Для создания гистограммы распределения

Распределение гистограммы используются для уточнения варианта отображения стандартной Кривой распределения измеренных значений для изделия.

Для начертания этой карты вы должны выбрать комбинацию изделие или изделие/ поставщик, источник заказа на контроль, аспект/ хапактеристика также соответствующий временной период. Этот график основан только на фактические результаты осмотра.

Центральная лирния кривой распределения является LN рассчитанного среднего (µ). Под/над пределом толерантности процесса являются границы, в пределах которых процесс способен производить запчасти приемлемого качества. Эти пределы отклонения выражаются в общем процесс означает плюс или минус 3 стандартных отклонения (σ), что может захватить 95% нормальной дисперсии распространения.

Чтобы построить такой тип диаграммы, выполните следующие действия:

Вычисления измеренного значения для диапазона периодов.
Определить распространение R измеренных значений: R = Xmax – Xmin
Определить класс ширины: W = R / SQRT (Число для измерений)
Создание классифицируются: Класс 1 Нижний допуск (или Xmin в : . case Xmin < Нижний допуск) тогда Класс 2 = Класс 1 + W и так далее
Заполнить классов на основе измеренных значений. Определить частоты в пределах каждого класса.
Вычисления арифметического среднего из измеренных значений.
Рассчитать Стандартное отклонение Н для каждой подгруппы.
Участок гистограммы на основе классов рассчитана.

Пример

Предположим, что 5 заказов на контроль обрабатываются, каждый с 1 пробы, в результате чего один образец группы для каждого заказа. Все 5 Заказы на контроль имеют Размер пробы для 10 штук и Объем теста для 1 штуки. Следующие результаты отображаются в тестовой таблицы данных:

Группа проб	Число проб	Значение
1	1	1
1	2	1
1	3	1. 002
1	4	0.997
1	5	1
1	6	1.001
1	7	1
1	8	1
1	09	1
1	10	0.999
2	1	1
2	2	0
2	3	0
2	4	0
2	5	0
2	6	0
2	7	0
2	8	0
2	09	0
2	10	0
3	1	1.001
3	2	1
3	3	0.9
3	4	0.988
3	5	1.001
3	6	1.004
3	7	0.999
3	8	0.989
3	09	1.012
3	10	1.03
4	1	1.001
4	2	1
4	3	0.9
4	4	0.988
4	5	1.001
4	6	1.004
4	7	0.999
4	8	0.989
4	09	1.012
4	10	1.03
5	1	1.001
5	2	1
5	3	0.9
5	4	0.988
5	5	1.001
5	6	1.004
5	7	0.999
5	8	0.989
5	09	1.012
5	10	1.03

Рассчитать распространение

Определить распространение R измеренных значений: Высшее значение величины 1.03 (Группа проб 1, Чсло проб 10). Высшее значение величины 0.9 (Группа проб 1, Чсло проб 3).

Распространение = 1,03 - 0,9 = 0,13

Определить класс ширины:

Класс ширина - . 0,13 / √50 = 0,02055480479109446565799280803881. Это значение округляется до 0,02.

Создание классифицируются:

Класс 1 Нижний допуск (или Xmin в : . case Xmin < Нижний допуск) тогда Класс 2 = Класс 1 + W и так далее Следующие классы создаются:

1	0.900000
2	0.920000
3	0.940000
4	0.960000
5	0.980000
6	1 000 000
7	1 000 000

Создание классифицируются:

Значения измерений могут быть сгруппированы в класс, если значение больше или равно значения класса, и меньше, чем значение класса + класс ширине. Результат:

Класс	Число проб
1	1
2	0
3	0
4	0
5	12
6	36
7	1

Рассчитать распространение

Для каждого измерения, разница, среднее значение вычисляется и квадрата разницы добавляется вместе. Если первая проба номер измерения значение 1:

(1 - 0 995 850)² = (0,00415)² = 0,0000172225

Квадрат разности вычисляются и суммируются для формирования общей площади разница. Для примера, сумма 1.311734.

Среднее= Стандартное отклонение: - √ 1.311734 /
		  50 = 0.160000

Участок диаграммы

Следующий рисунок отображает диаграмму нанесены с выше данных:

По оси X-характеристики устройства отображается. Однако возможно, что для конкретной стандартной процедуре тестирования или проверки в строке заказа измерения значение выражается в другой квартире, которая позже преобразуется к характеристике блока.