（Y值）的最大值與最小值，越往上取值越大。本例中Y值最小是3.4，最大是6.8，則縱坐標(biāo)值從3.0取到7.0為宜。把數(shù)據(jù)表中的各組對應(yīng)數(shù)據(jù)一一按坐標(biāo)位置用坐標(biāo)點表示出來。如果碰上一組數(shù)據(jù)和另一組完全相同（本例的第3組和第30組數(shù)據(jù)完全相同），則在點上加一個圈表示重復(fù)（☉）,如碰上三組數(shù)據(jù)相同，則加上兩重圈表示（☉）。把本例30組數(shù)據(jù)都打上點后就得到圖12一2。.三、散布圖的判斷分析散布圖的判斷分析方法有兩種（一）對照典型圖例法這是最簡單的方法。圖12一3是六種典型散布圖例。把畫出的散布圖與典型圖例對照就可得出兩個變量之間是否相關(guān)及屬哪一種相關(guān)的結(jié)論。把上述例子與典型圖例對照就可以得出酸度與酒度呈負(fù)相關(guān)的結(jié)論。（二）簡單象限法以圖12一2為例。（1）在圖上畫一條與Y軸平行的P線，使P線的左、右兩側(cè)的點數(shù)相等或大致相等。本例各為15個點；（2）在圖上再畫一條與x軸平行的Q。使Q線上、下兩側(cè)的點數(shù)相等或大致相等。本例Q線通過兩個點，兩側(cè)各14個點；（3）P、Q兩線把圖形分成四個象限區(qū)域。分別計數(shù)各象限區(qū)域內(nèi)的點數(shù)(線上的點不計)。得n1=0，n2=14，n3=1，n4=13。（4）分別計算對角象限區(qū)域內(nèi)的點數(shù)n1+n3，n2+n4。本例為n1+n3=0+1=1，n2+n4=14+13=27當(dāng)n1+n3>n2+n4時，為正相關(guān)。當(dāng)n1+n3<n2+n4時，為負(fù)相關(guān)。應(yīng)該說明的是，用打點作圖的方法再進(jìn)行相關(guān)分析，是最簡單的方法。由于分析較為粗糙，難以在生產(chǎn)實踐中應(yīng)用。當(dāng)需要進(jìn)行課題研究時，必須應(yīng)用計算的方法，比較精確地計算出相關(guān)關(guān)系，還可進(jìn)一步找出變量之間的內(nèi)在聯(lián)系，即回歸分析法。

四、散布圖法在應(yīng)用中應(yīng)注意的事項（1）應(yīng)將不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)分層作圖，否則將會導(dǎo)致不真實的判斷結(jié)論。（2）散布圖相關(guān)性規(guī)律的適用范圍一般局限于觀測值數(shù)據(jù)的范圍內(nèi)，不能任意擴大相關(guān)判斷范圖。散布圖中出現(xiàn)的個別偏離分布趨勢的異常點，應(yīng)在查明原因后，予以剔除散布圖中出現(xiàn)的個別偏離分布趨勢的異常點，應(yīng)在查明原因后，予以剔除。

附錄資料：不需要的可以自行刪除A-DAbsolutedeviation,絕對離差

Absolutenumber,絕對數(shù)

Absoluteresiduals,絕對殘差

Accelerationarray,加速度立體陣

Accelerationinanarbitrarydirection,任意方向上的加速度

Accelerationnormal,法向加速度

Accelerationspacedimension,加速度空間的維數(shù)

Accelerationtangential,切向加速度

Accelerationvector,加速度向量

Acceptablehypothesis,可接受假設(shè)

Accumulation,累積

Accuracy,準(zhǔn)確度

Actualfrequency,實際頻數(shù)

Adaptiveestimator,自適應(yīng)估計量

Addition,相加

Additiontheorem,加法定理

Additivity,可加性

Adjustedrate,調(diào)整率

Adjustedvalue,校正值

Admissibleerror,容許誤差

Aggregation,聚集性

Alternativehypothesis,備擇假設(shè)

Amonggroups,組間

Amounts,總量

Analysisofcorrelation,相關(guān)分析

Analysisofcovariance,協(xié)方差分析

Analysisofregression,回歸分析

Analysisoftimeseries,時間序列分析

Analysisofvariance,方差分析

Angulartransformation,角轉(zhuǎn)換

ANOVA（analysisofvariance）,方差分析

ANOVAModels,方差分析模型

Arcing,弧/弧旋

Arcsinetransformation,反正弦變換

Areaunderthecurve,曲線面積

AREG,評估從一個時間點到下一個時間點回歸相關(guān)時的誤差

ARIMA,季節(jié)和非季節(jié)性單變量模型的極大似然估計

Arithmeticgridpaper,算術(shù)格紙

Arithmeticmean,算術(shù)平均數(shù)

Arrheniusrelation,艾恩尼斯關(guān)系

Assessingfit,擬合的評估

Associativelaws,結(jié)合律

Asymmetricdistribution,非對稱分布

Asymptoticbias,漸近偏倚

Asymptoticefficiency,漸近效率

Asymptoticvariance,漸近方差

Attributablerisk,歸因危險度

Attributedata,屬性資料

Attribution,屬性

Autocorrelation,自相關(guān)

Autocorrelationofresiduals,殘差的自相關(guān)

Average,平均數(shù)

Averageconfidenceintervallength,平均置信區(qū)間長度

Averagegrowthrate,平均增長率

Barchart,條形圖

Bargraph,條形圖

Baseperiod,基期

Bayes'theorem,Bayes定理

Bell-shapedcurve,鐘形曲線

Bernoullidistribution,伯努力分布

Best-trimestimator,最好切尾估計量

Bias,偏性

Binarylogisticregression,二元邏輯斯蒂回歸

Binomialdistribution,二項分布

Bisquare,雙平方

BivariateCorrelate,二變量相關(guān)

Bivariatenormaldistribution,雙變量正態(tài)分布

Bivariatenormalpopulation,雙變量正態(tài)總體

Biweightinterval,雙權(quán)區(qū)間

BiweightM-estimator,雙權(quán)M估計量

Block,區(qū)組/配伍組

BMDP(Biomedicalcomputerprograms),BMDP統(tǒng)計軟件包

Boxplots,箱線圖/箱尾圖

Breakdownbound,崩潰界/崩潰點

Canonicalcorrelation,典型相關(guān)

Caption,縱標(biāo)目

Case-controlstudy,病例對照研究

Categoricalvariable,分類變量

Catenary,懸鏈線

Cauchydistribution,柯西分布

Cause-and-effectrelationship,因果關(guān)系

Cell,單元

Censoring,終檢

Centerofsymmetry,對稱中心

Centeringandscaling,中心化和定標(biāo)

Centraltendency,集中趨勢

Centralvalue,中心值

CHAID-χ2AutomaticInteractionDetector,卡方自動交互檢測

Chance,機遇

Chanceerror,隨機誤差

Chancevariable,隨機變量

Characteristicequation,特征方程

Characteristicroot,特征根

Characteristicvector,特征向量

Chebshevcriterionoffit,擬合的切比雪夫準(zhǔn)則

Chernofffaces,切爾諾夫臉譜圖

Chi-squaretest,卡方檢驗/χ2檢驗

Choleskeydecomposition,喬洛斯基分解

Circlechart,圓圖

Classinterval,組距

Classmid-value,組中值

Classupperlimit,組上限

Classifiedvariable,分類變量

Clusteranalysis,聚類分析

Clustersampling,整群抽樣

Code,代碼

Codeddata,編碼數(shù)據(jù)

Coding,編碼

Coefficientofcontingency,列聯(lián)系數(shù)

Coefficientofdetermination,決定系數(shù)

Coefficientofmultiplecorrelation,多重相關(guān)系數(shù)

Coefficientofpartialcorrelation,偏相關(guān)系數(shù)

Coefficientofproduction-momentcorrelation,積差相關(guān)系數(shù)

Coefficientofrankcorrelation,等級相關(guān)系數(shù)

Coefficientofregression,回歸系數(shù)

Coefficientofskewness,偏度系數(shù)

Coefficientofvariation,變異系數(shù)

Cohortstudy,隊列研究

Column,列

Columneffect,列效應(yīng)

Columnfactor,列因素

Combinationpool,合并

Combinativetable,組合表

Commonfactor,共性因子

Commonregressioncoefficient,公共回歸系數(shù)

Commonvalue,共同值

Commonvariance,公共方差

Commonvariation,公共變異

Communalityvariance,共性方差

Comparability,可比性

Comparisonofbathes,批比較

Comparisonvalue,比較值

Compartmentmodel,分部模型

Compassion,伸縮

Complementofanevent,補事件

Completeassociation,完全正相關(guān)

Completedissociation,完全不相關(guān)

Completestatistics,完備統(tǒng)計量

Completelyrandomizeddesign,完全隨機化設(shè)計

Compositeevent,聯(lián)合事件

Compositeevents,復(fù)合事件

Concavity,凹性

Conditionalexpectation,條件期望

Conditionallikelihood,條件似然

Conditionalprobability,條件概率

Conditionallylinear,依條件線性

Confidenceinterval,置信區(qū)間

Confidencelimit,置信限

Confidencelowerlimit,置信下限

Confidenceupperlimit,置信上限

ConfirmatoryFactorAnalysis,驗證性因子分析

Confirmatoryresearch,證實性實驗研究

Confoundingfactor,混雜因素

Conjoint,聯(lián)合分析

Consistency,相合性

Consistencycheck,一致性檢驗

Consistentasymptoticallynormalestimate,相合漸近正態(tài)估計

Consistentestimate,相合估計

Constrainednonlinearregression,受約束非線性回歸

Constraint,約束

Contaminateddistribution,污染分布

ContaminatedGausssian,污染高斯分布

Contaminatednormaldistribution,污染正態(tài)分布

Contamination,污染

Contaminationmodel,污染模型

Contingencytable,列聯(lián)表

Contour,邊界線

Contributionrate,貢獻(xiàn)率

Control,對照

Controlledexperiments,對照實驗

Conventionaldepth,常規(guī)深度

Convolution,卷積

Correctedfactor,校正因子

Correctedmean,校正均值

Correctioncoefficient,校正系數(shù)

Correctness,正確性

Correlationcoefficient,相關(guān)系數(shù)

Correlationindex,相關(guān)指數(shù)

Correspondence,對應(yīng)

Counting,計數(shù)

Counts,計數(shù)/頻數(shù)

Covariance,協(xié)方差

Covariant,共變

CoxRegression,Cox回歸

Criteriaforfitting,擬合準(zhǔn)則

Criteriaofleastsquares,最小二乘準(zhǔn)則

Criticalratio,臨界比

Criticalregion,拒絕域

Criticalvalue,臨界值

Cross-overdesign,交叉設(shè)計

Cross-sectionanalysis,橫斷面分析

Cross-sectionsurvey,橫斷面調(diào)查

Crosstabs,交叉表

Cross-tabulationtable,復(fù)合表

Cuberoot,立方根

Cumulativedistributionfunction,分布函數(shù)

Cumulativeprobability,累計概率

Curvature,曲率/彎曲

Curvature,曲率

Curvefit,曲線擬和

Curvefitting,曲線擬合

Curvilinearregression,曲線回歸

Curvilinearrelation,曲線關(guān)系

Cut-and-trymethod,嘗試法

Cycle,周期

Cyclist,周期性

Dtest,D檢驗

Dataacquisition,資料收集

Databank,數(shù)據(jù)庫

Datacapacity,數(shù)據(jù)容量

Datadeficiencies,數(shù)據(jù)缺乏

Datahandling,數(shù)據(jù)處理

Datamanipulation,數(shù)據(jù)處理

Dataprocessing,數(shù)據(jù)處理

Datareduction,數(shù)據(jù)縮減

Dataset,數(shù)據(jù)集

Datasources,數(shù)據(jù)來源

Datatransformation,數(shù)據(jù)變換

Datavalidity,數(shù)據(jù)有效性

Data-in,數(shù)據(jù)輸入

Data-out,數(shù)據(jù)輸出

Deadtime,停滯期

Degreeoffreedom,自由度

Degreeofprecision,精密度

Degreeofreliability,可靠性程度

Degression,遞減

Densityfunction,密度函數(shù)

Densityofdatapoints,數(shù)據(jù)點的密度

Dependentvariable,應(yīng)變量/依變量/因變量

Dependentvariable,因變量

Depth,深度

Derivativematrix,導(dǎo)數(shù)矩陣

Derivative-freemethods,無導(dǎo)數(shù)方法

Design,設(shè)計

Determinacy,確定性

Determinant,行列式

Determinant,決定因素

Deviation,離差

Deviationfromaverage,離均差

Diagnosticplot,診斷圖

Dichotomousvariable,二分變量

Differentialequation,微分方程

Directstandardization,直接標(biāo)準(zhǔn)化法

Discretevariable,離散型變量

DISCRIMINANT,判斷

Discriminantanalysis,判別分析

Discriminantcoefficient,判別系數(shù)

Discriminantfunction,判別值

Dispersion,散布/分散度

Disproportional,不成比例的

Disproportionatesub-classnumbers,不成比例次級組含量

Distributionfree,分布無關(guān)性/免分布

Distributionshape,分布形狀

Distribution-freemethod,任意分布法

Distributivelaws,分配律

Disturbance,隨機擾動項

Doseresponsecurve,劑量反應(yīng)曲線

Doubleblindmethod,雙盲法

Doubleblindtrial,雙盲試驗

Doubleexponentialdistribution,雙指數(shù)分布

Doublelogarithmic,雙對數(shù)

Downwardrank,降秩

Dual-spaceplot,對偶空間圖

DUD,無導(dǎo)數(shù)方法

Duncan'snewmultiplerangemethod,新復(fù)極差法/Duncan新法E-LEffect,實驗效應(yīng)

Eigenvalue,特征值

Eigenvector,特征向量

Ellipse,橢圓

Empiricaldistribution,經(jīng)驗分布

Empiricalprobability,經(jīng)驗概率單位

Enumerationdata,計數(shù)資料

Equalsun-classnumber,相等次級組含量

Equallylikely,等可能

Equivariance,同變性

Error,誤差/錯誤

Errorofestimate,估計誤差

ErrortypeI,第一類錯誤

ErrortypeII,第二類錯誤

Estimand,被估量

Estimatederrormeansquares,估計誤差均方

Estimatederrorsumofsquares,估計誤差平方和

Euclideandistance,歐式距離

Event,事件

Event,事件

Exceptionaldatapoint,異常數(shù)據(jù)點

Expectationplane,期望平面

Expectationsurface,期望曲面

Expectedvalues,期望值

Experiment,實驗

Experimentalsampling,試驗抽樣

Experimentalunit,試驗單位

Explanatoryvariable,說明變量

Exploratorydataanalysis,探索性數(shù)據(jù)分析

ExploreSummarize,探索-摘要

Exponentialcurve,指數(shù)曲線

Exponentialgrowth,指數(shù)式增長

EXSMOOTH,指數(shù)平滑方法

Extendedfit,擴充擬合

Extraparameter,附加參數(shù)

Extrapolation,外推法

Extremeobservation,末端觀測值

Extremes,極端值/極值

Fdistribution,F分布

Ftest,F檢驗

Factor,因素/因子

Factoranalysis,因子分析

FactorAnalysis,因子分析

Factorscore,因子得分

Factorial,階乘

Factorialdesign,析因試驗設(shè)計

Falsenegative,假陰性

Falsenegativeerror,假陰性錯誤

Familyofdistributions,分布族

Familyofestimators,估計量族

Fanning,扇面

Fatalityrate,病死率

Fieldinvestigation,現(xiàn)場調(diào)查

Fieldsurvey,現(xiàn)場調(diào)查

Finitepopulation,有限總體

Finite-sample,有限樣本

Firstderivative,一階導(dǎo)數(shù)

Firstprincipalcomponent,第一主成分

Firstquartile,第一四分位數(shù)

Fisherinformation,費雪信息量

Fittedvalue,擬合值

Fittingacurve,曲線擬合

Fixedbase,定基

Fluctuation,隨機起伏

Forecast,預(yù)測

Fourfoldtable,四格表

Fourth,四分點

Fractionblow,左側(cè)比率

Fractionalerror,相對誤差

Frequency,頻率

Frequencypolygon,頻數(shù)多邊圖

Frontierpoint,界限點

Functionrelationship,泛函關(guān)系

Gammadistribution,伽瑪分布

Gaussincrement,高斯增量

Gaussiandistribution,高斯分布/正態(tài)分布

Gauss-Newtonincrement,高斯-牛頓增量

Generalcensus,全面普查

GENLOG(Generalizedlinermodels),廣義線性模型

Geometricmean,幾何平均數(shù)

Gini'smeandifference,基尼均差

GLM(Generallinermodels),通用線性模型

Goodnessoffit,擬和優(yōu)度/配合度

Gradientofdeterminant,行列式的梯度

Graeco-Latinsquare,希臘拉丁方

Grandmean,總均值

Grosserrors,重大錯誤

Gross-errorsensitivity,大錯敏感度

Groupaverages,分組平均

Groupeddata,分組資料

Guessedmean,假定平均數(shù)

Half-life,半衰期

HampelM-estimators,漢佩爾M估計量

Happenstance,偶然事件

Harmonicmean,調(diào)和均數(shù)

Hazardfunction,風(fēng)險均數(shù)

Hazardrate,風(fēng)險率

Heading,標(biāo)目

Heavy-taileddistribution,重尾分布

Hessianarray,海森立體陣

Heterogeneity,不同質(zhì)

Heterogeneityofvariance,方差不齊

Hierarchicalclassification,組內(nèi)分組

Hierarchicalclusteringmethod,系統(tǒng)聚類法

High-leveragepoint,高杠桿率點

HILOGLINEAR,多維列聯(lián)表的層次對數(shù)線性模型

Hinge,折葉點

Histogram,直方圖

Historicalcohortstudy,歷史性隊列研究

Holes,空洞

HOMALS,多重響應(yīng)分析

Homogeneityofvariance,方差齊性

Homogeneitytest,齊性檢驗

HuberM-estimators,休伯M估計量

Hyperbola,雙曲線

Hypothesistesting,假設(shè)檢驗

Hypotheticaluniverse,假設(shè)總體

Impossibleevent,不可能事件

Independence,獨立性

Independentvariable,自變量

Index,指標(biāo)/指數(shù)

Indirectstandardization,間接標(biāo)準(zhǔn)化法

Individual,個體

Inferenceband,推斷帶

Infinitepopulation,無限總體

Infinitelygreat,無窮大

Infinitelysmall,無窮小

Influencecurve,影響曲線

Informationcapacity,信息容量

Initialcondition,初始條件

Initialestimate,初始估計值

Initiallevel,最初水平

Interaction,交互作用

Interactionterms,交互作用項

Intercept,截距

Interpolation,內(nèi)插法

Interquartilerange,四分位距

Intervalestimation,區(qū)間估計

Intervalsofequalprobability,等概率區(qū)間

Intrinsiccurvature,固有曲率

Invariance,不變性

Inversematrix,逆矩陣

Inverseprobability,逆概率

Inversesinetransformation,反正弦變換

Iteration,迭代

Jacobiandeterminant,雅可比行列式

Jointdistributionfunction,分布函數(shù)

Jointprobability,聯(lián)合概率

Jointprobabilitydistribution,聯(lián)合概率分布

Kmeansmethod,逐步聚類法

Kaplan-Meier,評估事件的時間長度

Kaplan-Merierchart,Kaplan-Merier圖

Kendall'srankcorrelation,Kendall等級相關(guān)

Kinetic,動力學(xué)

Kolmogorov-Smirnovetest,柯爾莫哥洛夫-斯米爾諾夫檢驗

KruskalandWallistest,Kruskal及Wallis檢驗/多樣本的秩和檢驗/H檢驗

Kurtosis,峰度

Lackoffit,失擬

Ladderofpowers,冪階梯

Lag,滯后

Largesample,大樣本

Largesampletest,大樣本檢驗

Latinsquare,拉丁方

Latinsquaredesign,拉丁方設(shè)計

Leakage,泄漏

Leastfavorableconfiguration,最不利構(gòu)形

Leastfavorabledistribution,最不利分布

Leastsignificantdifference,最小顯著差法

Leastsquaremethod,最小二乘法

Least-absolute-residualsestimates,最小絕對殘差估計

Least-absolute-residualsfit,最小絕對殘差擬合

Least-absolute-residualsline,最小絕對殘差線

Legend,圖例

L-estimator,L估計量

L-estimatoroflocation,位置L估計量

L-estimatorofscale,尺度L估計量

Level,水平

Lifeexpectance,預(yù)期期望壽命

Lifetable,壽命表

Lifetablemethod,生命表法

Light-taileddistribution,輕尾分布

Likelihoodfunction,似然函數(shù)

Likelihoodratio,似然比

linegraph,線圖

Linearcorrelation,直線相關(guān)

Linearequation,線性方程

Linearprogramming,線性規(guī)劃

Linearregression,直線回歸

LinearRegression,線性回歸

Lineartrend,線性趨勢

Loading,載荷

Locationandscaleequivariance,位置尺度同變性

Locationequivariance,位置同變性

Locationinvariance,位置不變性

Locationscalefamily,位置尺度族

Logranktest,時序檢驗

Logarithmiccurve,對數(shù)曲線

Logarithmicnormaldistribution,對數(shù)正態(tài)分布

Logarithmicscale,對數(shù)尺度

Logarithmictransformation,對數(shù)變換

Logiccheck,邏輯檢查

Logisticdistribution,邏輯斯特分布

Logittransformation,Logit轉(zhuǎn)換

LOGLINEAR,多維列聯(lián)表通用模型

Lognormaldistribution,對數(shù)正態(tài)分布

Lostfunction,損失函數(shù)

Lowcorrelation,低度相關(guān)

Lowerlimit,下限

Lowest-attainedvariance,最小可達(dá)方差

LSD,最小顯著差法的簡稱

Lurkingvariable,潛在變量M-RMaineffect,主效應(yīng)

Majorheading,主辭標(biāo)目

Marginaldensityfunction,邊緣密度函數(shù)

Marginalprobability,邊緣概率

Marginalprobabilitydistribution,邊緣概率分布

Matcheddata,配對資料

Matcheddistribution,匹配過分布

Matchingofdistribution,分布的匹配

Matchingoftransformation,變換的匹配

Mathematicalexpectation,數(shù)學(xué)期望

Mathematicalmodel,數(shù)學(xué)模型

MaximumL-estimator,極大極小L估計量

Maximumlikelihoodmethod,最大似然法

Mean,均數(shù)

Meansquaresbetweengroups,組間均方

Meansquareswithingroup,組內(nèi)均方

Means(Comparemeans),均值-均值比較

Median,中位數(shù)

Medianeffectivedose,半數(shù)效量

Medianlethaldose,半數(shù)致死量

Medianpolish,中位數(shù)平滑

Mediantest,中位數(shù)檢驗

Minimalsufficientstatistic,最小充分統(tǒng)計量

Minimumdistanceestimation,最小距離估計

Minimumeffectivedose,最小有效量

Minimumlethaldose,最小致死量

Minimumvarianceestimator,最小方差估計量

MINITAB,統(tǒng)計軟件包

Minorheading,賓詞標(biāo)目

Missingdata,缺失值

Modelspecification,模型的確定

ModelingStatistics,模型統(tǒng)計

Modelsforoutliers,離群值模型

Modifyingthemodel,模型的修正

Modulusofcontinuity,連續(xù)性模

Morbidity,發(fā)病率

Mostfavorableconfiguration,最有利構(gòu)形

MultidimensionalScaling(ASCAL),多維尺度/多維標(biāo)度

MultinomialLogisticRegression,多項邏輯斯蒂回歸

Multiplecomparison,多重比較

Multiplecorrelation,復(fù)相關(guān)

Multiplecovariance,多元協(xié)方差

Multiplelinearregression,多元線性回歸

Multipleresponse,多重選項

Multiplesolutions,多解

Multiplicationtheorem,乘法定理

Multiresponse,多元響應(yīng)

Multi-stagesampling,多階段抽樣

MultivariateTdistribution,多元T分布

Mutualexclusive,互不相容

Mutualindependence,互相獨立

Naturalboundary,自然邊界

Naturaldead,自然死亡

Naturalzero,自然零

Negativecorrelation,負(fù)相關(guān)

Negativelinearcorrelation,負(fù)線性相關(guān)

Negativelyskewed,負(fù)偏

Newman-Keulsmethod,q檢驗

NKmethod,q檢驗

Nostatisticalsignificance,無統(tǒng)計意義

Nominalvariable,名義變量

Nonconstancyofvariability,變異的非定常性

Nonlinearregression,非線性相關(guān)

Nonparametricstatistics,非參數(shù)統(tǒng)計

Nonparametrictest,非參數(shù)檢驗

Nonparametrictests,非參數(shù)檢驗

Normaldeviate,正態(tài)離差

Normaldistribution,正態(tài)分布

Normalequation,正規(guī)方程組

Normalranges,正常范圍

Normalvalue,正常值

Nuisanceparameter,多余參數(shù)/討厭參數(shù)

Nullhypothesis,無效假設(shè)

Numericalvariable,數(shù)值變量

Objectivefunction,目標(biāo)函數(shù)

Observationunit,觀察單位

Observedvalue,觀察值

Onesidedtest,單側(cè)檢驗

One-wayanalysisofvariance,單因素方差分析

OnewayANOVA,單因素方差分析

Opensequentialtrial,開放型序貫設(shè)計

Optrim,優(yōu)切尾

Optrimefficiency,優(yōu)切尾效率

Orderstatistics,順序統(tǒng)計量

Orderedcategories,有序分類

Ordinallogisticregression,序數(shù)邏輯斯蒂回歸

Ordinalvariable,有序變量

Orthogonalbasis,正交基

Orthogonaldesign,正交試驗設(shè)計

Orthogonalityconditions,正交條件

ORTHOPLAN,正交設(shè)計

Outliercutoffs,離群值截斷點

Outliers,極端值

OVERALS,多組變量的非線性正規(guī)相關(guān)

Overshoot,迭代過度

Paireddesign,配對設(shè)計

Pairedsample,配對樣本

Pairwiseslopes,成對斜率

Parabola,拋物線

Paralleltests,平行試驗

Parameter,參數(shù)

Parametricstatistics,參數(shù)統(tǒng)計

Parametrictest,參數(shù)檢驗

Partialcorrelation,偏相關(guān)

Partialregression,偏回歸

Partialsorting,偏排序

Partialsresiduals,偏殘差

Pattern,模式

Pearsoncurves,皮爾遜曲線

Peeling,退層

Percentbargraph,百分條形圖

Percentage,百分比

Percentile,百分位數(shù)

Percentilecurves,百分位曲線

Periodicity,周期性

Permutation,排列

P-estimator,P估計量

Piegraph,餅圖

Pitmanestimator,皮特曼估計量

Pivot,樞軸量

Planar,平坦

Planarassumption,平面的假設(shè)

PLANCARDS,生成試驗的計劃卡

Pointestimation,點估計

Poissondistribution,泊松分布

Polishing,平滑

Polledstandarddeviation,合并標(biāo)準(zhǔn)差

Polledvariance,合并方差

Polygon,多邊圖

Polynomial,多項式

Polynomialcurve,多項式曲線

Population,總體

Populationattributablerisk,人群歸因危險度

Positivecorrelation,正相關(guān)

Positivelyskewed,正偏

Posteriordistribution,后驗分布

Powerofatest,檢驗效能

Precision,精密度

Predictedvalue,預(yù)測值

Preliminaryanalysis,預(yù)備性分析

Principalcomponentanalysis,主成分分析

Priordistribution,先驗分布

Priorprobability,先驗概率

Probabilisticmodel,概率模型

probability,概率

Probabilitydensity,概率密度

Productmoment,乘積矩/協(xié)方差

Profiletrace,截面跡圖

Proportion,比/構(gòu)成比

Proportionallocationinstratifiedrandomsampling,按比例分層隨機抽樣

Proportionate,成比例

Proportionatesub-classnumbers,成比例次級組含量

Prospectivestudy,前瞻性調(diào)查

Proximities,親近性

PseudoFtest,近似F檢驗

Pseudomodel,近似模型

Pseudosigma,偽標(biāo)準(zhǔn)差

Purposivesampling,有目的抽樣

QRdecomposition,QR分解

Quadraticapproximation,二次近似

Qualitativeclassification,屬性分類

Qualitativemethod,定性方法

Quantile-quantileplot,分位數(shù)-分位數(shù)圖/Q-Q圖

Quantitativeanalysis,定量分析

Quartile,四分位數(shù)

QuickCluster,快速聚類

Radixsort,基數(shù)排序

Randomallocation,隨機化分組

Randomblocksdesign,隨機區(qū)組設(shè)計

Randomevent,隨機事件

Randomization,隨機化

Range,極差/全距

Rankcorrelation,等級相關(guān)

Ranksumtest,秩和檢驗

Ranktest,秩檢驗

Rankeddata,等級資料

Rate,比率

Ratio,比例

Rawdata,原始資料

Rawresidual,原始?xì)埐?/p>

Rayleigh'stest,雷氏檢驗

Rayleigh'sZ,雷氏Z值

Reciprocal,倒數(shù)

Reciprocaltransformation,倒數(shù)變換

Recording,記錄

Redescendingestimators,回降估計量

Reducingdimensions,降維

Re-expression,重新表達(dá)

Referenceset,標(biāo)準(zhǔn)組

Regionofacceptance,接受域

Regressioncoefficient,回歸系數(shù)

Regressionsumofsquare,回歸平方和

Rejectionpoint,拒絕點

Relativedispersion,相對離散度

Relativenumber,相對數(shù)

Reliability,可靠性

Reparametr