文档介绍：: .
一、数据的特征值
i 1
（三）变异系数
以上反映数据离散程度的特征值，只反映产品质量的绝对波动大小。在工程实践中，测
量较大的产品，绝对误差一般较大，反之亦然。因此要考虑相对波动的大小，在统计技术上
用变异系数 CV 来表达：
s
C
V _
x
上式中σ 和μ 为总体均值和总体标准差，_ 当过程在受控状态下，且样本容差较大时，可
用样本标准差 s 和样本均值 x 估计。
2Ca、Cp、Cpk 的计算
过程准确度指数（Ca 值）：表示过程特性中心位置的偏移程度，越小越好
Ca=（样本平均值-规格中心值）/（规格公差/2）
等级 A：|Ca|≦% 表示作业员遵守作业规范,并达规格要求
等级 B ： %< |Ca|≦25% 表示必要时尽可能提升至 A 级
等级 C： 25%< |Ca|≦50% 表示作业员可能看错或未按标准作业，或须修改规格及作业标准。
等级 D： 50%< |Ca| 表示应采取紧急措施，全面整改可能影响之因素，必要时应停止生产。
过程精密度能力系数（Cp 值）：表示过程特性分散的程度，值越大越集中。
Cp=(规格上限-规格下限)/（6×标准差）
合格：≦Cp 表示能力足够
警告： ≦ Cp< 表示能力无足够宽度,平均值稍有偏差时,不良率既会增加。
不合格： Cp< 表示能力不足，有不合格品，须全数筛选，并设法缩小变异或整改规格公差。
过程综合能力系数(Cpk 值)：同时考虑“偏移”程度及“分散程度
Cpk=(1-Ca) ×Cp
此系数为过程评价用系数，用于过程改善
客户指定 Cpk 值时，欲达到此 Cpk 值，可先探讨 Ca 及 Cp 值：“准确度”“精密度”是否有适当能
力
一般客户是指定值多数为≧；Cpk 值≧ 时，表示过程能力已经足够了，继续维持即可；
若想进一步改善，应考虑成本效益。
Cp=(Ucl-Lsl)/6δ
Cpku=(Ucl-Xbar)/3δ
Cpkl=(Xbar-Lsl)/3δ
Cpk=min(Cpku : Cpkl)
3二、 回归分析
(一)什么是回归分析
回归分析是用来研究一个指标与几个变量间的相关关系的方法。
设有两个变量x和y，前者为自变量,后者为因变量,并均为随机变量。当自变量X变
化时，Y会产生相应的变化，如果具有大量或较多的统计数据（x ,y ），则可以用数学
i i
方法找出两者之间的统计关系y＝f(x)，这种数学方法称为回归分析。
当y＝a＋bx时，称之为一元线性回归；
当y＝f(x)为非线性函数关系时，称之为非线性回归；
当x变量不止1个，有几个时，即有（x ，x ···，x ），则y＝f（x ，x ···，x ）