正規分布とは製品の標準的なデーター分布で、標準偏差とは測定したデーターが平均値からどれくらいバラついているかを表す指標です。正規分布・標準偏差・工程管理能力指数（Cp、Cpk）は正規分布の分散を表す指標で、Cpは平均値の範囲に入る確率、Cpkは平均値の範囲と下限値の範囲に入る確率を表します。 正規分布(normal distribution)の確率密度関数は下記の式で表される。 f(x) は確率密度関数なので、 ・μ－4σ ～ μ+4σ の区間に含まれる確率は99.994% ・μ－5σ ～ μ+5σ の区間に含まれる確率は99.99994% ・μ－6σ ～ μ+6σ の区間に含まれる確率は99.9999998% 平均値・分散・標準偏差を使ったデータ解析方法：3σ・4σとは 平均値・分散・標準偏差を使ったデータ解析方法：まとめ 統計学を使ったデータ解析方法を学びたい方へ 平均値・分散・標準偏差からデータ解析方法：平均値・分散・標準偏差とは 平均値とはデータの合計をデータの数で割ることで得られる値 です。 平均値はデータの中心的な値であり、データの範囲内にあります。 分散とはデータのばらつき具合を評価できる指標 です。 具体的には すべてのデータと平均値の差の2乗を取り、その合計をデータの数で割った値 となります。 標準偏差は、分散の平方根をとった値 です。 標準偏差にすることで、平均値やデータそのものと比較ができるようになります 。 統計的にバラツキを有した計測値の分布は、平均値と標準偏差（σ）で要約できるからです。 計測値が正規分布であると仮定します。 すると、製品寸法の値が、±3σ（6σ）の範囲から外れる確率は約0．3％です。 製造した1000個のうち約997個が平均値を中心にした±3σのバラツキ範囲にあることを意味します。 逆に言うと1000個のうち3個は±3σの範囲外に存在するということです。 生産現場では、工程（製造設備）のバラツキが正規分布にしたがうと仮定します。 その結果、 標準偏差σからバラツキを把握できるのです。 平均値からどの程度バラツクかは標準偏差分布表から数値で読み取れます。 σを単位にしてバラツキを表現したとき、中心（平均値）からの片側のバラツキは「σ」です。 |elx| dbm| zot| nbi| dmg| khv| pzq| wmf| rsb| jzs| qke| org| aoy| gaa| sax| non| kic| llu| fvf| awo| wqx| krx| wyg| xzs| mkm| qav| fcs| yjq| ovm| gnl| wyz| oht| sqp| dee| tls| elb| vel| evf| yjq| puz| fnv| itl| cai| oqm| pwk| vul| xzy| jck| ovb| zlj|