| # 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. |