-- 作者： stegosoft -- 發表時間： 2009/08/17 02:40:31pm 一般在對稱的資料分佈上，主要應用分別都是1個標準差，2個標準差與3個標準差， 那再上去的標準差4個(含)以上，請問有沒有意義。 感謝~ -- 作者： 子恩 -- 發表時間： 2009/08/17 03:51:19pm 基本上3個標準差都包含分配的99%以上，要用到4個標準差幹麻?我想不是沒有意義，重點在應用上不需要!! -- 作者： bbman -- 發表時間： 2009/08/17 04:16:17pm 三標準差以下的機率，只要母體量夠大，錯誤允許值又要極低，那還是相當有意義. 舉例來說，國內某家電腦零件大廠（是華碩嗎？）就強調產品的錯誤率要達到「六標準差」以下，這就是很嚴格的品質要求，但是我們也需要這樣的精密度。 其實萬分之一的機率在母體大的時候還是相當高的。舉例來說，假設流感疫苗不良率為萬分之一，相當於施打五十萬劑會造成五十人有後遺症或致死，那這樣的疫苗可以說不用為妙. 參考一下~ -- 作者： stegosoft -- 發表時間： 2009/08/17 05:18:43pm [quote][b]下面引用由[u]子恩[/u]在 [i]2009/08/17 03:51pm[/i] 發表的內容：[/b] 基本上3個標準差都包含分配的99%以上，要用到4個標準差幹麻?我想不是沒有意義，重點在應用上不需要!! [/quote] [quote][b]下面引用由[u]bbman[/u]在 [i]2009/08/17 04:16pm[/i] 發表的內容：[/b] 三標準差以下的機率，只要母體量夠大，錯誤允許值又要極低，那還是相當有意義. 舉例來說，國內某家電腦零件大廠（是華碩嗎？）就強調產品的錯誤率要達到「六標準差」以下，這就是很嚴格的品質要求，但是我們也需 ... [/quote] 恩 恩 多謝 待會再來找找統計學的書 沒學過統計學但是偶爾還得用上 有時候統計還真的蠻有用的 -- 作者： 杉穆 -- 發表時間： 2009/08/17 11:41:36pm [這篇文章最後由杉穆在 2009/08/17 11:44pm 第 1 次編輯] 前提是要常態分佈 如果用好壞分 1個標準差 涵蓋母體 67% 要好的(左右各1) 2個標準差 涵蓋母體 85%(?有點忘了) 要好的 (左右各2) 3個標準差 涵蓋母體 99.7%要好的 (左右各3 < 就是六標準差) 簡單的說只能有 0.3%的異常率, 若是產品就是1000個只能出現3個 4個標準差 涵蓋母體 99.9..% 但還不是 100% 所以3個標準差之後越多 效益不見得好~~( 看什麼用, 還是有意義的) 現在都電子業都講 ppm 百萬分之一 -- 作者： bbman -- 發表時間： 2009/08/18 09:44:29am [quote][b]下面引用由[u]杉穆[/u]在 [i]2009/08/17 11:41pm[/i] 發表的內容：[/b] 前提是要常態分佈 如果用好壞分 1個標準差 涵蓋母體 67% 要好的(左右各1) 2個標準差 涵蓋母體 85%(?有點忘了) 要好的 (左右各2) ... [/quote] 如果我沒記錯的話... 平均數上下一個標準差：占全體68.26%            上下兩個標準差：應該是 「95.44%」            上下三標準差：                 99.72%    2標準差應該不是85% 理論上常態分配曲線的高度永遠不會降到零. 也就是面積永遠不會涵蓋到百分之百的母群。 -- 作者： 小小蟲 -- 發表時間： 2009/08/18 04:19:51pm 還在考CQT時這些都是必備的考題 早就考過了..也早就回給書本了 不過 MOTOROLA當時宣稱達成的6西格馬卻是一直烙印在心 因為當時的老闆整天響的都是達成六標準差(製造業的神話) 多少???3.4PPM是也 就生活中沒啥太大得意義..但統計好玩的就在這..