통계 검색 결과
11 개의 검색 결과가 있습니다.
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[교육] 기초 통계 교육 - 5. 측정 시스템 분석 방법(MSA)

Measurement System Analysisment 측정시스템 분석 방법 분해능 : 계측기의 최소 측정단위는 대상무르이 측정이 가능한 수준인가? Type 1 Study : 계측기의 측정 역량이 기본적인 수준은 넘는가? Type 2 Study : 전형적인 Gage R&R Type 3 Study : 반복성만 고려한 Gage R&R Type 4 Study : 선형성 및 편의 분석 Type 5 Study : 안전성 분석 Type 6 Study : 계수형 측정시스템 분석 (강의에서는 제외) 측정 시스템의 오차 범위가 우리가 감내할 수 있는 범위인지. 측정하는 사람 칙정 기준 측정기 측정 절차 등등 다양한 측정변동이 존재한다. 가장 영향이 많은 두 기준 측정하는 사람 측정기 ex) 저울에 대한 측정시스템 분석..

2021. 5. 26. 23:01
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[교육] 기초 통계 교육 - 4.3 공정능력지수, 공정성능지수

완벽한 관리를 하면 100m를 12초에 달릴 수 있어! Cp 있는 모습 그대로 달리는 경우 … 실제로 보여주는 성능 Ppk 명확하게 장기 / 단기 데이터를 구별해야 한다. 실습 단기데이터 장기데이터 군이 없으면 데이터가 생성이 안되므로 군에 아무 숫자나 입력해준다. *자료 참고 : https://blog.naver.com/unirone 6시그마 & Data Science : 네이버 블로그 6시그마, 실험계획법 그리고 빅데이터... blog.naver.com 강사님 강의를 듣다가 블로그를 참조하여 자료 정리를 하였습니다. 혹시 문제가 될시 댓글 남겨주시면 삭제하겠습니다^^.

2021. 5. 26. 22:58
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[교육] 기초 통계 교육 - 4.2 장기, 단기 데이터의 이해

군 정의 : 동일한 조건에서 얻어진 데이터의 집합 (설비가 바뀐다던지, 온도가 바뀐다던지, 작업자가 바뀐다던지 하면 군이 바뀜...하루에도 수십개의 군이 나옴) 군내 변동 : 군 안에서 생기는 변동 군간 변동 : 여러 군에서 생기는 변동 장기데이터 = 군내변동 + 군간변동 단기데이터 = 군내변동 (완벽한 관리를 의미) Cp는 단기데이터로 구함 Pp는 장기데이터로 구함 *자료 참고 : https://blog.naver.com/unirone 6시그마 & Data Science : 네이버 블로그 6시그마, 실험계획법 그리고 빅데이터... blog.naver.com 강사님 강의를 듣다가 블로그를 참조하여 자료 정리를 하였습니다. 혹시 문제가 될시 댓글 남겨주시면 삭제하겠습니다^^.

2021. 5. 26. 22:56
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[교육] 기초 통계 교육 - 4.1 공정능력분석

우리 공정이 과연 고객이 원하는 규격 범위에서 얼마나 생산할 수 있는지 능력 Cp는 클 수록, 그리고 최소한 1을 넘어야 한다. Cp는 치우침을 고려할 수 없다 => Cpk (규격이 한쪽만 있으면 없는 규격 자리에 (뮤)를 대입하고 분모 6sigma를 3sigma로 계산하면 된다. ) Cp는 단기데이터로 구함 *자료 참고 : https://blog.naver.com/unirone 6시그마 & Data Science : 네이버 블로그 6시그마, 실험계획법 그리고 빅데이터... blog.naver.com 강사님 강의를 듣다가 블로그를 참조하여 자료 정리를 하였습니다. 혹시 문제가 될시 댓글 남겨주시면 삭제하겠습니다^^.

2021. 5. 26. 22:54
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[교육] 기초 통계 교육 - 3. 관리도

두가지 관리도 계랑형 관리도(오늘은 이것만 공부) 계수형 관리도 관리 : 이상 원인을 재빨리 파악해서 두번 다시 발생하지 않도록 재발방지까지 하는 것 관리도를 만드는 전부 : 정규분표도 UCL : μ+3σ LCL : μ-3σ 이것이 바로 3시그마! (6시그마 공정이랑 다름) X관리도 단점 : 같은 위치의 점이라고 같은 상태라고 말할 수 없다. Xbar관리도 x관리도의 단점을 보안하기 위해 4~5개의 데이터의 평균을 찍는 관리도. 단점 : 평균이 같더라도 데이터의 흩어짐 정도(산포)가 다를 수 있다. R관리도 XBar관리도의 범위의 평균과 표준편차를 구해서 그리는 관리도. 보통 Xbar관리도랑 R관리도는 상호보완적이라 같이 그림. MR관리도(I-MR관리도) X관리도에서 두 데이터 사이의 간격으로 그리는 관..

2021. 5. 26. 22:52
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[교육] 기초 통계 교육 - 2.4 중앙값이란?

중앙값 정의 : 데이터를 작은값부터 쭉 늘어뒀을때 중앙값! 홀수개면 중앙값 짝수개면 중앙 두 값의 평균 상자그림 실습 그래프-상자그림 A,B 두 회사의 제품 강도 비교 A가 강도가 더 높다. A의 산포도 더 좁으니 더 균일한 강도가 나온다. 이상치가 많으면 기록 상황을 확인해보고 문제가 있는 데이터면 지운다. (확인이 중요함) *자료 참고 : https://blog.naver.com/unirone 6시그마 & Data Science : 네이버 블로그 6시그마, 실험계획법 그리고 빅데이터... blog.naver.com 강사님 강의를 듣다가 블로그를 참조하여 자료 정리를 하였습니다. 혹시 문제가 될시 댓글 남겨주시면 삭제하겠습니다^^.

2021. 5. 26. 22:50
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[교육] 기초 통계 교육 - 2.2 표준 정규분포와 Z의 이해

Z가 같다는 것은 상대적 위치가 같다는 의미이다. Z=표준화변환 Z 예전에 표준정규분포를 소수점 둘째 자리까지 적분해놨음! "표준 정규분표표" ex) 미니탭에서 정규분포 구하기 평균이 175, 표준편차가 5인 정규분표표에서 90프로 이상의 키를 구해라. *자료 참고 : https://blog.naver.com/unirone 6시그마 & Data Science : 네이버 블로그 6시그마, 실험계획법 그리고 빅데이터... blog.naver.com 강사님 강의를 듣다가 블로그를 참조하여 자료 정리를 하였습니다. 혹시 문제가 될시 댓글 남겨주시면 삭제하겠습니다^^.

2021. 5. 26. 22:44
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[교육] 기초 통계 교육 - 2.1 정규분포

이항분포 동전던지기 10번 해서 앞면이 나올 횟수 확률 : 어떠한 사건이 일어날 가능성 정규분포 *자료 참고 : https://blog.naver.com/unirone 6시그마 & Data Science : 네이버 블로그 6시그마, 실험계획법 그리고 빅데이터... blog.naver.com 강사님 강의를 듣다가 블로그를 참조하여 자료 정리를 하였습니다. 혹시 문제가 될시 댓글 남겨주시면 삭제하겠습니다^^.

2021. 5. 26. 22:42
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[교육] 기초 통계 교육 - 1.3 표본 표준편차

표준편차 정의 : 데이터의 산포도(흩어진 정도)를 나타내는 수치. 분산의 양의 제곱근. 밀도 정의 : 몰려있는 정도 ex) 개별 데이터 xi들이 평균 μ로 부터 얼마나 흩어져 있는가? -> 편차 : xi - μ -> 평균 편차 : 편차의 평균 -> 어떻게 구해야 평균 편차가 0 이 되지 않게 하는가? -> 절대값 : 그래프가 꺾이는 지점이 있어 미분이 불가함 (X) -> 제곱 : 곡선 그래프가 되기에 미분하기 좋음 (O) 제곱합 정의 : 편차의 제곱 합, 변동 변동이 크면 산포가 큰가? -> X 표준 편차 정의 : 이 데이터들이 평균에 비해 얼마나 흩어져 있는지 (σ) 표본의 평균을 구하면 모집단의 평균을 구할 수 있다. 표본의 분산 및 표준편차의 계산식에서 분모는 'n-1'을 해야 모집단의 분산(표준편..

2021. 5. 26. 22:39
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[교육] 기초 통계 교육 - 1.2 통계란 무엇인가?

통계란? 통계는 표본을 통해 모집단의 특성을 파악하는 것 통계학에는 두가지가 있다. 기술 통계학 / 추론 통계학 기술 통계학 - 손으로 쓰는 통계 추론 통계학 - 말 그대로 추론한다는 것. 통계분석 절차 모집단에서 -> 표본을 추출하여 -> "통계적 추론" 하여 -> 모수추정치, 검정통계량을 구하여 -> 추론을 하여 -> 모집단 예측을 한다. 기본 용어들 모집단 (Population) 정의 : 파악하고자 하는 대상, 관심의 대상이 되는 모든 개체의관측 값이나 측정 값의 집합. ex) 전 국민의 평균 수명, 전 국민의 출신 지역 등 표본 (Sampling) 정의 : 통계적 판단을 위해 모집단에서 선택된 작은 집단 모집단이 요리사의 스프라면, 표본은 스프의 한 수저이다. 표본으로 모집단을 추론한다! 모수 (..

2021. 5. 26. 22:37