统计制图

如果你在做数据或者科研，Matlab的统计制图功能挺好用的。它不仅能你轻松展示数据，还能让你更直观地看出趋势和分布。figure命令可以帮你打开图形窗口，subplot让你把多个图形放进一个窗口，比较方便。如果你想要对图形做一些定制，hold on/off可以让你在同一图形上绘制多个数据集，axis命令能调整坐标轴显示的范围，灵活。整体来说，Matlab 的统计工具箱为你了多绘制图形的功能，你从数据中发现更多有价值的信息。

R 控制图是统计过程控制 (SPC) 中常用的工具，用于监控过程的变异并识别异常情况。 R 控制图的优势： 监控过程变异 及时发现异常 数据可视化 辅助决策

管制图的解读方式是基于统计过程控制的理论，用以辨别异常型态。当出现以下情况之一时，即可确认存在异常型态，需要进一步调查可能的原因。

控制图的判读方法整理得挺到位的，尤其适合做质量的你快速上手 SPC 里的关键规则。像连续 7 点在同一侧、连续 11 点有 10 点偏离这种判断条件，平时手动看真挺容易漏。它还列出了不同情况的点数要求，看着清晰，省得你去翻书查标准了。判读规则 6 和 7 也讲得蛮细，尤其是判断点子靠近2σ界限时是不是出问题，给了 3 种点数组合，实用。你要是用Excel画控制图或者搞MATLAB仿真，那些判断规则直接套进去就行，逻辑容易转成代码逻辑。而且文章后面还贴了几个相关链接，比如怎么做CPK 计算、怎么选控制图类型、R 语言控制图用法啥的，扩展阅读挺方便。你要真做质量管控或 SPC 项目，建议这些链接一

控制图的种类和选择控制图的选定主要考虑以下因素：1. 资料性质- 不良数或缺陷数2. 单位大小- 是否一定“n”- 是否一定样本大小：n≧23. Cl的性质- “n”是否较大4. 各种控制图：- c图- u图- np图- p图- X-R图- X-s图5. 计数值与计量值：- “n”=1- n≧1 中位数、平均值- “n”=2~5缺陷数不一定- “n”=10~25一定 根据不同情况选择适当的控制图是实现统计过程控制的关键。

控制图是一种用统计方法设计的图表，用于测定、记录和绘制过程数据，从而实现过程控制和管理。图表包括中心线、上控制界限（UCL）和下控制界限（LCL），按时间顺序描绘样本统计量数值的点序列。控制图在质量管理中广泛应用，帮助监测过程稳定性和变异情况。

多数点子集中在中心线附近，左右对称。 少数点子靠近管制界限。 点子分布无规律，呈随机状态。 点子未超出管制界限或极少超出。

用控制图监控过程 控制图通过定期抽样和打点，用于日常质量管理和工艺改进，帮助识别异常波动，及时采取措施，将工艺标准维持在预期水平。 步骤： 定期从过程中抽取样本数据。 将数据绘制在控制图上。 观察数据点，判断是否存在异常模式，例如超出控制限或出现非随机趋势。 如果发现异常，则需要查明原因并调整工艺流程。 持续监控过程，确保其处于受控状态。

计数型控制图与管理系统密切相关，因此在引入SPC过程统计分析之前，需要做好多项准备工作。例如，明确定义计件和计点统计量，确保一致性；制定清晰的不良或缺陷编码，以便操作员记录；量化品质目标，制定适用于过程系统的标准；设计能与品质绩效奖金挂钩的不良率与良率定义；并公平比较不同机种或制程的不良率与良率。

本帖最后由白素于2012-10-30 09:52编辑。首先使用鼠标左键选择要复制的点，然后选择目标位置进行复制，点击左键完成操作，按右键退出。以下是相关图片的应用示例。