从量化角度谈质量监控
强化质量监控做好质量管理工作
强化质量监控做好质量管理工作引言在现代社会中，质量管理是各个行业和企业发展的重要组成部分。
通过质量管理，企业可以提高产品和服务的质量，增强竞争力，赢得市场份额。
而质量监控作为质量管理的一项重要措施，有助于实时监测和控制产品和服务的质量，及时发现和解决问题，确保企业的运营持续稳定。
本文将探讨如何通过强化质量监控来做好质量管理工作。
1. 理解质量监控的意义质量监控是指通过一系列方法和技术来监测、评估和控制产品和服务的质量，以确保其符合预期的要求。
它是质量管理的重要环节，可以帮助企业及时发现和纠正质量问题，提高产品和服务的质量水平。
质量监控的意义主要体现在以下几个方面：•发现问题：通过质量监控，可以及时发现产品和服务中存在的问题和缺陷，避免问题扩大化；•提高效率：质量监控可以对生产过程进行实时监测，及时纠正不良操作或工艺，提高生产效率；•增加客户满意度：通过对产品和服务的质量进行监控，可以提前发现和解决潜在问题，提供更好的产品和服务，增加客户满意度；•增加竞争力：优秀的质量监控体系可以提高产品和服务的质量水平，提升企业的品牌形象，增加竞争力；•降低成本：质量监控可以帮助企业及时调整工艺和材料，减少不良品率和返工率，降低成本。
综上所述，质量监控对于企业的质量管理工作具有重要的意义，正确理解和应用质量监控方法，可以帮助企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。
2. 强化质量监控的途径要做好质量管理工作，必须强化质量监控，确保质量监控的有效性和高效性。
以下是一些可以采取的途径：2.1 建立完善的质量监控指标体系质量监控指标体系是衡量产品和服务质量的重要依据。
通过合理设定和优化质量监控指标体系，可以全面衡量产品和服务的质量水平，并及时发现问题。
质量监控指标体系应包括客户满意度、产品合格率、不良品率、售后服务响应时间等方面的指标，可以根据不同的行业和企业实际情况进行量化设定。
2.2 引入先进的监测技术和设备随着科技的不断发展，各种先进的监测技术和设备应运而生，为质量监控提供了更丰富的手段。
质量管理量化控制方法研究
质量管理量化控制方法研究随着市场竞争的日益激烈，企业需要不断提高产品的质量来满足消费者的需求。
质量管理量化控制方法是一种有效的手段，可以帮助企业实现对产品质量的控制和改进，保证产品的稳定性和一致性。
本文将探讨质量管理量化控制方法的研究。
质量管理量化控制方法可以通过收集和分析质量数据来评估产品的品质，帮助企业找出产品质量存在的问题，并制定相应的改进措施。
常用的质量数据包括产品的界限值、偏倚、散布等指标。
通过对质量数据的统计分析，可以判断产品的质量是否在允许范围内，进而制定相应的调整计划。
质量管理量化控制方法还可以通过建立质量成本模型来评估质量控制措施的效果，帮助企业确定质量控制的重点和措施。
质量成本模型包括内部失控成本和外部失控成本两部分。
内部失控成本是指产品在生产过程中出现的不合格品所带来的成本，外部失控成本是指不合格品流入市场后所带来的成本。
通过建立质量成本模型，企业可以评估各种质量控制措施对成本的影响，并根据成本效益比来确定质量控制措施的优先级。
质量管理量化控制方法还可以通过建立六西格玛、PDCA等质量管理体系来实现对产品质量的持续改进。
六西格玛是一种全面改进产品和过程质量的方法，通过对生产过程进行分析和改进，实现质量的稳定性和一致性。
PDCA是一种质量管理的循环过程，包括计划、执行、检查和行动。
通过不断进行PDCA循环，企业可以逐步改进产品的质量，提高企业的综合竞争力。
质量管理量化控制方法是一种有效的手段，可以通过收集和分析质量数据、建立质量控制图、评估质量成本、建立质量管理体系等方法，帮助企业实现对产品质量的控制和改进。
随着质量管理理论的不断发展，质量管理量化控制方法也将不断完善和深化，为企业提供更好的质量管理解决方案。
质量管理量化控制方法研究
质量管理量化控制方法研究一、引言随着市场竞争的不断加剧和消费者对产品质量的要求不断提高，质量管理在企业生产中变得越来越重要。
为了实现质量管理的有效控制，各种量化控制方法被提出并得到了广泛应用。
本文将重点研究质量管理中的量化控制方法，并通过对比分析各种方法的优缺点，探讨如何通过量化控制方法提高产品和服务的质量水平。
二、质量管理量化控制方法概述1. 控制图法控制图法是一种通过对产品或过程参数进行连续监控，以便及时发现和纠正异常，确保产品或过程达到预期质量要求的方法。
常见的控制图包括X-bar控制图、R控制图、P控制图和C控制图等。
通过对控制图的分析，可以及时发现质量问题，采取相应的改进措施，从而提高产品的质量水平。
2. 六西格玛法3. 误差校正模型法误差校正模型法是一种通过建立数学模型，对产品或过程的误差进行分析和校正，以提高产品质量的方法。
通过利用统计学原理和数学模型，误差校正模型法可以准确预测产品质量问题的发生，并在发生前及时采取控制措施，从而有效提高产品的质量水平。
4. 效率前沿分析法效率前沿分析法是一种通过对生产过程的数据进行效率评估，识别产品质量提升的机会，从而优化生产过程，提高产品的质量水平的方法。
通过对生产过程的效率进行评估和比较，效率前沿分析法可以确定生产过程中存在的质量问题，并采取相应的改进措施，从而提高产品的产出率和质量水平。
三、各种方法的优缺点对比分析优点：简单易行，可及时发现和纠正质量问题。
缺点：对数据的要求较高，容易受到外在因素的影响。
优点：可以通过数学模型准确识别质量问题的根本原因。
缺点：需要大量的数据和资源支持，实施周期较长。
缺点：对建模技术要求较高，实施难度大。
优点：可以通过评估生产效率发现质量改进的机会。
缺点：难以确定因素之间的因果关系，较难实施。
四、提高产品质量的建议基于上述分析，结合实际情况，提高产品质量的建议如下：1. 结合控制图法和六西格玛法，建立完善的质量控制体系，及时发现并纠正质量问题。
质量管理量化控制方法研究
质量管理量化控制方法研究质量管理是管理学中的一个重要领域，目的是通过控制生产过程和产品的质量，确保产品符合客户要求并最大程度地满足客户需求。
质量管理量化控制方法是质量管理的核心部分，它通过采用数据分析和数学模型等科学手段，对质量进行分析、控制和优化，实现质量的可持续提升。
本文将探讨几种主要的质量管理量化控制方法。
1. 统计过程控制（SPC）统计过程控制是一种持续追踪过程数据以及其他相关变量（如工艺参数等）并及时做出反应的统计技术。
SPC通过提高生产过程的稳定性和预测性，来提高产品和过程的质量。
通过对生产过程中收集的数据进行实时监测和分析，SPC可以及时发现不良品和缺陷品，并及时采取纠正措施，以减少客户投诉和召回等损失，提高产品质量水平。
2. 六西格玛（Six Sigma）六西格玛是一种管理上的策略，旨在通过最小化质量缺陷的发生率，提高过程的稳定性和一致性，以实现尽可能少的变异。
它的目的是不断提高质量水平并保持高效产出率。
六西格玛要求在生产过程中彻底消除变异性，这需要在数据采集、分析和决策方面进行大量的工作，并采取措施来确保最终产品和过程处于最佳状态。
通过六西格玛的实施，可以更好地实现质量目标，并取得长期的运营和财务优势。
3. 5S5S是一种简单而实用的质量管理技术，其目的是通过规范化的工场管理，缩短生产周期，提高生产率和质量。
这项管理技术包括以下五项实践，即整理、整顿、清洁、清扫、维护，分别对应于日本的5个单词（ Seiri、Seiton、Seiso、Seiketsu ，和 Shitsuke）。
这些实践帮助生产部门建立高效的工场环境和工作流程，以简化生产过程、提高产品质量和生产效率。
4. 设计批准流程（PPAP）设计批准流程是一种常用的质量管理方法，它是用于生产和交付新产品的标准过程。
PPAP可以确保新产品满足客户需求、符合技术规范，并在生产和服务中具有持续性。
这项技术涉及流程规划、统计过程控制、测量控制、问题解决和持续改进等多个方面，并借助先进的技术工具和方法，例如数学模型和数据分析，来实现生产过程的可靠性和稳定性。
质量管理量化控制方法研究
质量管理量化控制方法研究质量管理是现代企业管理中非常重要的一环，对于产品质量的监控和控制是保障企业企业竞争力和市场地位的重要手段。
随着技术的不断进步和市场的不断竞争，质量管理也在不断发展和完善，其中量化控制方法是其中的重要内容之一。
本文将探讨质量管理中的量化控制方法，以及其在实际中的应用情况和发展趋势。
一、量化控制方法的理论基础1.统计质量控制统计质量控制是一种通过统计分析方法对产品质量进行控制的方法，其核心思想是通过采集样本来分析产品的质量特征，进而进行控制和改进。
统计质量控制的理论基础包括质量分布理论、抽样理论、统计推断等内容，通过这些理论知识可以对产品的质量进行科学的评估和控制。
2. Six SigmaSix Sigma是一种将统计方法与管理方法相结合的质量管理体系，其目的是通过不断的改进和优化来实现产品质量和流程的稳定和改善。
Six Sigma方法主要包括定义、测量、分析、改进和控制五个步骤，通过这些步骤的循环应用来实现对产品质量的控制。
3. 品质功能部署(QFD)品质功能部署是一种将顾客需求转化为产品质量特性的方法，通过对产品的功能进行部署和优化来实现对产品质量的控制和提高。
QFD方法主要包括了顾客需求的获取、品质特性的分析和设计、尺寸特性的控制等环节，通过这些环节的实施可以实现对产品质量的量化控制。
以上提到的几种量化控制方法都是建立在一定的理论基础之上的，通过这些方法的运用可以实现对产品质量的量化控制和管理。
下面将探讨这些方法在实际中的应用情况和发展趋势。
二、量化控制方法在实际中的应用情况1. 在汽车制造行业中，统计质量控制方法被广泛应用。
汽车制造是一个大规模、高标准的制造过程，通过统计质量控制方法可以对汽车的各项质量指标进行监控和改进，从而保证汽车的质量和安全性。
2. 在电子产品制造行业中，Six Sigma方法被广泛应用。
电子产品的制造流程较为复杂，通过Six Sigma方法可以对各个环节进行精细化的管理和改进，从而提高产品的质量水平和市场竞争力。
质量管理量化控制方法研究
质量管理量化控制方法研究质量管理量化控制方法研究是为了实现有效的质量管理，提高产品和服务的质量水平。
本文将探讨几种常用的质量管理量化控制方法。
其中一种常用的方法是统计质量控制。
统计质量控制主要依靠收集和分析数据来控制质量。
一种常用的方法是过程控制图。
过程控制图是通过收集一系列数据点，然后根据统计方法计算出控制上限和控制下限，从而判断过程是否处于可控状态。
当数据点超出控制限时，就需要采取相应的措施来纠正问题，以确保质量控制在可接受的范围内。
质量成本控制也是一种重要的质量管理量化控制方法。
质量成本控制是通过分析和计算质量相关的成本，来指导质量管理决策。
质量成本包括预防成本、评估成本和失控成本。
预防成本是为了预防质量问题而进行的投入，例如培训员工、改进设备等。
评估成本是为了评估和检查质量而进行的投入，例如质检、检验等。
而失控成本是由于质量问题而产生的成本，例如返工、索赔等。
通过分析质量成本，可以找出质量问题的根本原因，从而采取措施来降低质量成本，并提高质量水平。
质量绩效指标也是一种重要的质量管理量化控制方法。
质量绩效指标是用来衡量和评估质量水平和质量管理效果的指标。
常见的质量绩效指标包括缺陷率、不合格品率、客户满意度等。
通过设定和监控质量绩效指标，可以及时发现和纠正质量问题，从而实现持续改进和提高质量水平的目标。
质量管理量化控制方法是实现有效的质量管理的重要手段。
统计质量控制、六西格玛、质量成本控制和质量绩效指标等方法可以帮助企业找出质量问题的根本原因，并采取相应的措施来提高质量水平。
通过不断改进和优化，可以实现持续改进和提高质量的目标。
量化分析在产品质量控制中的作用有哪些
量化分析在产品质量控制中的作用有哪些在当今竞争激烈的市场环境中，产品质量是企业生存和发展的关键。
为了确保产品质量的稳定性和可靠性，企业需要采用各种方法和技术进行质量控制。
其中，量化分析作为一种科学、有效的手段，在产品质量控制中发挥着至关重要的作用。
量化分析是指通过收集、整理和分析数据，以数字和统计方法来描述和评估事物的特征和规律。
在产品质量控制中，量化分析可以帮助企业更准确地了解产品的质量状况，发现潜在的质量问题，制定合理的质量控制策略，从而提高产品质量，降低质量成本，增强企业的市场竞争力。
首先，量化分析能够为产品质量控制提供客观、准确的质量数据。
在产品生产过程中，会产生大量与质量相关的数据，如原材料的成分、生产工艺参数、产品的尺寸、性能等。
通过对这些数据进行量化分析，可以得到产品质量的各项指标，如平均值、标准差、合格率等。
这些数据能够直观地反映产品质量的水平和波动情况，为质量控制人员提供了客观、准确的依据，帮助他们了解产品质量的现状，及时发现质量异常。
其次，量化分析有助于发现产品质量的潜在问题。
通过对质量数据的深入分析，如运用控制图、直方图、散布图等工具，可以揭示数据中的趋势、模式和异常点。
例如，控制图可以监控生产过程是否处于稳定状态，如果控制图中的数据点超出了控制界限，就表明生产过程可能出现了异常，需要及时进行调查和调整。
直方图可以展示数据的分布情况，帮助判断产品质量是否符合正态分布，如果分布存在偏态或双峰，可能意味着存在质量问题需要解决。
散布图则可以分析两个变量之间的关系，如生产工艺参数与产品性能之间的关系，从而找到影响产品质量的关键因素。
再者，量化分析能够为质量改进提供方向和依据。
在发现质量问题后，量化分析可以帮助确定问题的根源和影响范围。
通过对相关数据的回归分析、方差分析等，可以找出影响产品质量的主要因素，并评估它们的贡献程度。
在此基础上，企业可以有针对性地采取改进措施，如优化生产工艺、调整原材料配方、加强员工培训等，以提高产品质量。
质量管理量化控制方法研究
质量管理量化控制方法研究【摘要】这篇文章旨在探讨质量管理量化控制方法。
在将介绍研究的背景、意义和目的。
正文将涵盖质量管理量化控制方法的定义、分类、应用案例分析、优缺点以及发展趋势。
结论部分将总结研究的启示和展望。
通过这篇文章，读者将深入了解质量管理量化控制方法的相关理论和实践，以及其在质量管理中的重要性和未来发展方向。
【关键词】质量管理、量化控制方法、研究、背景、意义、目的、定义、分类、应用案例分析、优缺点、发展趋势、启示、展望。
1. 引言1.1 质量管理量化控制方法研究背景质量管理是企业生产经营活动中至关重要的一环。
随着市场竞争的日益激烈，传统的质量管理方法已经无法满足现代企业对产品质量的要求。
质量管理量化控制方法的研究逐渐成为学术界和企业界的热门话题。
质量管理量化控制方法研究背景的重要性在于，它可以帮助企业提高产品质量，降低生产成本，提升市场竞争力。
随着信息技术的快速发展，质量管理量化控制方法的研究也进入了一个新的阶段。
通过对大数据、人工智能等前沿技术的应用，可以实现对质量管理过程的精细化监控和改进，为企业实现质量管理的升级提供了新的途径。
质量管理量化控制方法研究背景的探讨还有助于我们深入了解质量管理领域的发展现状和问题所在。
这也为我们后续的研究工作提供了重要的参考和启示，指导我们更好地探索质量管理领域的未来发展方向和途径。
对质量管理量化控制方法研究背景的深入分析具有重要意义。
1.2 研究意义质量管理量化控制方法的研究具有重要的意义。
通过对质量管理量化控制方法的研究，可以帮助企业更加科学地进行质量管理，提高产品和服务的质量水平，增强竞争力。
了解不同类型的质量管理量化控制方法，可以帮助企业有效地选择适合自身情况的方法，提高管理效率，降低成本。
研究质量管理量化控制方法还有助于不断改进管理实践，推动管理理论的发展。
随着市场竞争的日益激烈和消费者对产品质量要求不断提高，对质量管理量化控制方法的研究显得尤为重要，可以帮助企业及时应对市场变化，提高产品竞争力。
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2008
150
10.2万
124.8
0.832
123±2
24.38
95.57%
43.03%
1034
注:由于2005年试卷满分为120分,(*)表示分数不低于60分的人数所占比例,(**)表示分数不低于109的人数所占比例 2018/5/9 闵行交流
33
难度
近四年中考某学科试卷考试成绩总体情况表
年份 总分
常模参照：确定学生在群体中的相对位置
类似高考、初三、高三模拟考试 标准参照：说明学生在多大程度上达到了所要求 的学科标准 学校内部阶段性考试 增长参照：解释并确认学习的作用以及学习的增 长也促进情况 教师和家长很看中学生在学习中的进步，但很 少将其作为评分的基础，一些专家认为其可以作 为常模参照和标准参照的解释的补充
考生人 数
平均分
整卷难度
预计整卷平均分
均方差
及格比例(≥72)
优秀比例(≥135)
满分人数
2005
120
11.7万
100.01
0.833
97±2
24.96
91.5%(*)
51.8%(**)
4707
2006
150
11.6万
119.67
0.798
120±2
31.76
90.22%
42.27%
3569
2007
5 14 7 13 9 12 1 12 3 11 5 10 97
33 25 17
49 41
73 65 57
89 81
ZF
9 1
SX
2018/5/9
闵行交流
32
总体情况
某学科试卷考试成绩总体情况表
年份 总分 考生人数 平均分 整卷难度 预计整卷平均分 均方差 及格比例(≥72) 优秀比例(≥135) 满分人数
2018/5/9
闵行交流
21
项目反应理论的缺点
由于是概率模型，所以数学模型与实测数据的 拟合要求高； 题目反应理论是一维性假设，即在模型性使用 中，要求试题只测试单个心理特质。这个假设 要求非常高，目前没有很好的方法可以去验证。 但目前世界上不断地就多维情况开发相应的理 论模型，已经进入实际使用中。
技术指标：信度、效度、区分度、难度（注意
不同考试类别，所用公式不同）
2018/5/9
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6
教育测量与评价的基本问题
测量的基本含义
测量的过程是赋值的过程 测量往往包含在某评价或评定中，更多的被看成一种基本的研究手段 人的心智的复杂性，决定了测量对象相关因素之间是不明确的，大量的概率模型被广泛的使 用
2018/5/9闵行Fra bibliotek流22
命题技术控制
攻克难点:建立阶段性测试的评价目标 明确两个关系: 课程标准与考试标准的关系 使用对象不同 性质与功能不同 可测程度不同 稳定程度不同 教材与考试标准的关系 命题要点:命题的目的、原则及指导思想
注意： 1、对于高利害性的考试，命题必须守住如下底线： 科学性 公平性 难度 2、考试标准与课程标准的一致性
2018/5/9
闵行交流
18
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闵行交流
19
项目反应模型
二级评分IRT模型 例：逻辑斯蒂模型 单参数模型（拉希模型）；双参数模型和三参 数模型。 多级评分IRT模型 连续型IRT模型
2018/5/9
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20
项目反应理论的优点及运用
能力参数估计的不变性。 即个体独立于测验 项目参数估计的不变性。 即测验独立于个体 提供被试能力估计值的精确度指标 被试能力和项目难度在同一量表上，为测验编 制、测题分数的报告和解释提供了便利。
评价的基本含义
评价是价值分析、衡量和判断的过程 测量不能代替评价，测量是一个量化过程，评价是一个定性过程 在数学教育中，评价目标往往是： 数学事实，包括定义、定义、公式，某些特殊的证明等 获得数学结果的标准方法与技能 标准的应用，即典型的非数学情境，通过明确的数学手段完美处理
1.
2.
3.
2018/5/9
2018/5/9
闵行交流
15
经典测量理论的局限性
抽样变动大 能力难比较 复本难实施 缺乏预测力
2018/5/9
闵行交流
16
IRT的特点
基本思想：潜在特质 基本思路 确定被试的心理特质值和他们对于项目的反应 之间的关系，这种关系的数学形式就是“项目 反应模型”。IRT的核心就是数学模型的建立 以及对模型中各个参数的估计。
1、所要测的量，记 间是相互独立的； 3、观察分数，记 X ，是真分数与误差分数 的和，可以用如下数学模型表示
X T E
闵行交流
2018/5/9
14
经典测量模型的特点与优点
理论假设是要求不高，是弱假设。从经验的判 断，有较强的可接受性。 这套理论经过近六十多年的发展和实践，形成 里较为完善的测验理论及对试题和试卷进行统 计分析方法，方法简单，直观，易掌握。 在我国教育工作者应用中有一定的普遍性。
闵行交流
7
教育评价相关概念分析
教育测量与教育评价
教育评价是教育测量的一种延续
测验与考试
测验是对行为样本的客观的和标准化的测量 考试一般指在比较正式场合下的测验，目的性比较强
2018/5/9
闵行交流
8
评价
测验
测量
2018/5/9
闵行交流
9
教育评价的过程的四个步骤：
确定教育目标； 设计评价情境，这必须依据预先规定的教育 目标中期望学生变化的那种行为来设计的； 选择和编制评价的工具，要求这些工具能引 发教育目标所期望的那种行为； 分析评价结果，即依据既定的教育目标来分 析评价学生所达到的程度
闵行交流 2
2018/5/9
内容结构
当前面临的问题 量化手段及相关技术指标 量化数据结果为诊断提供必要依据 在教学管理中，有待进一步思考的问题
2018/5/9
闵行交流
3
当前面临的问题：宏观层面
问责 学生学习的改善
2018/5/9
闵行交流
4
当前面临的问题：微观层面
如何获取、利用相关学生信息，有效为诊断、 决策所用？
从量化角度浅析质量控制
主讲：王鼎
2018/5/9
闵行交流
1
感怀
只要涉及到人的事都是复杂的，包括教育质量控制，我 们的目的只是希望将复杂问题简单化，但不一定解决所 有问题. 这是一块必须用心去体会的领域，在这里我们似乎在了 解他人，但问题解决的结果往往仅仅进一步了解了自己。 当我们常常认为回答了某个问题的时候，我们却常常被 更多的问题所困。 相关技术只有通过实践才能体现其价值，否则与垃圾无 异。 我思故我在，每个学校，每个地区都有其发展的特殊性， 必须结合相应发展规律，作到个性与共性的有效结合， 平衡好“破”与“立”的关系。
计算机技术的发展提高了测验的效率
提升的测量与评价的数据采集精度，提升了评价的可监控性和有效性
教育测量、评价的社会化功能逐步增强
如何保证公平公正不仅仅是相关教育测量学界关心的问题，同时社会更加关注， 特别是对于高风险的评价。
2018/5/9
闵行交流
11
评价的参照系：回答使用什么参照来解释所得
相关信息
2
n r (1 i 1 2 ) n 1
2 i
n
2018/5/9
闵行交流
29
效度
效度:试卷的有效性简称效度，指试卷在多大程度上测 到了所要测的对象，如知识、技能、能力等。 效度分类： 内容效度：知识、技能的覆盖面、代表性及要求 程度 结构效度：能力结构的体现 效标效度：测验分数与效标的相关程度
涉及相关测验的合理使用
如何保证学科教研组长所提供的信息具有较大 的可靠性及有效性？
涉及数据的可靠性及评价的有效性
如何保证教育目标实施的连贯性及稳定性
涉及控制与反馈技术的使用
2018/5/9
闵行交流
5
量化手段及技术指标
量化相关内容：
测量、评价、测验、考试的区别与联系 评价的一般常识 测量模型使用 命题的技术控制
2018/5/9
闵行交流
25
考试蓝图
2018/5/9
闵行交流
26
技术指标：难度
对于二分法记数的试题
P 为项目难度，R 为答对该项目的人数，N 为参加测验的总人
数； 对于连续分数记分的试题
R P N
P 为项目难度， x 为该项目的平均得分，W 为该项目的满分
x P W
2018/5/9
闵行交流
如用中考的成绩与模拟中考的成绩的相关程度来检验模拟中考的有效性，中考就成了模拟 中考的效标
2018/5/9
闵行交流
30
试卷质量的核心问题：效度、信度
信度》=效度
2018/5/9
闵行交流
31
案例举例：总体情况：
4 3 2
2007初中毕业生学业水平数学测试成绩条形图
1
Percent
0 1.0 9.0 17.0 25.0 33.0 41.0 49.0 57.0 65.0 73.0 81.0 89.0 97.0 113.0 129.0 145.0 105.0 121.0 137.0
150
10.1万