统计抽样检验的方法
抽样方法有哪些
抽样方法有哪些在统计学和市场调研中，抽样是一种常见的数据收集方法，通过从总体中选择一部分样本来进行研究和分析。
不同的抽样方法适用于不同的研究目的和总体特征。
下面将介绍几种常见的抽样方法。
1. 简单随机抽样。
简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，其特点是每个样本被抽到的概率相等且相互独立。
在进行简单随机抽样时，需要先对总体进行编号，然后利用随机数表或随机数发生器来进行抽样。
简单随机抽样适用于总体分布均匀、样本之间相互独立的情况。
2. 分层抽样。
分层抽样是将总体按照某种特征分成若干层，然后从每一层中分别进行随机抽样，最后将各层抽样结果合并在一起。
分层抽样能够保证各层样本的代表性，并且适用于总体具有明显分层特征的情况。
3. 系统抽样。
系统抽样是按照一定的规律从总体中抽取样本，例如每隔k个单位抽取一个样本。
系统抽样简单方便，适用于总体有序排列的情况，但如果总体中存在周期性规律，可能会导致抽样偏差。
4. 整群抽样。
整群抽样是将总体分成若干个群体，然后随机抽取部分群体作为样本。
整群抽样适用于总体分群明显、群体内部差异较小的情况，能够减少抽样工作量，并且方便实施调查。
5. 方便抽样。
方便抽样是指根据调查者的方便程度来选择样本，例如选择离调查者较近或容易接触的样本。
方便抽样简单快捷，但可能导致样本选择偏差，不具有代表性。
6. 分层整群抽样。
分层整群抽样是将总体先按照某种特征分层，然后再在每一层内进行整群抽样。
这种抽样方法能够兼顾分层和整群的优点，适用于总体具有复杂特征的情况。
以上介绍了几种常见的抽样方法，每种方法都有其适用的场景和局限性。
在实际应用中，需要根据研究目的和总体特征选择合适的抽样方法，以确保样本具有代表性和可靠性。
抽样检验的方案包括哪些类型
抽样检验的方案包括哪些类型抽样检验的方案包括哪些类型抽样检验是统计学中一种常用的方法，用于从大规模数据集中提取样本并作出推断。
通过合理的抽样检验方案，我们可以在保证结果准确性的同时减少数据处理的复杂性和成本。
以下是一些常见的抽样检验方案类型：1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：在这种方案中，从总体中随机选取样本，确保每个样本有相同的机会被选中。
这种方法简单直接，适用于总体分布无偏的情况，但可能会出现样本不均匀的问题。
2. 系统抽样（Systematic Sampling）：在系统抽样中，我们按照一定的规律从总体中选取样本。
例如，我们可以每隔一定间隔选择一个样本，直到达到所需的样本数量。
这种方法相对简单，适用于总体有序排列的情况。
3. 整群抽样（Cluster Sampling）：在整群抽样中，我们将总体分为若干群体，然后随机选择其中的一部分群体进行抽样。
这种方法适用于总体具有明显群体结构的情况，可以减少样本选择的复杂性。
4. 分层抽样（Stratified Sampling）：分层抽样将总体划分为若干层次，然后从每一层中随机选择一定数量的样本。
这种方法可以确保每个层次的特征都能在样本中得到充分代表，适用于总体具有明显层次结构的情况。
5. 多阶段抽样（Multistage Sampling）：多阶段抽样是将抽样过程分为多个阶段进行，每个阶段依次对样本进行抽取。
这种方法适用于大规模总体，可以逐步缩小样本范围，提高效率。
6. 效应抽样（Stratified Sampling）：效应抽样是根据特定的效应对样本进行选择。
例如，我们可以根据某个特定因素对总体进行划分，然后从每个划分中选择样本。
这种方法适用于关注特定效应的研究。
抽样检验的方案选择取决于研究的目的、数据的特点和可行性等因素。
在进行抽样检验时，我们应根据实际情况选择最适合的方案，以确保结果的准确性和可靠性。
如何进行抽样检验
如何进行抽样检验抽样检验是一种统计学方法，用于判断样本数据是否能代表总体数据。
它基于随机抽样原理，通过比较样本和总体之间的差异，以判断一些假设是否成立。
下面将介绍抽样检验的步骤，包括假设设定、抽样方法、统计量计算、假设检验和结果解释。
1.假设设定：首先需要明确研究问题，并对所关心的参数进行相应的假设设定。
通常会提出一个原假设（H0）和一个备择假设（H1）。
-原假设（H0）通常是关于总体参数的陈述，并假设未发生变化或没有影响。
-备择假设（H1）通常是与原假设相反的观点或猜测。
2.抽样方法：根据问题的要求和总体特征选择合适的抽样方法。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
-简单随机抽样是从总体中以相等的概率选择样本的抽样方法。
-分层抽样是将总体分为几个互不重叠的层，然后从各层中进行简单随机抽样。
-系统抽样是在总体中选择每隔一定间隔的个体，作为样本。
3.统计量计算：根据样本数据计算相应的统计量，以评估样本和总体之间的差异。
常见的统计量包括均值、比例、方差等。
-对于均值的抽样检验，通常使用t检验或z检验进行统计量计算。
-对于比例的抽样检验，通常使用z检验进行统计量计算。
-对于方差的抽样检验，常使用卡方检验进行统计量计算。
4.假设检验：根据统计量和所设定的显著性水平，判断原假设是否可接受。
显著性水平通常设定为0.05或0.01-如果计算得到的统计量小于给定的显著性水平对应的临界值，则接受原假设。
-如果计算得到的统计量大于给定的显著性水平对应的临界值，则拒绝原假设，接受备择假设。
5.结果解释：根据假设检验的结果，得出相应的结论，并进行解释。
通常会给出拒绝原假设的理由和相关的统计结果。
-如果拒绝原假设，则说明样本数据提供了足够的证据支持备择假设。
-如果接受原假设，则说明样本数据不足以支持对总体进行的猜测或观点。
在进行抽样检验时，需要根据具体问题选择合适的方法和适当的统计量。
此外，还需要注意样本的大小、总体的选择和数据的质量等因素，以保证抽样检验的准确性和有效性。
抽样检验方案
抽样检验方案引言抽样检验是统计学中重要的一种假设检验方法，它帮助我们判断一个样本所代表的总体是否具有某种特征。
在实际应用中，抽样检验被广泛用于医学、社会科学、市场调研等领域，以帮助我们作出准确的决策。
本文将介绍抽样检验的基本原理、常见的抽样检验方法，以及在实际应用中的注意事项。
一、抽样检验的基本原理抽样检验是基于概率统计原理的一种假设检验方法。
其基本原理是我们通过对样本数据进行分析，利用样本所提供的信息来推断总体的情况。
抽样检验的核心思想是，在假设总体分布已知的情况下，通过计算样本数据的统计量，进而推断总体参数。
抽样检验的基本步骤如下：1.提出假设：根据问题的需求，提出原假设（H0）和备择假设（H1）。
2.选择合适的检验统计量：检验统计量是基于样本数据的统计量，用于度量样本结果的偏差程度。
3.确定显著性水平：显著性水平α是我们可以接受拒绝原假设的最大错误概率。
4.计算检验统计量：根据样本数据计算得到检验统计量的值。
5.判断：根据检验统计量的值和显著性水平，决定是否拒绝原假设。
二、常见的抽样检验方法1. 单样本均值检验单样本均值检验用于判断一个样本的平均值是否与某个给定的总体均值相等。
它适用于总体服从正态分布的情况。
常用的检验统计量是t值，可以利用t分布表判断显著性。
2. 两样本均值检验两样本均值检验用于比较两个样本的平均值是否存在差异。
常见的应用场景是比较不同产品、不同治疗方法、不同广告效果等。
常用的检验统计量是t值和z值，具体选择哪种统计量取决于样本的大小和是否已知总体标准差。
3. 单样本比例检验单样本比例检验用于判断一个样本的比例是否与某个给定的总体比例相等。
常见的应用场景是判断市场推广活动的成功率、产品的合格率等。
常用的检验统计量是z值，可以利用标准正态分布表判断显著性。
4. 两样本比例检验两样本比例检验用于比较两个样本的比例是否存在差异。
常见的应用场景是比较不同群体的偏好、不同广告效果、不同治疗方法的有效性等。
抽样检验方案的类型包括什么
抽样检验方案的类型包括什么抽样检验方案的类型包括什么抽样检验是统计学中一项重要的技术，用于通过对样本的分析来推断总体特征。
在设计抽样检验方案时，需要考虑多种类型，以确保得出准确和可靠的结论。
下面将介绍几种常见的抽样检验方案类型。
1. 简单随机抽样：简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。
它以随机的方式从总体中选取样本，确保每个个体都有相同的机会被选中。
这种抽样方式简单且公平，能够有效减小抽样误差，使得样本能够代表总体。
2. 系统抽样：系统抽样是按照一定的规则从总体中选取样本，而不是完全随机。
例如，可以选择每隔一定间隔选取一个样本。
系统抽样相对简单，适用于总体有一定规律或结构的情况，能够节省时间和成本。
3. 分层抽样：分层抽样将总体划分为不同的层次，然后从每个层次中分别抽取样本。
这种抽样方式可以确保每个层次都有足够的样本量，并能够更好地反映总体的特征。
分层抽样常用于总体具有多个子群体的情况，能够提高估计的准确性。
4. 整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群体，然后从选取的群体中抽取样本。
这种抽样方式适用于群体内部的个体相似度较高的情况，可以减小估计误差。
整群抽样常用于实际调查中，例如在社会调查中，可以先选取若干个城市，再从每个城市中抽取样本。
5. 整体抽样：整体抽样是将总体视为一个整体，直接从中抽取样本，而不进行分层或者群体的划分。
这种抽样方式适用于总体较小或者分层难度较大的情况，能够节省调查成本和时间。
抽样检验方案的类型多种多样，适用于不同的研究目的和调查场景。
选择合适的抽样检验方案对于得出准确和可靠的结论至关重要。
研究人员需要根据研究目标、总体特征和调查要求等因素，合理选择抽样方式，并进行相应的抽样设计和分析。
通过科学合理的抽样检验方案，能够更好地掌握总体特征，提高统计结论的可信度。
统计抽样检验的方法
0.6
0.4
n=20
0.2 n=50
n=30
0 5 10 15 20 25
P(%)
第一节 质量的概念与意义
OC曲线的特征： OC曲线是方案的接收概率 ( Pa ) 与批质量水平 ( p )[批不合格 品率]的关系曲线。 OC曲线越接近理想曲线时，抽样检验方案对批质量好坏的辨别能 力越强。 OC曲线越陡，抽样检验方案越严格，OC 曲线越平，抽样检验方案 越松。 在座标系中，OC曲线越靠左，抽样检验方案越严格，OC曲线越靠 右，抽样检验方案越松。
(2) 二次抽样检验。是指第一次按规定样本大小抽样并进行检 验后，
做不出合格与否的判定时，需继续抽取第二个样本予以检 验，根
据两次检验结果做出合格与否的判定。 (3) 多次抽样检验。 (4) 序贯抽样检验。规定在抽样时，每次只能抽取一个单位产
第一节 质量的概念与意义
二、抽样检验的原理
（一）抽样方案及接收性判断 1.抽样方案 定义：确定样本容量n和判定如何接收和拒收产品的规则。 抽样方案的参数： 批量（N） 抽取样本中的个体量（n） 合格判定数（Ac） 不合格判定数（Re） 检验方案的形式（n， Ac ， Re ）或（n，c）
第一节 质量的概念与意义
一、统计抽样检验的概念 (一)统计抽样检验的定义
统计抽样检验是按照规定的抽样方案，随机地从一批产品或一个 过程中抽取少量个体（作为样本）进行的检验。其目的验。
第一节 质量的概念与意义
(二)抽样检验适用的场合
L(P) α
1.0
O
Po
P1
β P(%)
第一节 质量的概念与意义
•生产方风险α
•对于给定的抽样方案，当批质量水平（如不合格品率）为某一指 定的可接收值（如可接受质量水平）时的拒收概率。即好的质量批 被拒收时生产方所承担的风险，一般取0.05；
抽样检验方案的类型有哪些
抽样检验方案的类型有哪些抽样检验方案的类型有哪些摘要：抽样检验是统计学中常用的一种方法，用于判断一个总体是否具有某种特征。
在实际应用中，根据研究目的和数据特点的不同，可以选择不同类型的抽样检验方案。
本文将介绍六种常见的抽样检验方案类型：单样本检验、双样本检验、配对样本检验、方差分析、相关分析和非参数检验，并对每种类型的方案进行详细的叙述和讨论。
关键词：抽样检验，类型，单样本检验，双样本检验，配对样本检验，方差分析，相关分析，非参数检验一、单样本检验单样本检验是指在抽样过程中，只有一个样本参与检验的方法。
它适用于总体参数已知的情况下，通过对样本数据进行统计推断，判断总体是否满足某种特征。
常用的单样本检验方法包括：单样本均值检验、单样本比例检验和单样本方差检验。
单样本检验的步骤包括：建立假设、选择显著性水平、计算统计量和判断决策。
二、双样本检验双样本检验是指在抽样过程中，同时有两个样本参与检验的方法。
它适用于对比两个总体是否相同或不同的情况。
双样本检验常用的方法包括：独立样本 t 检验、配对样本 t 检验和 Mann-Whitney U 检验。
独立样本 t 检验适用于两个独立样本的均值比较，配对样本 t 检验适用于两个相关样本的均值比较，Mann-Whitney U 检验适用于两个独立样本的中位数比较。
三、配对样本检验配对样本检验是指在抽样过程中，每个样本中的观测值之间存在相关关系的方法。
它适用于在相同样本上进行两次观测，比较观测值前后的差异是否显著。
常用的配对样本检验方法包括：配对样本 t 检验和符号检验。
配对样本 t 检验适用于样本差异服从正态分布的情况，符号检验适用于样本差异不服从正态分布的情况。
四、方差分析方差分析是一种用于比较两个以上样本均值是否存在显著差异的方法。
它适用于多个不同总体均值之间的比较。
方差分析常用的方法包括：单因素方差分析和多因素方差分析。
单因素方差分析用于比较一个因素下不同水平之间的均值差异，多因素方差分析用于比较多个因素的交互作用对均值的影响。
品检中的抽样统计方法
品检中的抽样统计方法抽样统计方法在品质检验中的应用在品质检验过程中，抽样统计方法是一种有效的质量控制工具。
通过对少量样本的检测，可以对大批次产品的质量进行合理评估，从而减少时间和成本。
在品检中的抽样统计方法包括随机抽样、分层抽样和逐级抽样等。
随机抽样是一种常用的抽样统计方法。
其原理是随机选择样本，确保每个样本具有相等的机会被选中。
随机抽样能够避免主观偏差，并且样本可以代表整个批次产品的质量水平。
通过对随机抽样样本进行检测和分析，可以预测整个批次产品的质量状况。
随机抽样方法的优势在于减少了抽样过程中的人为干扰，提高了数据的可靠性和准确性。
分层抽样也是品检中常用的抽样统计方法之一。
在大规模生产中，产品被划分为不同的层级，每个层级的样本数量不同。
分层抽样的目的是提高样本的代表性，确保不同层级的产品都被充分考虑。
根据产品的特性和分层抽样方案的设计，可以根据需要对每个层级进行更加详细的检测和分析。
分层抽样方法使得样本更具代表性，能够反映整个批次产品的质量情况。
逐级抽样方法在品检中也得到了广泛的应用。
逐级抽样是一种渐进式的抽样方法，通过逐步扩大样本量，以便更准确地了解产品的质量情况。
从初始抽样数量开始，对样本进行评估。
根据初步结果，决定是否需要继续增加样本量以获得更加可靠的数据。
逐级抽样方法可以根据需要进行灵活调整，以便更加精确地评估产品质量。
逐级抽样方法的优势在于可以在一定程度上减少抽样量，提高抽样效率。
除了以上提到的常见抽样统计方法，还有一些其他方法也值得注意。
比如，整群抽样方法适用于产品具有相似特征的情况。
通过将产品分成若干群，然后从每个群中抽取样本进行检测，可以得到更加详细的数据。
系统抽样方法也常用于品检中。
系统抽样是按照一定规律在整个批次中选择样本，避免了随机抽样中可能存在的偏差。
综上所述，抽样统计方法在品检中非常重要。
随机抽样、分层抽样和逐级抽样是常用的方法，可以有效评估产品质量，减少时间和成本。
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第一节 质量的概念与意义
泊松分布（计点）
( np ) d np L( p ) e d! d 0
A
第一节 质量的概念与意义
例 已知实验批量N=50，批不合格率P´=0.06，随机抽取n=5的样本，试用 三种方法分别计算恰好发现不合格品数d=0,1,2的概率。
第一节 质量的概念与意义
P Pa(P)
P Pa(p)
0.000 1.000
0.060
0.005
0.007
0.010
0.020
0.030
0.040
0.050
0.9739 0.9519
0.070 0.076 0.0982
0.9106 0.7358 0.5553 0.4005 0.2794
0080 0.100 0.200 0.0002 ……. …….. 1.000 0.000
据两次检验结果做出合格与否的判定。
(3) 多次抽样检验。 (4) 序贯抽样检验。规定在抽样时，每次只能抽取一个单位产
第一节 质量的概念与意义
二、抽样检验的原理
（一）抽样方案及接收性判断
1.抽样方案
定义：确定样本容量n和判定如何接收和拒收产品的规则。
抽样方案的参数：
批量（N） 抽取样本中的个体量（n） 合格判定数（Ac） 不合格判定数（Re）
当批量N和样本量 n保持不变时，接收数AC的数值越小，OC曲线越陡,
即抽样检验方案越严格。
应用统计抽样检验应当正确选择抽样检验方案，而选择抽样检验方案 要了解方案OC曲线的特征。
第一节 质量的概念与意义
第二节 计数调整型抽样检验
一、计数调整型抽样检验概述
(一)含义 计数调整型抽样检验是根据过去的检验情况，按一套规则 随时调整检验的严格程度，从而改变抽样检验方案。它是由一 组严格度不同的抽样方案和一套转移规则组成的抽样体系。 计数调整型抽样检验在实施中，需依据GB/T 2828.1—
已知N=3000的一批产品提交外观检验，若用（20，1）的抽样方案，
当p=1%时，求接收概率Pa。
解：P=∑( N )pd(1-p)n-d
D
=( 20 )(0.01)0(0.99)30+( 20 )(0.01)1(0.99)10
0 1
=0.9831
第一节 质量的概念与意义
2. OC曲线
在实际中，检验批的不合格品率p是未知的，而且不是固定的值。对
A类不合格：单位产品的关键质量特性（critical）不符合规定，或单位
产品的质量特性极严重不符合规定； B类不合格：单位产品的主要质量特性（major）不符合规定，或单位产品
的质量特性严重不符合规定；
C类不合格：单位产品的一般质量特性（mineral）不符合规定，或单位产 品的质量特性轻微不符合规定。
于一定的抽样方案，每一个不同的p值有一个对应的接收概率L（p），它
们之间的变化规律称为抽样特性。表示抽样特性的曲线就称为抽样特性 曲线。
一般来说，抽检特性曲线是指给定抽样方案时，表示接收概率与实
际质量函数关系的曲线，简称OC曲线。
第一节 质量的概念与意义
已知方案[50，1]通过在EXCEL表上，计算得到以下数据：
2003/ISO 2859.1:1999《计数抽样检验程序第一部分：按接收
C类不合格品：有一个或一个以上C类不合格，但没有A类和B类不合
格的单位产品；
第一节 质量的概念与意义
练习题
某车间从生产线上抽取1000个零件进行检验，发现5个产品有A类不合 格，4个产品有B类不合格，2个产品有A、B类不合格，3个产品有A、B、
C类不合格，5个产品有C类不合格。试问ABC类不合格和不合格品各有
大批量生产的产品 检验本身对产品有破坏性 测量对象是散装或流程性材料 单位产品检验的时间过长或费用很昂
贵的情形
第一节 质量的概念与意义
(三)几个基本术语
1.单位产品
单位产品是为实施抽样检验的需要而划分的基本产品单位。它可以
是自然形成的，如一个、一件、一台产品，也可以是人为予以划分的，
N=50 n=20 AC=0
P%
8 10 12
第一节 质量的概念与意义
(2)合格判定数AC对OC曲线的影响
Pa(p)
1.0
0.8
N=1000 n=20
AC=3 AC=1 AC=0 AC=2
0.6
0.4 0.2 0 5 10
P%
15 20 25 30
第一节 质量的概念与意义
(3)样本大小n对OC曲线的影响
第一节 质量的概念与意义
超几何分布（随机抽取不放回地抽取N个产品）
Np N Np A d n d L( p) N d 0 n
二项分布（OK，NG）
n d nd L( p ) p ( 1 p ) d 0 d
当p≤p0时，接收概率L（p）=1；
当p＞p0时，接收概率L（p）=0。 理想的OC曲线在实际中是不存在的，即使采用全数检验也难免采 用出现错检和漏检。
第一节 质量的概念与意义
（2）线性抽检方案的OC曲线
抽样方案（1，0）的OC曲线为一条直线，线性OC曲线的鉴别能力很 差，当批的不合格品率p达到50%时，接收概率仍有50%。
力越强。
OC曲线越陡，抽样检验方案越严格，OC 曲线越平，抽样检验方案
越松。
在座标系中，OC曲线越靠左，抽样检验方案越严格，OC曲线越靠
右，抽样检验方案越松。
第一节 质量的概念与意义
当样本量n和接收数AC保持不变时，批量N的变化对OC曲线影响不大。 当批量N和接收数AC保持不变时，样本量n的数值越大，OC曲线越陡， 即抽样检验方案越严格。
第一节 质量的概念与意义
4.不合格品
具有一个或一个以上的不合格的单位产品，称为不合格品。按照不
合格的分类，又可分为三类不合格品：
A类不合格品：有一个或一个以上A类不合格，也有可能还有B类不合
格和或C类不合格的单位产品；
B类不合格品：有一个或一个以上B类不合格，也有可能还有C类不合 格，但没有A类不合格的单位产品；
多少？
第一节 质量的概念与意义
5.批质量
指单个提交检验批产品的质量，对计件抽样检验以批不合格率P´表 示，对计点抽样检验往往以批每百单位产品不合格率C´表示。
P´=D/N×100%
C´=C/N×100
第一节 质量的概念与意义 练习题1
一批零件批量为N=10000件，已知其中包含的不合格品数为D=20件， 则批不合格品率、不合格品数？
Pa(p)
1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0 n=20 n=50 5 10 N=1000 AC=1 n=10
n=30
P(%)
15 20 25
第一节 质量的概念与意义
OC曲线的特征：
OC曲线是方案的接收概率 ( Pa ) 与批质量水平 ( p )[批不合格
品率]的关系曲线。
OC曲线越接近理想曲线时，抽样检验方案对批质量好坏的辨别能
(四)抽样检验的类型
1. 按收集数据的性质划分 (1) 计数值抽样检验。
该种检验只需考虑单位产品是否合格。
(2) 计量值抽样检验。 需测量质量特性的具有数值和计数出分布的参数
第一节 质量的概念与意义
2. 按抽样方案能否调整划分 (1) 调整型抽样检验。 可调整检验的宽严程度、检验水平和全检、抽检、免检等检
质量控制原理与方法
第八章 统计抽样检验的方法
1
统计抽样检验的类型及原理 计数调整型抽样检验
2
3
计数标准型抽样检验
第一节 统计抽样检验的类型及原理
通过对本章的学习主要了解和掌握以下内容：
统计抽样检验的概念 抽样检验的原理 计数调整型GB/T 2828.1的应用步骤 计数标准型抽样检索程序
第一节 质量的概念与意义
（3）实际的OC曲线
一个好的OC曲线应当是：当这批产品质量较好，如p≤p0时，能以高概率判
为接收；当批质量差到某个规定的界限p≥p1时，能以高概率判为不接收；当产 品质量变坏时，如p0＜p＜p1时，接收概率应迅速减小。 L(P) α
1.0
β
O
Po
P1
P(%)
第一节 质量的概念与意义
•生产方风险α
•对于给定的抽样方案，当批质量水平（如不合格品率）为某一指 定的可接收值（如可接受质量水平）时的拒收概率。即好的质量批 被拒收时生产方所承担的风险，一般取0.05；
•使用方风险β
•对于给定的抽样方案，当批质量水平（如不合格品率）为某一指
定的不满意值（如极限质量水平LQL）时的接收概率，即坏的质量
批被接收时使用方所承担的风险，一般取0.10；
第一节 质量的概念与意义
抽样检验方案 [N, n, AC] 对O C曲线的影响 (1)批 量 N 对 O C曲线的影响 Pa(p)
1.0 N=1000 n=20 AC=0 N=200 n=20 AC=0
0.8
0.6
0.4
0.2 0 2 4 6
N=100 n=20 AC=0
第一节 质量的概念与意义
练习题2
检验一批产品的外观质量，批量N=2000，其中10件每件有2个不合格，5 件各有1处不合格，则批每百单位不合格数为？
第一节 质量的概念与意义
6.过程平均
过程平均：一定时间或一定量产品范围内的过程水平平均值称为过程平均。
Pbar =（D1+D2+…+Dk) / (N1+N2+…+Nk) * 100%