了解六西格玛中的统计分布

基本假设

n 用m表征的一组分布。

n 独立事件随时间变化以固定比率发生的分布。 n 平均值与泊松分布相反。

n 图形可以表征不合格率（在函数习惯用法上是常数）。 包含概率评估的用法：

l 平均故障间隔时间（MTBF)。 l 到达次数。

l 受关注事件发生的时间、距离和空间的间隔。 l 队列或等待线原理。 对数分布

Figure 5: Lognormal Distribution Shape

图5：对数分布图形

基本假设

l 起于0的不对称和绝对偏斜分布。 l 可以显示许多pdf图形的分布。 l 描述数据取值范围巨大。 l 可以用m和s来表征。 l

包含模拟的用途：

l 设备停工时间。 l 持续时间。

l 绝对偏斜（背向右侧）的现象 威布尔分布

Figure 6: Weibull Distribution Pdf

图6：威布尔分布Pdf

基本假设

l 一组分布。

l 可用于描述多种类型的数据。

l 符合许多常见分布（正态、指数和对数）。 l 不同因子是尺度和形状参数。

用途：

l 生命周期分布。 l 可靠性应用。

l 随时变化的失效概率。

l 可以描述生命周期中老化、随机的和疲劳阶段（澡盆曲线） 二项分布

Figure 7: Binomial Distribution Shape

图7：二项分布图形

基本假设

l 离散分布。 l 测试数量固定。 l 独立测试。

l 所有测试出现概率相同。 l 用途

l 评估任何一套在成功或失败测试结果发生的概率。 l 抽样特性（接受抽样）。 l 一组尺寸n的缺陷项目数量。 l 清单里面要求的项目数量。 几何

Figure 8: Geometric Distribution Pdf

图8:几何分布Pdf