数据的采集与统计分析
质量控制中的数据采集与分析方法
质量控制中的数据采集与分析方法随着全球贸易和市场竞争的不断加剧，各行各业都在不断努力提高产品和服务质量。
在这个过程中，数据采集和分析变得越来越重要。
本文将深入探讨质量控制中的数据采集与分析方法。
一、数据采集数据采集是质量控制的第一步，也是最关键的一步。
只有收集到准确、全面的数据，才能进行有效的分析和改进。
以下是几种常见的数据采集方法：1.1 历史数据分析法历史数据分析法是指通过查看历史记录，计算和比对数据，得出结论并提出改进建议的方法。
这种方法可以用于定量和定性数据的采集。
定量数据包括数量和数字，例如销售量、客户满意度等；定性数据包括质量、服务等方面的描述，例如客户评价、产品外观等。
通过遍历历史数据，可以找到数据的变化趋势和突出问题，为下一步的改进提供参考。
1.2 监控式数据采集监控式数据采集是指使用传感器、探测器和监测设备等技术手段对生产流程、设备运行状态等实时进行监控，得出数据和结论的方法。
此类数据采集方法通常用于生产制造行业，可以实现实时监控和迅速反应，从而减少可能的人工误差和设备故障等问题。
1.3 抽样式数据采集抽样式数据采集是指采用随机抽样的方法，对一定数量的样本数据进行分析和测量，获得一些有代表性的数据，以此推断总体数据的情况。
这种方法可以用于任何领域中的数据采集，同时也是一种经济高效的采集方法。
二、数据分析2.1 统计学与质量控制统计学是质量控制中最重要的方法之一，包括描述统计学和推论统计学两种方法。
描述统计学用于总结和描述数据的性质；推论统计学则用于通过数据对总体进行推测，为质量控制决策提供依据。
常用的质量控制统计学工具包括控制图、直方图和帕累托图等。
2.2 数据挖掘数据挖掘是指利用计算机分析数据，从中提取有用信息的方法。
在质量控制中，数据挖掘可以从大量历史记录中找出规律和趋势，并发现问题，为进一步改进提供意见。
有很多常用的数据挖掘算法，例如分类算法、聚类算法和关联规则算法等。
2.3 人工智能与机器学习人工智能和机器学习技术不断发展，正在逐渐成为质量控制中不可或缺的分析工具。
数据收集与分析：采集和分析数据
数据收集与分析：采集和分析数据数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，它是信息时代的重要组成部分，也是科学研究和商业决策的基础。
数据的收集和分析是获取有用信息的关键步骤，通过对数据的采集和分析，我们可以得到对问题的深入洞察，从而做出更明智的决策。
一、数据收集数据收集是指通过各种手段和渠道获取数据的过程。
数据收集的目的是收集各种相关的数据，以便后续进行分析和应用。
数据收集的方法多种多样，可以通过问卷调查、观察、实验、网络爬虫等方式进行。
在进行数据收集时，需要充分考虑样本的代表性和数据的准确性。
数据收集需要严格遵循一定的步骤和流程。
首先是明确研究目标和问题，确定需要收集的数据类型和范围。
其次是设计数据收集工具，如问卷、观察表等，确保收集到的数据能够满足分析的需求。
然后是选择合适的样本和受试者，保证数据的代表性。
最后是进行数据收集，根据预定的计划采集数据，并确保数据的完整性和准确性。
二、数据分析数据分析是指对收集到的数据进行处理、整理和解释的过程。
通过数据分析，我们可以从大量的数据中提取有用的信息和结论，为决策提供科学的依据。
数据分析的方法和技术众多，常见的包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
根据具体情况，选择合适的方法进行数据分析。
数据分析的过程中需要注意几个重要的方面。
首先是数据清洗和整理，对收集到的数据进行去重、去噪和格式化处理，以便进一步的分析。
其次是数据探索和可视化，通过统计图表和可视化工具来揭示数据之间的关系和趋势。
最后是建立数学模型和进行预测，通过分析历史数据来预测未来的趋势和结果。
三、数据收集与分析的应用数据收集与分析在各个领域都有广泛的应用。
在商业领域，数据收集与分析可以帮助企业了解市场需求、优化产品设计和改进运营效率，从而取得竞争优势。
在科学研究领域，数据收集与分析可以帮助科学家发现规律和探索未知，推进科学进步。
在政府和社会领域，数据收集与分析可以帮助政府决策和公共管理，提高政府的决策效果和服务质量。
数据采集与分析流程
数据采集与分析流程随着互联网的快速发展，数据已经成为各个领域研究和决策的基础。
数据采集与分析流程是一个系统的过程，它包括了数据的获取、处理、分析和可视化展示等环节。
本文将介绍一个典型的数据采集与分析流程。
一、数据采集数据采集是数据分析的第一步，也是最基础的环节。
在数据采集过程中，我们需要明确采集的目标和范围，选择合适的数据源，并制定采集计划。
1. 确定采集目标和范围在进行数据采集之前，我们首先需要明确采集的目标和范围。
例如，我们要分析某个产品的销售情况，那么我们需要采集相关的销售数据，包括销售额、销售量、销售地区等信息。
2. 选择数据源根据采集的目标和范围，我们需要选择合适的数据源。
数据源可以是公开的数据库、API接口、网页抓取、传感器等等。
选择合适的数据源是确保采集数据质量的重要一步。
3. 制定采集计划制定采集计划是为了确保数据的完整性和准确性。
采集计划应包括数据采集的时间、频率、采集方式、采集工具等信息。
同时，我们需要考虑数据的存储和备份，以防数据丢失。
二、数据处理数据采集之后，我们需要对采集到的原始数据进行处理和清洗，以便后续的分析工作。
1. 数据清洗数据清洗是数据处理的一项重要工作，它包括对数据的去重、缺失值处理、异常值处理等。
清洗后的数据将更加准确和可靠，为后续的分析工作提供良好的基础。
2. 数据转换在数据处理过程中，我们常常需要对数据进行转换。
例如，我们将日期格式转换为标准的时间格式，将字符串类型转换为数值类型等。
数据转换可以是为了方便后续的计算和分析。
三、数据分析数据分析是数据采集与分析流程中最核心的环节，它包括对数据进行统计、建模、挖掘等操作，以获取有价值的信息和洞察。
1. 数据统计数据统计是对数据进行描述性分析和摘要的过程。
通过数据统计，我们可以了解数据的特征和分布情况，例如平均值、方差、最大值、最小值等。
2. 数据建模数据建模是数据分析的一个重要方法。
通过建立合适的模型，我们可以对数据进行预测和推断。
市场调研中的数据采集与分析技巧
市场调研中的数据采集与分析技巧在市场调研中，数据采集和分析是非常重要的环节。
准确的数据采集和有效的数据分析能够为企业提供决策支持和市场洞察。
本文将介绍一些市场调研中常用的数据采集和分析技巧。
一、数据采集技巧1.明确研究目标：在进行市场调研之前，首先要明确研究目标。
明确研究目标有助于筛选合适的数据来源和采集方式，以及确定数据采集的重点和范围。
2.选择合适的数据来源：市场调研的数据来源多种多样，包括第一手数据和第二手数据。
第一手数据是指直接从目标受众或对象那里获得的数据，如调查问卷、访谈等方式；第二手数据是指已经存在的其他研究或调研机构提供的数据，如市场报告、统计数据等。
根据研究目标的不同，选择合适的数据来源进行数据采集。
3.有效利用调查工具：在市场调研中，调查问卷是一种常用的数据采集工具。
设计调查问卷时要清晰明了，避免使用复杂的问题，以确保被访者能够准确理解问题并给出真实、有效的答案。
同时，要合理利用开放性和封闭性问题，尽可能提供多样化的回答选项。
4.充分利用科技手段：随着科技的发展，市场调研的数据采集也变得更加便捷和高效。
通过利用在线调查工具、社交媒体监测平台等科技手段，可以快速收集大量的数据，并利用数据分析工具进行深入分析。
二、数据分析技巧1.数据清洗与整理：在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行清洗和整理。
清洗数据是指去除数据中的错误、重复、缺失等不规范的部分，并保证数据的一致性和准确性。
整理数据是指将原始数据转化为可用于分析的形式，如将文本数据转化为数字数据等。
2.选择合适的分析方法：根据研究目标和数据类型的不同，选择合适的分析方法进行数据分析。
常用的数据分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等。
选择合适的分析方法可以更好地揭示数据之间的关系和趋势，为决策提供有力的支持。
3.数据可视化：数据可视化是将数据以图表、图像等形式展现出来，使其更容易理解和分析的过程。
通过应用各种数据可视化工具，如图表工具、地图工具等，可以将复杂的数据转化为直观的图形，帮助研究者更好地把握数据的特点和变化趋势。
生产运作中的数据采集与分析方法介绍
生产运作中的数据采集与分析方法介绍引言在现代生产运作中，数据采集与分析方法的应用越来越重要。
通过对生产数据的采集和分析，企业可以了解和优化运作过程，提高生产效率和质量，降低成本，增强竞争力。
本文将介绍生产运作中常用的数据采集与分析方法。
数据采集方法1. 实时传感器数据采集实时传感器数据采集是一种常见的数据采集方法。
它通过安装传感器设备，实时监测生产过程中关键参数的数值，并将这些数据传输到中央数据库中。
例如，在生产线上使用温度传感器来监测产品的温度，或使用压力传感器来监测设备的运行压力。
这些实时数据可以用于监测和控制生产过程，并通过后续的数据分析得出。
2. 手动数据采集手动数据采集是另一种常见的数据采集方法。
它通常通过工作人员进行，需要手动记录关键参数的数值。
例如，操作员可以记录设备的运行时间、产品的质量指标等。
手动数据采集相对简单，但容易出现数据录入错误和延迟的问题，因此在一些自动化水平较低的企业仍然普遍使用。
3. RFID（无线射频识别）数据采集RFID数据采集是一种基于无线射频技术的数据采集方法。
它使用RFID标签和读写器，将标签上的数据传输到中央数据库中。
例如，在生产车间使用RFID标签来跟踪原材料的进出，或使用RFID标签来识别产品的批次信息。
RFID数据采集具有高效、准确的特点，适用于大规模和快速的数据采集需求。
4. PLC（可编程逻辑控制器）数据采集PLC数据采集是常用的自动化数据采集方法。
它通过与PLC连接，实时获取生产过程中的信号状态和参数数值。
PLC是一种专用的计算机控制器，可以通过编程来实现自动化控制。
例如，在自动化生产线上，PLC可以用来采集和控制设备的状态和参数，以及监测设备的故障信息。
数据分析方法1. 数据可视化分析数据可视化是一种常用的数据分析方法，它将数据以图表、图形等形式展示出来，使人们能够更直观地理解数据的规律和趋势。
常见的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、饼图等。
如何进行深入的数据采集与调研分析
如何进行深入的数据采集与调研分析在进行深入的数据采集与调研分析时，我们需要采取一系列有效的方法和技巧。
本文将从以下几个方面进行介绍：数据采集准备、数据采集方法、数据调研分析以及数据应用。
一、数据采集准备在进行数据采集之前，我们需要明确清晰的目标，明确需要采集的数据类型以及所需数据的范围。
同时，我们还需要准备好必要的工具和资源：计算机、网络连接、各类数据源等。
此外，还需要制定一个合理的时间计划，并确保能够保持高效的工作状态。
二、数据采集方法1. 网络爬虫网络爬虫是一种常用的数据采集方法，它通过模拟用户访问网页、自动化地提取数据。
我们可以利用Python等编程语言编写爬虫程序，自动访问网页，并将所需数据抽取出来。
在进行网络爬虫时，需要注意网站的爬取规则，遵守相关法律法规以及网站的使用约定。
2. 调查问卷在一些情况下，我们需要收集用户的意见和反馈。
此时，调查问卷是一种非常有效的数据采集方法。
我们可以使用在线调查工具，设计一份合适的问卷，并邀请用户填写。
在设计问卷时，需要注意问题的合理性、清晰性，以及对样本的控制，以确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据库查询在一些已经建立起数据库的场景下，我们可以通过数据库查询来获取所需数据。
通过编写SQL语句，我们可以从数据库中提取出满足特定条件的数据，以供后续分析使用。
在进行数据库查询时，需要掌握基本的SQL语法和数据库操作技巧，以提高查询效率。
三、数据调研分析1. 数据清洗在进行数据分析前，我们需要对采集到的原始数据进行清洗。
清洗的目的是去除数据中的噪声、异常值和缺失值，以保证后续分析的准确性。
在进行数据清洗时，我们需要检查数据的完整性、一致性和准确性，并进行相应的处理。
2. 数据探索在数据清洗完成后，我们可以进行数据探索分析，以发现数据中的规律和趋势。
通过绘制统计图表、计算基本统计量等方式，我们可以对数据进行可视化和描述性分析。
数据探索的目的是为后续的深入分析提供依据，发现变量间的关系和潜在的规律。
数据的统计和分析
数据的统计和分析数据在现代社会中扮演着举足轻重的角色。
它们不仅反映了现实世界的情况，还为决策和策划提供了有力的依据。
在这篇文章中，我们将探讨数据的统计和分析方法，以及如何利用这些方法获取有关特定问题的见解。
一、数据采集与整理数据的统计和分析首先需要获得相关的数据。
数据采集可以通过不同途径进行，例如实地调研、问卷调查、实验观测等。
采集到的数据可能是定量数据（如身高、体重等可以用数值表示的数据）或定性数据（如喜好、态度等难以用数值表示的数据）。
完成数据采集后，我们需要对数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和一致性。
二、描述性统计描述性统计是对数据进行基本的整理和分析，以了解数据的基本性质。
它通常涉及到以下几个方面：1.中心趋势的度量：通过计算众数、中位数和平均数等指标，可以了解数据的集中程度和典型值。
例如，在收集到一组学生成绩后，可以计算平均成绩，以了解整体的学业水平。
2.离散程度的度量：通过计算极差、方差和标准差等指标，可以衡量数据的分散程度。
离散程度越大，代表数据的分布越分散。
例如，在分析销售额的数据时，可以计算标准差来评估销售额的波动性。
3.数据分布的图形展示：利用直方图、箱线图等图形工具，可以直观地展示数据的分布情况。
图形展示有助于我们更好地理解数据的模式和特征。
三、推断统计推断统计是在对样本数据进行分析的基础上，对总体特征作出估计和推断。
它可以通过统计假设检验和置信区间等方法来帮助我们得出结论。
1.统计假设检验：通过对样本数据进行分析，然后与一个特定的假设相比较，来判断该假设是否成立。
这个假设可以是“两组样本的平均值是否相等”或“观察到的数据模型是否符合某种理论模型”等问题。
统计假设检验能够帮助我们进行科学的推断和判断。
2.置信区间估计：在样本数据的基础上，利用统计方法计算出一个置信区间，以表明对总体特征的估计范围。
例如，在抽样调查中，我们可以利用置信区间估计来推断某个总体特征的范围。
四、因果关系的建立数据的统计和分析也可以帮助我们建立因果关系的模型。
如何进行有效的数据采集和分析
如何进行有效的数据采集和分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
有效的数据采集和分析能够帮助我们洞察市场趋势、了解客户需求、优化业务流程，从而在激烈的竞争中取得优势。
那么，如何进行有效的数据采集和分析呢？接下来，让我们一起探讨这个问题。
一、明确数据采集的目标在开始数据采集之前，我们首先需要明确采集数据的目的是什么。
是为了评估产品的市场表现，还是为了了解客户的满意度？是为了优化内部流程，还是为了预测未来的销售趋势？不同的目标决定了我们需要采集的数据类型和范围。
例如，如果我们的目标是了解客户的满意度，那么我们可能需要采集客户的反馈信息、购买行为、投诉记录等数据。
如果我们的目标是预测未来的销售趋势，那么我们可能需要采集历史销售数据、市场动态、宏观经济指标等数据。
明确的数据采集目标能够为我们的后续工作提供清晰的方向，避免盲目采集无用的数据，浪费时间和资源。
二、选择合适的数据采集方法明确了数据采集的目标后，接下来我们需要选择合适的数据采集方法。
常见的数据采集方法包括问卷调查、访谈、观察、实验、网络爬虫、传感器监测等。
问卷调查是一种常见的数据采集方法，适用于大规模收集定量数据。
通过设计合理的问卷，可以快速获取大量关于用户态度、行为和需求的信息。
但需要注意的是，问卷的设计要科学合理，问题要清晰明确，避免引导性和歧义性。
访谈则适用于深入了解用户的想法和感受，获取定性数据。
访谈可以是面对面的，也可以通过电话或网络进行。
在访谈过程中，采访者要善于倾听和引导，挖掘出被采访者的真实想法。
观察法可以直接观察用户的行为和活动，获取真实可靠的数据。
但观察法可能会受到观察者主观因素的影响，而且无法了解用户的内心想法。
实验法通过控制变量来研究因果关系，适用于验证假设和评估产品或服务的效果。
但实验法的实施成本较高，而且需要严格控制实验条件，以确保实验结果的可靠性。
网络爬虫可以从互联网上自动抓取大量的数据，但需要注意遵守法律法规和网站的使用规则。
数据采集与统计分析方法
数据采集与统计分析方法数据采集与统计分析是近年来数据科学与数据分析领域中的重要研究方向之一。
随着大数据时代的到来，数据采集和统计分析的方法变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的数据采集和统计分析方法。
一、数据采集方法数据采集是数据科学中的第一步，它涉及到从各种数据源中获取数据的方法和技术。
以下是几种常见的数据采集方法：1. 网络爬虫网络爬虫是一种通过自动化程序从网页中提取数据的技术。
它能够自动化地浏览和提取大量的数据，并将其保存到数据库或者文件中供后续分析使用。
网络爬虫可以根据需求来定制程序，以获取特定网页中的数据。
2. 传感器数据采集传感器数据采集是一种通过传感器设备获取现实世界中的数据的方法。
传感器可以测量各种参数，如温度、湿度、压力、光照等，这些参数的数据可以被采集并用于后续分析。
3. 调查问卷调查问卷是一种常见的数据采集方法，通过向受访者提问来收集数据。
调查问卷可以通过面对面访谈、电话调查或者在线问卷的形式进行。
通过分析问卷中的回答，可以获取一定数量的数据进行统计分析。
二、数据统计分析方法数据采集之后，需要对数据进行统计分析，以揭示数据中的规律和趋势。
以下是几种常见的数据统计分析方法：1. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
它通过计算基本统计量，如平均值、中位数、标准差等，来描述数据的特征。
描述统计分析能够提供数据的平均水平、离散程度和分布形态。
2. 探索性数据分析探索性数据分析是一种通过可视化手段来探索数据的方法。
它包括绘制直方图、散点图、箱线图等图表，以及计算相关系数和回归分析等方法。
探索性数据分析能够帮助发现数据中的模式、异常值和关联性。
3. 假设检验假设检验是一种用于检验统计推断的方法。
它通过建立零假设和备择假设，并计算观察值与预期值之间的偏差程度，来判断结果是否有统计显著性。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析等。
4. 回归分析回归分析是一种建立变量之间关系的方法。
工作总结数据采集与分析
工作总结数据采集与分析工作总结：数据采集与分析一、引言作为数据分析师，我在过去一年中主要从事数据采集和分析的工作。
本文将对我的工作进行总结，深入探讨数据采集的重要性及其对业务决策的价值，并结合具体案例讲解数据分析的方法和步骤。
二、数据采集的重要性数据作为企业的重要资产，对于业务决策具有重要意义。
数据采集可以帮助企业收集和整理信息，探索市场需求和客户行为，为企业提供决策支持。
数据采集的重要性主要体现在以下几个方面：1. 全面了解市场和客户：通过数据采集可以了解市场中的竞争对手情况、市场需求的变化和客户的购买行为。
这些信息可以帮助企业了解市场趋势，并做出相应的调整和决策。
2. 优化运营和资源配置：通过数据采集可以了解企业各个环节的运营情况，从而优化运营流程并合理配置资源。
例如，可以通过数据采集分析出销售渠道的效益，进而决定是否调整渠道配置。
3. 反映营销策略效果：通过数据采集可以了解不同营销策略的效果，包括广告投放、促销活动等。
这可以帮助企业评估市场推广活动的效果，并在未来制定更明智的市场营销策略。
三、数据采集方法与案例数据采集的方法多种多样，可以通过自主收集、第三方数据购买、合作伙伴数据分享等多渠道获取。
下面以某电商企业为例，介绍数据采集的过程和方法。
1. 确定数据需求：首先，我们需要明确自己需要采集哪些关键数据，例如网站访问量、用户行为数据、商品销售数据等。
2. 数据收集工具选择：根据采集需求，选择合适的数据收集工具。
比较常用的数据收集工具包括谷歌分析、百度统计等。
3. 数据采集参数设置：通过数据收集工具，设置需要采集的参数，以满足数据需求。
例如，可以设置采集网站访问量的参数，包括访问量和访问时长等。
4. 数据质量控制：在数据采集过程中，需要对数据质量进行控制，确保数据的准确性和完整性。
可以通过设置合适的数据过滤规则和验证方法。
5. 数据整理与存储：采集到的数据需要进行整理和存储，以便后续的数据分析和利用。
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2 2 查阅2表，得到 P 0 值
该值反映的是假设分布的拟合程度。
3.4 拟合度检验-指定拟合度的检验
我们可以根据拟合度检验的要求，设定一个拟合度的显著性 指数，根据设定的显著性指数以及2分布的自由度数f =
估计
3.3 参数估计-分布参数的类型
位置参数γ
确定分布函数取值的范围 当γ 变化时，分布函数仅仅在坐标系上的位置发生变化 用于确定在分布范围内取值的大小比例 β的改变只压缩或扩张分布函数，不改变其基本形状 是决定分布函数基本形状，从而改变分布函数性质的参数
比例参数β
形状参数α
3.3 参数估计-方法
f ( x) (x - ) exp( ( x / ) 测量误差；某个地区劳动者的收入
-1
1 b e x a
axb
零部件或设备的寿命；完成某项任务 所需要的时间
0
3.1 数据的采集
什么是数据采集？ 数据采集的意义？
数据采集是针对实际问题，经过系统分 数据的采集是一项工作量很大的工作， 析或经验的总结，以系统的特征为目标， 也是在模拟中最重要、最困难的问题。 收集与此有关的资料、数据、信息等反 即使一个模型结构是正确的，但若收集 映特征的相关数据。
1 k R Ri k i 1
x 的控制限为
x3
R cn n
x 3 R cn n
x
警戒区域
控制上限
2 R cn n R cn n
R的控制限为
d R3 n R cn
x 3 cn
正常区域
x
正常区域
R n 2
t
控制下限
警戒区域
图 3-1
x
控制图
3.2 分布的识别-数据特征分析
数据特征分析的目的是帮助我们用一些简单的统计特征指标来描 述大样本数据，从而揭示样本数据的一些基本特征。
第3章 数据的采集与统计分析
主要内容
3.1 数据的采集 3.2 分布的识别 3.3 参数估计 3.4 拟合度检验 3.5 随机变量的生成
引言
系统名称
排队系统
典型的输入数据 输入数据是模拟实验的动力
顾客到达的间隔时间 顾客被服务时间的分布 需求顾客的分布 顾客需求量的分布 物料订货的提前期分布
库存系统
数据采集的时间应有一定的跨度，以免所采集的样本 数据带有某种片面性。
为了对某个交通道口的堵车情况进行模拟，采集车流数据的 时间不能只是在一天中的某一段时间，如早晨，也不能只是 在一个星期中的某一天
3.1 数据的采集-过程监控
由于数据的采集工作可能并不是进行一次就能完成的， 而是可能历时几天、几个星期甚至几个月。 一般讲，系统在不同时间所处的环境不同，而在不同 环境下采集的数据会有一定的统计差异性。 我们要知道在数据采集过程中，所采集的数据是否具 有统计上的一致性，或者说在采集过程中系统的特征 是否发生了变化。 可以运用控制图对数据的采集过程进行监控。
做好模拟计划，详细规划模拟所需要收集的数据
确定应该收集些什么样的数据、何时进行采集以及以什么样 的方式进行采集。
数据采集的类型应该尽量广泛，而不应该仅仅局限于 实际建模时要用到的数据类型。
例如，在采集工人使用机床加工零件的时间时，如果除了采 集工人加工一个零件所使用的时间外，同时再采集一些诸如 工人的性别、年龄、身体状况等辅助数据，这样在以后的数 据分析中如发现某些数据与其它数据有明显差异，就可利用 辅助数据，判别数据是否具有合理性与代表性，或者指导我 们对所采集数据进行合理的修正。
10
8
6
4
统计量由下式给出（k为分布的阶数）
2
2 0 i 1
k
Ni npi 2
npi
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
k=6
式中，Ni是在第i个分组区间的观察 频数。
Ni = ni /n
3.5.2 随机数的生成-线性同余法
线性同余法在1951年由菜默尔(Lehmer)首先提出。 目前大多数随机数发生器都采用这种方法。在这个 算法中,随机序列中的数由如下的递推关系产生 初始值x0称为种子，常数a称为乘子，常数c称为增 量，而常数m称为模数。
当a=1时， 加同余法； 当c=0时， 乘同余法； 当a≠1、c≠0时，混合同余法。
3.1 数据的采集-过程监控
主要对数据样本的均值与极差进行监控 先确定一个数据采集的初始阶段，在这阶段中采集到的数据用于 建立控制图，为以后的采集过程的监控提供依据。 假设在初始阶段我们已采集到了N个数据，将这N个数据按采集的 顺序分成k批，每批n(一般取n =5或6为好)个数据。 记第i批第j个数据为xij，则我们可以计算出每批的均值
3.5.2 随机数的生成-混合同余法
取m=2b，b为计算机系统的位数。一般为32位， 去掉一位符号位，b=31
一方面，满足了模数取值尽可能大的要求 另一方面，可以利用整型溢出的特性，避免直接进行除法 运算
长周期
可再现性
计算效率要高
3.5.1 概述-随机数的生成
随机数的生成方法一般可以分作两类，即物理方法与数值方法。 物理方法是通过一些物理设备，如电子噪声发生器、放射源计数 器获得随机数。 现在使用的比较广泛而又有效的方法是数值方法，即按照一定的 算法利用计算机程序来产生随机数。一般称由这样的方法产生的 随机数为伪随机数。 伪随机数满足一定的随机性准则，但它们的产生总是以某个称之 为种子的确定的初始值开始，并且是一个完全确定的、重复的过 程。
频率
12 10 8 6 4 2 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
度函数。密度函数是一个
一般概率函数。通常，我 们通过标准函数的假设， 将概率分布假设成标准分 布函数形式。如：负指数 分布、泊桑分布等。
x
3.3 参数估计-作用
通过对随机过程的样本值的直方图分析，我们已经得 到了随机过程的分布假设，即假设随机过程的概率分 布符合某一种标准随机分布。这是一种定性分析的结 果。 在给定了一种随机分布函数后，需要进一步获取这一 分布函数的特征参数 在收集到的实际系统随机变量的实际数据基础上，对 分布类型重点未知总体参数进行估计的过程称为参数
计区 算间 确内 定的 每发 一生 数
垂 直标 坐注 标频 轴数 上
绘上 制的 各发 个生 区频 间数
绘 制 直 方 图
3.2 分布的识别直方图分组区间数量的选取 8
7 6 5 分组区间的组数依赖于观察次数以及数据的分散或散布的程 4 度。 3 2 一般分组区间组数近似等于样本量的平方根。即： N m 1 0 如果区间太宽（m太小），则直方图太粗或呈短粗状，这样，它的形 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
p x (1 p) 1 x f ( x) 0 n 产品合格/不合格 x
x = 0, 1 x 0, 1
p (1 p) n x f ( x| p, n) x 0 批量产品中合格品数量与次品的数量
单位时间内道路上通过的车辆数、顾
x e f ( x) x!
随机变量：设某一次试验产生的样本空间为Ω，X是定义在Ω上
的实函数，即对于任一样本点ω∈Ω，X(ω)为一实数，则称X为 一个随机变量
随机数就是指服从[0,1]均匀分布的随机变量。其他类型的分布，
都可以用某种方法通过对[0,1]均匀分布进行转换来实现
3.5.1 概述-随机数发生器
随机性
具有独立性、均匀性，并且与真实随机数具有相同的数字特征，如 期望、方差 发生器都是基于准确无误、决定性的公式而设计的，产生的随机数 最终会回到它的起点，并重复以前出现过的序列； 无重复随机数序列的长度称为周期 调试、校正仿真系统的参数 即要能生成同样的随机数序列；又要能生成不同以往的随机序列
极差
1 n x i x ij n j1
i = 1,2,, k
i = 1,2,, k
R i = max(x i1 , x i2 ,, x in ) - min(x i1 , x i2 ,, x in )
3.1 数据的采集-过程监控
批均值的平均值和极差的平均值
1 k x xi k i 1
基本统计分布 的辨识
否
可信否？
参 数 估 数进行可信度检验。通常采用的是2 因此这是一个关键的、细致的工作。 计 检验。 直方图制作等），得出统计分布的假设函数
（如：正态分布、负指数分布、Erlang分布 等）
根据统计特征，计算确定系统的假设分布参 数。
拟合度检验
引言常用随机分布来自离散 两点分布 二项式分布 泊松分布
x = 0, 1, 2,
客到达数、交换机单位时间内呼叫数
引言
常用随机分布
连续
均匀分布 指数分布 正态分布 韦伯分布
f ( x)
x>0 f ( x) 可用于随机变量的生成x 0 0 电话系统中用户的通话时间；机器设 2 2 1 f备发生故障的时间间隔 ( x) e ( x ) / 2 - < x < 2
k-s-1，可以查2表得到，f2 。
如果 如果
2 2 0 , f 2 2 0 , f
则检验未通过，H0不成立。 则检验通过， H0成立。
3.5 随机变量的生成
概述 随机数的生成 随机数的检验 随机变量的生成
3.5.1 概述-随机变量