正负2西格玛概率是多少，正负123倍标准偏差的概率分别是多少

来源：整理时间：2023-03-29 17:26:48 编辑：职业资格手机版

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1，正负123倍标准偏差的概率分别是多少
2，如何知道CON2H32的西格玛键是多少的
3，6西格玛的问题
4，请教2个关于统计学和六西格玛的问题

1，正负123倍标准偏差的概率分别是多少

【1】正负1倍标准偏差的概率 =68.3%【2】正负2倍标准偏差的概率 =95.5%【3】正负3倍标准偏差的概率 =99.7%

正负123倍标准偏差的概率分别是多少

2，如何知道CON2H32的西格玛键是多少的

　　－N2H3的结构简式为：－NH-NH2，原子间都是西格玛键。CO原子间是双键，有一个西格玛键。　　所以，CO(N2H3)2的西格玛键是11个。

如何知道CON2H32的西格玛键是多少的

3，6西格玛的问题

这两幅图的对比说明了均值漂移现象。在6西格玛管理方法中假定抽取样本的均值和总体的均值不完全重合的程度介于正负1.5标准差之内，而根据概率论的大数定律样本的均值与总体均值的差异的标准差为(整体标准差/根号下样本数量），即便是对于那些样本量为1的抽样分布，其均值与整体均值偏差的程度不过为1个标准差，在6西格玛方法设置1.5个标准差，即有87%的置信度认为抽样样本的平均值落在总体平均值的1.5倍标准差范围内；假如样本的数量为2，此时其均值与整体均值偏差的程度为(1/根号下2)个标准差，即0.707个标准差，此时用1.5倍标准差再除以0.707即可得到对应的样本标准差的倍数为2.12，对应的置信度为97%！同理，如果样本数量为10（在很多情形下样本的数量通常会高于10），相应的置信度为99.9998%！所以6西格玛所提出的漂移1.5个西格玛有足够的宽裕量，实际工作中采用带有漂移1.5倍标准差的计算方法足够安全。而为了简化操作过程，6西格玛直接忽略了上述的分析过程只是给出一个固定的结果，这样在实际操作中更容易为大家所接受和理解祝您好运！上述分析主要说明了6西格玛方法中设置了1.5倍的漂移量之后的方法的可信度，如上所述，最低的可信度为为87%，一般情形下轻松超过97%，超过统计学中通常建议的90%。另外在上面的第二个表中对于漂移之后的概率进行了重新计算，这也容易理解。原来为介于正负一个标准差的区间概率为68%，经过1.5倍标准差漂移的区间则修改为0.5倍标准差至2.5倍标准差的区间，查表可知，fai(2.5)-fai(0.5)=fai(2.5)-fai(0.5)=0.9938-0.6995=0.2945；原来介于正负两个标准差的区间概率为95%，经过1.5倍标准差漂移的区间则修改为-0.5倍标准差至3.5倍标准差的区间，查表可知，fai(3.5)-fai(-0.5)=fai(3.5)-1+fai(0.5)=0.999767-1+0.6995=0.7；原来介于正负三个标准差的区间概率为99.73%，经过1.5倍标准差漂移的区间则修改为-1.5倍标准差至4.5倍标准差的区间，查表可知，fai(4.5)-fai(-1.5)=fai(4.5)-1+fai(1.5)=0.999997-1+0.9332=0.9332。通过上述分析，在实际工作中可以通过增加每批抽样的样本数量增加结果判断的可信度。

6西格玛的问题

4，请教2个关于统计学和六西格玛的问题

1、六西格玛的提出六西格玛模式是当今世界流行的一种全新的质量管理模式。它是由摩托罗拉公司于20世纪80年代率先运用的，采用这一模式的五年间，摩托罗拉公司的产品质量提高了10倍，并在1988年荣获美国第一届马尔科姆?波多里奇国家质量奖。1995年，美国开始引入并全面推广六西格玛模式，六西格玛模式已经彻底改变了美国企业生产效率质量，决定了公司经营的基因密码(dna)，六西格玛已经成为全国各企业生产的最佳运作模式。2、六西格玛的统计学意义传统的控制技术是将控制界限选在正负三西格玛区间，而现在我们为了提高精度，将控制界限选在正负六西格玛区间。因而，初识者往往会认为六西格玛只是对传统控制技术的改进而已，其实不然，当操作的精度以几何级数增长时，我们完全可以认为它已经发生了质的变化，是一种新的质量管理技术。对于固定的公差范围，西格玛的倍数越高，生产的失误率也就越低，生产的精度也就越高，六西格玛代表着一种近似于完美水平的卓越质量。具体数据如下：1σ=690000次失误/百万次操作2σ=308000次失误/百万次操作3σ=66800次失误/百万次操作4σ=6210次失误/百万次操作5σ=230次失误/百万次操作6σ=3.4次失误/百万次操作六西格玛最显著的地方就是把质量水平的度量从“百分之几”精确到“百万分之几”甚至“十亿分之几”。这是因为随着现代技术的发展，过去的关于“可接受质量水平”的观念已经不再适用，现代生产过程要求近乎完美的质量水平。3、六西格玛的正态分布表如果查阅正态分布表会发现，在正负六西格玛区间所期望的不合格率应该是0.002ppm (2ppb，即+亿分之二)。这两者之间的差距是因为假定生产过程均值可以有正负1.5西格玛的偏移，正态分布落在离均值4.5西格玛外的概率恰好是3.4ppm，与六西格玛相比，传统的三西格玛质量标准是99.73%,即使在没有任何偏移的情况下，也意味着2700ppm的不合格率。如果生产过程是由一系列步骤组成，那么这个过程的总合格率就是每一步骤的合格率的乘积。例如，在一个由10个步骤组成的生产过程中，如果每个步骤都达到了三西格玛质量水平，即99.73%的合格率，过程结束时100万个产品中将有26674个不合格品！现代生产过程的复杂性决定了生产过程远远不止10个步骤，因此采用六西格玛已经刻不容级，公司要生存，就需要六西格玛。

第一题选B, 首先这是一个二项分布，n=400，p=0.5，因为n很大，所以近似服从正态分布，均值=n*p=200，方差=n*p*（1-p）=100.标准差就是方差开根号，就是10第二题选c，原来是指数分布，均值=标准差=1000根据中心极限定律，抽取n=100，其平均值近似服从正态分布，均值=1000，标准差=1000/（n开根号）=1000/10=100