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如何藉助數理統計中的區間估計進行質控
大學期間曾學過概率論、數理統計的相關知識,日常的數據處理工作中也會用到諸如均值、方差、概率分佈圖等來了解數據概況,但總覺得統計學書講了一整本隨機變量(Random Vector),實際運用時真正把理論和實際結合起來思考過程着實不多;近期在做有關質控方面的工作,自覺有試着把區間估計思想做一應用,因此整理以作備註。
場景描述
質控一般出現在交付環節,比如生產的燈泡合格率爲多少、零件重量爲多少,這些值在實際工作中往往首先表現爲一個確定的數,如隨機抽取的100個燈泡中共98個合格,則合格率爲98%。基於此,如果直接回答燈泡的合格率爲98%,可以認爲具有一定合理性,但還不夠全面。
如果回答燈泡的合格率在[96%, 98.5%],則聽起來更爲靠譜。區間估計就是爲了算出這樣一個範圍值,並且告訴我們這個範圍值的可信度有多大,比如燈泡的合格率以95%的置信水平落在[96%, 98.5%]、或以95%的置信水平不低於95.5%就是一個完整的區間估計結果。
如何估計
確定分佈及估計量
以燈泡合格率的估計爲例。每個燈泡的結果只有兩種:合格、不合格,類似於丟一枚硬幣看是正面朝上還是反面朝上,因此本質上是常見的二項分佈,而我們需要估計的就是二項分佈的概率。
仍是燈泡合格率的估計,換一種情境:一般燈泡都是一批批生產,假設每個批次都抽檢100個,則可以獲得多個批次的合格率,如97%、96.5%、98%等,假設整個生產系統無變化,則各個批次的合格率僅受隨機誤差影響,應該滿足正態分佈,要估計的量變成正態分佈的均值。
因此需要明確當前到底在估計什麼,符合什麼分佈,才能得到合理的估計值。
區間估計
明確率分佈、估計量,熟練的話直接利用數理統計的相關結論,套用公式即可求出區間估計值,在此以二項分佈的情況爲例。由於二項分佈是離散型分佈,其區間估計結果是基於大樣本法所求,先直接給出結論,後續再說明原理。
二項分佈的區間估計結果爲:
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我們對Markdown編輯器進行了一些功能拓展與語法支持,除了標準的Markdown編輯器功能,我們增加了如下幾點新功能,幫助你用它寫博客:
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功能快捷鍵
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如何插入一段漂亮的代碼片
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var foo = 'bar';
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設定內容居中、居左、居右
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第一列 | 第二列 | 第三列 |
---|---|---|
第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
SmartyPants
SmartyPants將ASCII標點字符轉換爲“智能”印刷標點HTML實體。例如:
TYPE | ASCII | HTML |
---|---|---|
Single backticks | 'Isn't this fun?' |
‘Isn’t this fun?’ |
Quotes | "Isn't this fun?" |
“Isn’t this fun?” |
Dashes | -- is en-dash, --- is em-dash |
– is en-dash, — is em-dash |
創建一個自定義列表
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如何創建一個註腳
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註釋也是必不可少的
Markdown將文本轉換爲 HTML。
KaTeX數學公式
您可以使用渲染LaTeX數學表達式 KaTeX:
Gamma公式展示 是通過歐拉積分
你可以找到更多關於的信息 LaTeX 數學表達式here.
新的甘特圖功能,豐富你的文章
- 關於 甘特圖 語法,參考 這兒,
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可以使用UML圖表進行渲染。 Mermaid. 例如下面產生的一個序列圖::
這將產生一個流程圖。:
- 關於 Mermaid 語法,參考 這兒,
FLowchart流程圖
我們依舊會支持flowchart的流程圖:
- 關於 Flowchart流程圖 語法,參考 這兒.
導出與導入
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