统计学基本术语
统计学 笔记
以下是统计学中的一些基本概念和知识，供参考：
统计学基本概念
总体与样本：总体是研究对象全体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合。
变量：用来描述数据的名称或符号。
数值变量与分类变量：数值变量是可度量的数据，如身高、体重等；分类变量是定性数据，如性别、血型等。
参数与统计量：参数是描述总体特征的指标，如总体均值、总体方差等；统计量是从样本中计算出来的指标，如样本均值、样本方差等。
描述性统计
频数分布表：将数据分为若干个组，统计每个组内的数据个数。
直方图：用直条矩形面积代表各组频数，矩形的面积总和代表频数的总和。
平均数：描述数据集中趋势的指标，计算方法有算术平均数、几何平均数、调和平均数等。
标准差：描述数据离散程度的指标，表示数据分布的宽窄程度。
概率与概率分布
概率：描述随机事件发生的可能性大小的数值。
概率分布：描述随机变量取值的概率规律的函数。
常见的概率分布有二项分布、泊松分布、正态分布等。
参数估计与假设检验
点估计：用单一的数值估计未知参数的值。
区间估计：用一定的置信水平估计未知参数的范围。
假设检验：根据样本数据对未知参数进行检验，判断假设是否成立。
常见的假设检验方法有t检验、卡方检验、F检验等。
相关分析与回归分析
相关分析：描述两个变量之间的线性关系的强度和方向。
回归分析：基于自变量和因变量之间的相关关系建立数学模型，用于预测因变量的值。
常见的回归分析方法有线性回归、逻辑回归等。
常用统计学术语
统计学术语population 母体sample 样本census 普查sampling 抽样quantitative 量的qualitative/categorical质的discrete 离散的continuous 连续的population parameters 母体参数sample statistics 样本统计量descriptive statistics 叙述统计学抽样调查（sampling survey单纯随机抽样（simple random sampling 系统抽样（systematic sampling分层抽样（stratified sampling整群抽样（cluster sampling多级抽样（multistage sampling实验设计(Design of Experiment)参数(Parameter)Statistics 统计学Population 母体Sample 样本Data analysis 资料分析Statistical table 统计表Statistical chart 统计图Pie chart 圆饼图Stem-and-leaf display 茎叶图Histogram 直方图Bar Chart 长条图Polygon 次数多边图Expectation 期望值Mode 众数Mean 平均数Variance 变异数Standard deviation 标准差Standard error 标准误Covariance matrix 共变异数矩阵Inferential statistics 推论统计学Point estimation 点估计Interval estimation 区间估计Confidence interval 信赖区间Confidence coefficient 信赖系数Testing statistical hypothesis 统计假设检定Regression analysis 回归分析Analysis of variance 变异数分析Correlation coefficient 相关系数Sampling survey 抽样调查Census 普查Sampling 抽样Reliability 信度Validity 效度Sampling error 抽样误差Non-sampling error 非抽样误差Random sampling 随机抽样Simple random sampling 简单随机抽样法Stratified sampling 分层抽样法Cluster sampling 群集抽样法Systematic sampling 系统抽样法Two-stage random sampling 两段随机抽样法Convenience sampling 便利抽样Quota sampling 配额抽样Snowball sampling 雪球抽样Nonparametric statistics 无母数统计The sign test 等级检定Wilcoxon signed rank tests 魏克森讯号等级检定Wilcoxon rank sum tests 魏克森等级和检定Run test 连检定法Discrete uniform densities 离散的均匀密度Binomial densities 二项密度Hypergeometric densities 超几何密度Poisson densities 卜松密度Geometric densities 几何密度Negative binomial densities 负二项密度Continuous uniform densities 连续均匀密度Normal densities 常态密度Exponential densities 指数密度Gamma densities 伽玛密度Beta densities 贝他密度Multivariate analysis 多变量分析Principal components 主因子分析Discrimination analysis 区别分析Cluster analysis 群集分析Factor analysis 因素分析Survival analysis 存活分析Time series analysis 时间序列分析Linear models 线性模式Quality engineering 品质工程Probability theory 机率论Statistical computing 统计计算Statistical inference 统计推论Stochastic processes 随机过程Decision theory 决策理论Discrete analysis 离散分析Mathematical statistics 数理统计统计学: Statistics母体: Population样本: Sample资料分析: Data analysis统计表: Statistical table统计图: Statistical chart圆饼图: Pie chart茎叶图: Stem-and-leaf display盒须图: Box plot直方图: Histogram长条图: Bar Chart次数多边图: Polygon肩形图: Ogive叙述统计学: Descriptive statistics期望值: Expectation众数: Mode平均数: Mean变异数: Variance标准差: Standard deviation标准误: Standard error共变异数矩阵: Covariance matrix推论统计学: Inferential statistics点估计: Point estimation区间估计: Interval estimation信赖区间: Confidence interval信赖系数: Confidence coefficient统计假设检定: Testing statistical hypothesis 回归分析: Regression analysis变异数分析: Analysis of variance相关系数: Correlation coefficient抽样调查: Sampling survey普查: Census抽样: Sampling信度: Reliability效度: Validity抽样误差: Sampling error非抽样误差: Non-sampling error随机抽样: Random sampling简单随机抽样法: Simple random sampling分层抽样法: Stratified sampling群集抽样法: Cluster sampling系统抽样法: Systematic sampling两段随机抽样法: Two-stage random sampling便利抽样: Convenience sampling配额抽样: Quota sampling雪球抽样: Snowball sampling无母数统计: Nonparametric statistics等级检定: The sign test魏克森讯号等级检定: Wilcoxon signed rank tests魏克森等级和检定: Wilcoxon rank sum tests连检定法: Run test离散的均匀密度: Discrete uniform densities二项密度: Binomial densities超几何密度: Hypergeometric densities卜松密度: Poisson densities几何密度: Geometric densities负二项密度: Negative binomial densitie，连续均匀密度:Continuous uniform densities常态密度: Normal densities指数密度: Exponential densities伽玛密度: Gamma densities贝他密度: Beta densities多变量分析: Multivariate analysis 主因子分析: Principal components 区别分析: Discrimination analysis 群集分析: Cluster analysis因素分析: Factor analysis存活分析: Survival analysis时间序列分析: Time series analysis 线性模式: Linear models品质工程: Quality engineering机率论: Probability theory统计计算: Statistical computing统计推论: Statistical inference随机过程: Stochastic processes决策理论: Decision theory离散分析: Discrete analysis数理统计: Mathematical statistics统计名词市调辞典众数(Mode) 普查(census)指数(Index) 问卷(Questionnaire)中位数(Median) 信度(Reliability)百分比(Percentage) 母群体(Population)信赖水准(Confidence level) 观察法(Observational Survey)假设检定(Hypothesis Testing) 综合法(Integrated Survey)卡方检定(Chi-square Test) 雪球抽样(Snowball Sampling)差距量表(Interval Scale) 序列偏差(Series Bias)类别量表(Nominal Scale) 次级资料(Secondary Data)顺序量表(Ordinal Scale) 抽样架构(Sampling frame)比率量表(Ratio Scale) 集群抽样(Cluster Sampling)连检定法(Run Test) 便利抽样(Convenience Sampling)符号检定(Sign Test) 抽样调查(Sampling Sur)算术平均数(Arithmetic Mean) 非抽样误差(non-sampling error) 展示会法(Display Survey)调查名词准确效度(Criterion-Related Validity)元素(Element) 邮寄问卷法(Mail Interview)样本(Sample) 信抽样误差(Sampling error)效度(Validity) 封闭式问题(Close Question)精确度(Precision) 电话访问法(Telephone Interview)准确度(Validity) 随机抽样法(Random Sampling)实验法(Experiment Survey)抽样单位(Sampling unit) 资讯名词市场调查(Marketing Research) 决策树(Decision Trees)容忍误差(Tolerated erro) 资料采矿(Data Mining)初级资料(Primary Data) 时间序列(Time-Series Forecasting)目标母体(Target Population) 回归分析(Regression)抽样偏差(Sampling Bias) 趋势分析(Trend Analysis)抽样误差(sampling error) 罗吉斯回归(Logistic Regression)架构效度(Construct Validity) 类神经网络(Neural Network)配额抽样(Quota Sampling) 无母数统计检定方法(Non-Parametric Test)人员访问法(Interview) 判别分析法(Discriminant Analysis)集群分析法(cluster analysis) 规则归纳法(Rules Induction)内容效度(Content Validity) 判断抽样(Judgment Sampling)开放式问题(Open Question) OLAP(Online Analytical Process)分层随机抽样(Stratified Random sampling) 资料仓储(Data Warehouse)非随机抽样法(Nonrandom Sampling) 知。
统计学专业术语
统计学专业术语1. 均值啊，这就像是一群小伙伴分糖果，要让大家拿到的差不多一样多的那个数。
比如说咱班同学的考试成绩，把所有人的分数加起来再除以人数，得到的那个分数就是均值啦，能大概反映出咱班整体的水平呢。
2. 中位数，嘿，这个就有趣了。
想象一下一群人按身高排队，站在最中间的那个人的身高就是中位数。
像公司员工的工资，有高有低的，中位数就能让你知道工资处于中间位置的是多少，不会被那些特别高或者特别低的工资给带偏咯。
3. 众数呢？它就像一群人里最受欢迎的那个明星。
比如说统计大家最喜欢的颜色，红色被最多人选择了，那红色就是众数啦。
这在市场调研里可太有用了，知道大家最喜欢啥，商家就好办事儿了。
4. 标准差，这可有点像大家在操场上做广播体操时的整齐程度。
要是标准差小呢，就说明数据都比较集中，像那些训练有素的班级做体操，动作幅度都差不太多。
比如测量同一款产品不同批次的质量指标，标准差小就表示质量比较稳定。
5. 方差呀，这和标准差是好兄弟。
方差就像是描述数据分散程度的放大镜，它的值越大，数据就越分散。
就好比你看一群鸟儿在天上飞，有的飞得高，有的飞得低，方差就能告诉你它们飞得有多分散。
拿学生的考试成绩来说，如果方差大，那就说明成绩差距比较大。
6. 概率，这就像是抽奖的时候你中奖的可能性。
你去参加那种抽小礼品的活动，总共100个签，只有10个是能中奖的，那你中奖的概率就是十分之一啦。
生活里到处都有概率的事儿，像天气预报说明天下雨的概率是多少多少。
7. 样本，这就像是从一锅汤里舀出来的一小勺汤。
比如说要知道一片森林里树木的平均高度，不可能把每棵树都量一遍，那就选一些树来量，这些被选的树就是样本啦。
就像调查一个城市居民的消费水平，不可能访问所有人，只能选一部分人来问。
8. 总体，这就是那锅完整的汤啦。
对应前面森林的例子，那整片森林里所有的树就是总体。
我们研究样本，最终目的还是为了了解总体的情况呢。
像做全国人口普查之前，会先做小范围的抽样调查，这里全国人口就是总体。
统计学基础名词解释及简答题
统计学基础知识名词解释及简答题一、名词解释1、统计学统计学是一门阐明如何去采集、整理、显示、描述、分析数据和由数据得出结论的一系列概念、原理、原则、方法和技术的科学，是一门独立的、实用性很强的通用方法论科学。
2、指标和标志标志是说明总体单位属性或特征的名称。
指标是说明总体综合数量特征和数量关系的数字资料。
3、总体、样本和单位统计总体是统计所要研究的对象的全体，它是由客观存在的、具有某种共同性质的许多个体所构成的整体。
简称总体。
构成总体的个体则称为总体单位，简称单位。
样本是从总体中抽取的一部分单位。
4、统计调查统计调查是根据统计研究的目的和要求、采用科学的方法，有组织有计划的搜集统计资料的工作过程。
它是取得统计数据的重要手段。
5、统计绝对数和统计相对数反映总体规模的绝对数量值，在社会经济统计中称为总量指标。
统计相对数是两个有联系的指标数值之比，用以反映现象间的联系和对比关系。
6、时期指标和时点指标时期指标是反映总体在一段时期内累计总量的数字资料，是流量。
时点指标是反映总体在某一时刻上具有的总量的数字资料，是存量。
7、抽样估计和假设检验抽样估计是指根据所抽取的样本特征来估计总体特征的统计方法。
假设检验是先对总体的某一数据提出假设，然后抽取样本，运用样本数据来检验假设成立与否。
8、变量和变异标志的具体表现和指标的具体数值会有差别，这种差别就称为变异。
数量标志和指标在统计中称为变量。
9、参数和统计量参数是反映总体特征的一些变量，包括总体平均数、总体方差、总体标准差等。
统计量是反映样本特征的一些变量，包括样本平均数、样本方差、样本标准差等。
10、抽样平均误差样本平均数与总体平均数之间的平均离散程度称之为抽样平均误差，简称为抽样误差。
重复抽样的抽样平均误差为总体标准差的1/n。
11、抽样极限误差抽样极限误差是指样本统计量和总体参数之间抽样误差的可能范围。
我们用样本统计量变动的上限或下限与总体参数的绝对值表示抽样误差的可能范围，称为极限误差或允许误差。
统计学术语
统计学术语统计学术语是将统计学术语言的概念用在实践统计学中的一种重要形式。
统计学是一门应用科学，它将数量和经验数据作为分析证据，在一定的条件和技术条件下进行研究，并根据统计学术语来得出结论。
统计学术语的定义是指“带有数字或数字，表示一个群体的总体特征的描述或声明”。
它最常用来描述群体的特征，比如人口数量，年龄分布，性别比例，教育水平，收入水平等。
它也可以用来表示群体之间的差异，比如平均收入水平和教育水平之间的收入差距等。
统计学术语被广泛应用于统计学分析中，包括数据统计、统计学推断、抽样理论、统计测试、比较等。
在实际操作中，统计学术语的使用是一种支持统计学分析所必需的工具，得出的结论往往是有效的。
统计学术语的主要用语包括：均值（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）、变异数（Variance）、标准差（Standard Deviation）、系数（Coefficient）、置信度（Confidence Level）、显著性（Significance）、回归（Regression）、相关性（Correlation）等。
其中，均值是一种描述数据中值的平均值；中位数是将样本的数据排序后取中间值；众数是重复出现最多的特定数字值；变异数是衡量样本数据依据均值跳动的程度；标准差是度量个人收入的测量；系数是表示两个变量之间相互影响的度量；置信度是表示结论的可靠性；显著性是表示结果在统计上是否有意义；回归分析是检验两个变量之间存在着强烈关系；而相关性是分析两个变量之间是否存在着某种关系。
掌握统计学术语的使用可以帮助人们进行统计学分析，比如多项式回归分析、假设检验分析等。
此外，使用统计学术语也可以促进人们之间的沟通，以便更有效地分析理解统计数据，得出科学而精准的结论。
综上所述，统计学术语是一种非常重要的统计学形式，它可以帮助人们全面理解统计学，应用统计学术语可以更有效地进行统计学分析，更能够深刻理解统计数据，让统计学从理论到实践更加有序有效地运作。
统计专业术语
统计专业术语
统计学：作为一门学科，统计学涉及收集、整理、分析和解释数据的方法和技巧。
样本：被用于进行统计分析的数据子集。
总体：指整个群体或研究对象的集合，统计学中的分析结果通常是关于总体的。
抽样：从总体中选择以获得样本的过程。
标本误差：样本结果与总体结果之间的差异。
均值：一组数值的平均值，通过将所有数值相加并除以数值的总数来计算得到。
中位数：将一组数值按顺序排列后，位于中间位置的数值。
众数：一组数值中出现次数最多的数。
方差：度量一组数值离其均值的差异程度。
标准差：方差平方根，度量一组数值的离散程度。
相关性：指两个变量之间的关联程度。
回归分析：用于预测一个变量与其他变量之间关系的统计方法。
假设检验：用于评估统计推断中的假设的方法，通常将一个观察结果与一个预期结果进行比较。
置信区间：对一个估计值的不确定性进行度量的区间。
显著性水平：用于判断一个结果是否足够令人信服的概率阈值。
p值：表示观察到的统计数据在假设为真的情况下出现的概率。
设计效应：抽样过程中的某些因素对样本结果的影响。
统计显著性：指在统计学中观察到的差异超出了偶然误差的程度。
SPSS：一种常用的统计软件，用于数据分析和统计建模。
R语言：一种开源统计计算和图形化工具，广泛用于统计学和
数据分析。
这只是统计学中的一些常见专业术语，还有许多其他概念和方法，可以进一步探索和研究。
统计学概论主要术语
第1章统计学研究什么？主要术语1. 统计学(statistics)：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2. 描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。
3. 推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。
4. 变量(variable)：每次观察都会得到不同结果的某种特征。
5. 分类变量(categorical variable)：又称无序分类变量，观测结果表现为某种类别的变量。
6. 顺序变量(rank variable)：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。
7. 数值变量(metric variable)：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。
8. 分类数据(categorical data)：只能归于某一类别的非数字型数据。
9. 顺序数据(rank data)：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
10. 数值型数据(metric data)：按数字尺度测量的数据。
11. 总体（population）：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
12. 样本（sample）：从总体中抽取的一部分元素的集合。
13. 样本量（sample size）：构成样本的元素的数目。
14. 简单随机抽样（simple random sampling）：从含有N个元素的总体中，抽取n个元素组成一个样本，使得总体中的每一个元素都有相同的机会（概率）被抽中。
15. 分层抽样（stratified sampling）：也称分类抽样，在抽样之前先将总体的元素划分为若干层（类），然后从各个层中抽取一定数量的元素组成一个样本。
16. 系统抽样（systematic sampling）：也称等距抽样，先将总体各元素按某种顺序排列，并按某种规则确定一个随机起点，然后每隔一定的间隔抽取一个元素，直至抽取n个元素组成一个样本。
统计学术语
统计学术语1. 平均数：平均值，又称平均算术，是统计学中分析数据及描述数据特征的常用统计量。
2. 中位数：中位数是一组有序数据中居于中间位置的数据项。
3. 众数：一组数据中出现次数最多的数据项即为众数。
4. 极差：极差是最大值减去最小值的结果，用来表示一组数据范围大小的统计量。
5. 标准差：标准差是一组数据离均值偏差程度的反映，用来衡量一组数据离散程度。
6. 方差：方差是一组数据平均分布情况的反映，用来衡量一组数据离散度。
7. 协方差：协方差是一组数据关联和变化特征的反映，用来统计数据间的线性相关程度。
8. 相关系数：相关系数是对数据关联程度的反映，用来统计数据间的线性相关性。
9. 相关分析：相关分析是统计学中的研究方法，用来研究两个或两个以上变量之间的关系和联系。
10. 误差估计：误差估计是统计学及其应用中经常使用的统计量，用来研究某统计量的估计值和真实值之间的差异。
11. 测度：测度是衡量变量本质特征的方法，可以用来研究变量的取值范围大小、数据的分布特点等。
12. 抽样技术：抽样技术是指在样本中抽取部分数据进行定量研究的方法，使用的抽样方法有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和多方抽样等。
13. 模拟：模拟是指根据现实中或实验中的相关数据，以近似真实环境的方式模拟出理论模型，计算机模拟是应用最广泛的一种数学模拟方法。
14. 回归分析：回归分析是指研究两变量或多变量之间相互关系，并用线性等数学模型对该关系进行拟合和估计的统计学分析方法。
15. 分类分析：分类分析是对对象进行分组的统计学分析方法，可以使用适当的统计方法进行分类比较，以揭示不同群体之间的差异。
16. 抽象数量分析：抽象数量分析是指使用抽象的统计模型分析实验数据的方法，准确确定模型参数，有效地估计观察值。
17. 分位数：分位数是一组有序数据中，从最小到最大排列后比例所处位置的数值，它可以用来衡量数据中位置分布的特点。
18. 箱线图：箱线图是一种用来表示数据分布特征的统计图，可以观察分布的中位数、四分位数等重要信息。
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Questions
Q1-DMAIC是代表什么的? Q2-Sigma(σ)是什么? Q3-6sigma是什么? Q4-为什么引用6sigma? Q5-6sigma的实际意义? Q6-DMAIC各阶段的目的? Q7-需要哪些统计学基本知识?
DMAIC
推行6sigma项目所经历的五个阶段
SIPOC
VOC
相关性分析
回归分析
表面反应分析
EVOP
系统思考
高层支持及责任感；6 Sigma体系架构；财务核算；客户焦点数据驱动分析；6 Sigma指标；奖励和认证；文化、行为改变；关键群体；全面文化；行为改变； 共同语言；变革管理
6 Sigma 焦点
关键过程输出变量 （KPOV) 关键过程输入变量 （KPIV)
什么是6 Sigma ?
3 Sigma 的过程：目标值与规格之间可放进3个标准差 6 Sigma 的过程：目标值与规格之间可放进6个标准差
表现目标
3 Sigma 4 Sigma 5 Sigma 6 Sigma 93.32% 99.379% 99.9767% 99.99966% 过去 现状 中期 长期
1.基本关系方程式
Y Y=F(X) Dependent 相关的 Output 输出 Effect 结果 传递函数 Symptom 现象 Monitor 监测 管理好输入可以得到好的输出 X1…XN Independent Input-Process Cause Problem Control 独立的 输入-过程 原因 问题 控制
Define
定义
测量
Measure
Analyze
分析
改善
Improve
Control
控制
6 Sigma 的定义
什么是 Sigma (σ) ?
举例：我们的涂布工序生产过程中是将浆料涂在铜箔上，假设设定 长度为788mm。当我们完成1000个产品后，测量每个产品长度，并将 测量结果以直方图形式表达，我们将会得到下列结果：
分析
验证假设
开发消除根本原因的方法 检验解决方案 改善 标准化解决方案，测量结果
设计新的过程 挑战假设 瓶颈，中断 工作流原则 实行新的工艺，结构，系统
控制
建立标准方法以维持绩效 必要时纠正问题
制定措施并评审以维持绩效 必要时纠正问题
6 Sigma DMAIC 策略概括图
定义 机会 （项目章程） 测量 分析 问题、原因 （根本原因） 改善 绩效水平 （解决方案） 控制 KPIVs （保持成果）
症状、结果
（目前状况）
6 Sigma 项目以关键营运过程的改善机会为目标，由全职黑带实施
QFD 项目策划 和管理工具 CTQ 财务分析 因果矩阵 过程图 QC七工具 因果关系分析 脑力激荡 能力分析 测量系统分析 中央极限定理 FMEA 多变量分析 假设检验 正态检验 均方差分析 ANOVA 非参数检验 全因子DOE 中央点 部分因子分析 障碍 田口设计 多线性分析 统计制程控制 预先控制图 其他控制图 防错 可视化控制 组织学习
2
3 4 5 6 7 8 9 10
CT's(Quality,Cost&Delivery)
KPIV's&KPOV's Long Term &Short Term Entitlement DPU Opportunities DPMO Hidden Factory Rolled Throughput Yield
6 Sigma 实际意义
3.8 Sigma
每小时遗失20000起邮件 每天15分钟不安全饮用水 每周5000例失误的外科手术 每天两次延误或提前的飞机降落
6 Sigma
每小时遗失7起邮件
每7个月1分钟不安全饮用水
每周1.7例失误的外科手术
每5年中1次延误或提前的飞机降落
每年 68 次药品处方的错误 每34年中1小时的电力供应中断
Sigma 是一个统计单位的量度，它能反映过程能力。 Sigma 的量度与每单位次品，PPM次品及失败的机会率相关。
什么是 6 Sigma (6σ) ?
如果产品规格是10±0.5mm，阴影部分便是不符合规格的产品。 如果制程平均值是9.8mm，偏离了目标值，不符合规格的产品数量便 会增加。
如果标准差值减少，不符合规格产品数量便会减少。 相对来讲，将平均值（u）调整至接近目标较为容易，真正的 挑战是降低标准差（σ）。
数据驱动（并不只是凭借经验）
大家过去经常会在会议中激烈争论，都是根据个人不同的观点及过 去的经验，没以数据为依据，类似这种无意义的讨论处处皆是，但 解决不了任何问题
客观的解决方案而不是没根据的看法！
数据表明有99%的把握认定根本原因是……，有没有反对意见？ 数据+分析 减少争论
角色与职责 6 Sigma 系统---跨功能小组角色
Y=F(X)
如果我们很好的控制了X，为什么我们还要持续测试和检查Y? Y X1…XN Dependent 相关的 Independent 独立的 Output 输出 Input-Process 输入-过程 Effect 结果 Cause 原因 Symptom 现象 Problem 问题 Monitor 监测 Control 控制 为实现成果，我们应关注Y或者X?
短期绩效 90%良率
潜在最佳值：过程运 行的时间周期内，过 程处于最佳状态的能 力；换言之，在现有 条件下过程所具有的 最佳运行能力；
6、7、8、Six Sigma 指标：DPMO与DPPM
第一天 ＝出现缺陷的机会
第二天
第三天
DPPM 第一 天 第二 天 666666 666666
DPU 2.3 2.0
这些都被隐蔽 工厂消化 了！！！
在过程结束处检查发现5个产品不合格，因此传统合格率=95/100=95%
改善策略（DMAIC)
定义
焦点
测量
分析 改善 控制
选择产品或过程主要特徵，如客户Y Y 为Y确定表现标准 Y 为Y确认测量系统 Y 为Y建立过程能力 Y 为Y确定改善目标 Y 确定Y变异的来源 x1,x2,… xn 筛选导致Y改变的潜在原因及确定少数关键xi 在少数关键xi间确定变量关系 少数Xi 在少数关键Xi建立运作公差 少数Xi 为Xi确立测量系统 少数Xi 确定能力以控制少数关键Xi 少数Xi 为少数关键Xi推行过程控制系统 少数Xi
6 Sigma 是一种营运策略 6 Sigma 营运策略的目标是在每个方面都尽量减少错误 从制造到交付 从给供应商付款到出发票给客户 从聘用员工到绩效考核 几乎是面面俱到 作为营运策略，6 Sigma 可以帮助公司保持竞争优势 6 Sigma 是: 愿景 理念 关注客户 载体 突破性改善 进取的目标 持续改善 指标（测量的标准） 方法 全员参与
4、长期与短期绩效
Lot A Lot B变化是由短期 过程中心开始逐渐偏移。可能 由温度的改变、模具的磨损、 污染的堆积等因素引起； Lot C Lot D变化在某个时 间点上突然由一侧变化到另一 侧。通常是由原材料批号变化、 设备的切换、或输入参数有意 识地变化等所引起。
5、潜在最佳值
长期基线 70%良率
。 DMAIC路线图
确定问题 定义 确定要求 设定目标
过程改善
过程再设计
识别特殊的或常见的问题点 定立目标/改变观点 澄清范围和客户要求 针对要求测量绩效
验证问题/过程 测量
提炼问题/目标
测量关键步骤/输入 作出对原因的假设 确定重要的少数根本原因
收集过程效率数据
确定最优方法 评估过程设计 增值/非增值 瓶颈，中断 其它途径
找出关键的过程输入变量（KPVIs)
缩小输入变量的范围，识别最重要KPIVs Process Map C&E Matix and FMEA Gage R&R,Capability 测量 30-50 KPIVs 10-15 KPIVs 分析 8-10 KPIVs
Multi-Vari Studies,Correlation
CTQ
我们了解多少 Six Sigma 的语言？
6 Sigma 术语
Six Sigma 关键术语和概念 1 基本关系方程式 关键（质量、成本、交货期）＝ 满意度 关键输入变量/关键输出变量 长期/短期绩效（偏移和飘移） 潜在最佳值 单位缺陷率 机会 每百万机会中的缺陷 隐蔽工厂 直通率 Y=f(x)
变异是我们的敌人
以上包括mean值有1.5 σ漂 移.
降低产品缺陷是我们的焦点,6sigma是我们的目标.
3 Sigma 过程和6 Sigma 过程
一个有 35 个步骤的过程，如果只有 3 Sigma的质量水平，每个步骤 的良率是 93.32%，(加上过程从目标值漂移 1.5 Sigma)，最终良率 只有 8.9%。 0.9332*0.9332*…*0.9332=0.089(最终产量） 一个有 35 个步骤的过程，如果只有 6 Sigma 的质量水平，每个步 骤的良率是99.99966%，(加上过程从目标值漂移了 1.5 Sigma)其最 终良率是99.988%。 0.9999966*0. 9999966*…*0. 9999966=0.99988(最终产量）
制订远景方向 领导改革
高层管理
项目小组成员
兼职 按项目组成团队
项目负责人 实施解决方案 黒带管理者
所有员工 6 σ倡导者
了解公司远景 将改善要领应用到工作中去
绿带
兼职 协助黒带
全职
黒带大师
全职
黒带
培训及指导黑带/绿带
影响6σ倡导者
促进问题解决
培训及指导项目小组
6 Sigma 系统---管理
6 Sigma 的高级管理领导 委任高层为6 Sigma 领导，表明6 Sigma 方案的重要性 监督并引导全面开展 以100%的承诺坚信6 Sigma理念---我拥有它…!!! 管理层负责推动提升全体员工解决问题的能力 确定实施改善项目的最佳人选 展示保持高度热诚推进6 Sigma 向员工提出适当的问题以确保6 Sigma方法及工具充分发挥作用 推动6 Sigma方法及工具的广泛应用，包括潜在失效模式及效果 分析、测量系统分析、实验设计、SPC等等。