<aside> <img src="/icons/condense_yellow.svg" alt="/icons/condense_yellow.svg" width="40px" /> Python | 模拟 | 统计 | 燃气轮机 | 控制图 | 规格 | 上限 | 下限 | 潜力度量 | 能力分析 | 样本 | 电子 | 电路 | 交换机 | 汽车 | 活塞 | 模拟器 | 帕累托图 | 频率 | 故障 | 休哈特控制图 | 流程 | 标准 | 缺陷 | 估计 | 继电器 | 触点 | 偏差 | 变异性 | 传感器 | 决策树 | 时间段 | 协变量 | 阶跃函数 | 整流电路 | 电压 | 置信 | 钢棒 | 纤维 | 平均值 | 物理 | 数学

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🎯要点

🎯活塞模拟器:🖊控制图过程能力分析:Cp 对过程提供在规格上限和下限内的输出的潜力度量,Cpk中心过程能力指数,Cpl估计仅包含规格下限过程能力,Cpu估计仅包含规格上限过程能力,Cpm估计围绕目标的过程能力 | 🖊代码测试样本平均值和标准偏差数据是否缺乏随机性,估计给定规格限制活塞的能力指数 🎯电子交换机:🖊帕累托图累积故障频率分析 | 🎯燃气轮机:🖊休哈特控制图发现流程问题,检测是否达到标准 | 🎯生产线缺陷产品:🖊P-控制图估计不合格比例 | 🎯继电器电触点的长度:🖊过程\bar{X}-图检测过程标准偏差是否在范围内,S-图(基于样本标准偏差)和R-图(基于样本范围)控制样本变异性 | 🎯变速运行叶轮传感器跟踪罐填充过程:🖊 方式一:决策树方式识别时间段,时间索引作为协变量,方式二:阶跃函数模型拟合数据,最小化残差数据 | 🎯整流电路的电压输出:🖊观察代码生成图中任何趋势或非随机模式,过程能力分析 | 🖊估计电子电路输出的能力指数 | 🖊确定点估计及其置信区间和置信水平 | 🖊代码累积和控制图检测电压输出漂移。🎯汽车和卡车行业以加强车辆结构的钢棒:🖊代码绘制其长度个体变异性图表,估计给定长度和置信度钢棒的能力指数 🎯纤维制造:🖊假设过程处于统计控制之下,计算平均值的最小标称值,计算\bar{X}-图和S-图的控制限度以及能力指数 | 🎯电路板生产缺陷:🖊代码绘制指定日期不合格品的帕累托图 |🎯服务器宕机:🖊累积和控制图检测宕机类型变化 | 🎯硅层厚度差:双向页层法检测均值是否发生显着下降 | 🎯电路板焊接缺陷:质量测量计划追踪法缺陷批次 🎯运输码头到库存周期时间:🖊代码构建\bar{X}-图和S-图,计算指定周期时间相对于重新计算的控制图控制上限显着性 | 🎯故障误报:🖊估计泊松情况下的误报概率和条件预期延迟。

🎯现实统计模型:Python汽车油耗活塞循环原木纱强度及电阻覆盖率现实统计模型计算

✂️梗概

🍇Python制造业统计过程行为图

问题:一种软饮料装在标记为225 ml的瓶子中出售。自动机器灌装瓶子。第一班生产期间,每生产15分钟抽取5瓶样品,结果如下图所示(仅显示样品编号和样本均值(给出 $\bar{x}$))。现在计算超出范围的样本并显示带有标准差的最终图表。计算步骤:

💦迭代一次计算R

 import pandas as pd
 import matplotlib.pyplot as plt
 A=pd.read_excel("A1.xlsx")
 B=A.groupby(["sample number"]).sum()
 Rbar=B["R"].sum()/30
 UCL_R=2.114*Rbar
 LCL_R=0*Rbar
 B.insert(2,'Rbar',Rbar)
 B.insert(3,'UCL_R',UCL_R)
 B.insert(4,'LCL_R',LCL_R)
 B

剩余部分忽略:

$$ \begin{array}{|l|l|l|l|l|l|} \hline & \text { xbar } & R & \text { Rbar } & \text { UCL\_R } & \text { LCL\_R } \\ \hline \text { sample number } & & & & & \\ \hline 1 & 29.0 & 11 & 4.8 & 10.1472 & 0 \\ \hline 2 & 25.0 & 8 & 4.8 & 10.1472 & 0 \\ \hline 3 & 26.0 & 5 & 4.8 & 10.1472 & 0 \\ \hline 4 & 25.2 & 5 & 4.8 & 10.1472 & 0 \\ \hline 5 & 25.4 & 3 & 4.8 & 10.1472 & 0 \\ \hline 6 & 28.0 & 4 & 4.8 & 10.1472 & 0 \\ \hline 7 & 26.0 & 5 & 4.8 & 10.1472 & 0 \\ \hline 8 & 27.0 & 4 & 4.8 & 10.1472 & 0 \\ \hline 9 & 24.8 & 7 & 4.8 & 10.1472 & 0 \\ \hline \end{array} $$