其它统计技术

    除上述的七种方法外，统计技术还可用于其他方面，如产品最优化设计、过程的改进资料、数据的推导等。统计技术的一些更广泛的应用见下述条目中：��

(1)统计公差。随机集合或部分正负数组消除后使部分公差接近真值或达到希望公差水平。��

(2)抽样检查。通过预定数量的抽样检查对一批产品的质量进行评估并建立验收、使用标准。

(3)概率测绘。根据基本量的观察结果，通过在概率纸上绘出的曲线确定数据的性质并测算出象标准偏差、均值等的特性。��

(4)有效度试验。判定观察差别是否符合应有的抽样变化率。��

(5)离散分析。比较两个以上的抽样均值或把不同因素对全部变化率的影响进行评价。��

(6)复合回归分析。对影响特性曲线重要因素和影响他们的质量性能的验证。��

(7)可靠性技术。这是改善可靠性的技术，这种技术可被解释为在规定的环境状态下，在规定的时间内，设备的内部性能良好运行的概率。��

(8)实验的设计。鉴定最佳过程参数和为改善其性能水平的实验设计。��

(9)操作研究。使操作或活动的效能达到最佳。��

    公司的众多专业职能部门可依据产品的种类，生产过程的复杂程度和生产量的大小使用统计技术。统计技术的应用，抽样、采集、数据的分析以及要素的确定，要求有良好的文件程序，有关的人员需经过统计技术应用方面的培训��

    当计划为过程控制而采用统计技术时，应对需要采用的这一技术做出评估并进行仔细的研究。如果对统计的数据不加以分析，则应采取必要的纠正措施。因为统计技术本身对质量的改善没有直接的结果。只有当过程规则经得起检验时，统计技术才能发挥最有效的作用，才能维持合理的、平衡的制造条件。

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