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標題: 統計方法日常經驗求教 [打印本頁]

作者: antonius 時間: 2024-10-6 01:02 AM 標題: 統計方法日常經驗求教

  請問大家品質管制的問題都如何解決.

  現在收看新聞, 很多已經看了很多年, 好像玄乎又玄. 例如現在電費物價實際的波動, 電子產業外資
  . 最後就導向台海中美的情況. 電腦現在問題也相當的多. 作業系統還可以用, 不過大半都停產或終止
  支援. 駭客監控什麼的. 3C 賣場有賣, 錢是你出的. 買一個新品回來, 以為毀損了, 結果測出是因為
  電力不足. 有的因為 USB 金屬部份沒有刮一刮. 一般在學校真值都只需對說明書就可以, 現在好像沒
  有說明書這種東西.

  現在查 Google, 就取一小部一小部, 最後純化出來. 以前當學生讀實驗分析, 有一段小附註寫採樣
  標準判定法. 那是指根本從沒測過的東西, 踏進未知的境界, 你採多少樣, 用什麼方法, 照標準公定
  這樣下結論可靠. 以前在工廠做, 他們品質管制也是採用相似的方法. 不過對一對兩方使用的方法
  不同.

  一般日常用什麼方法, 比如現在糧荒, 經濟衰退. 未來看各家的說法十分多. 有的是親身經歷的現
  場資料, 有的跟他大概也沒什麼關係, 不知道在講什麼. 篇幅至少那個是有問題的, 把它隔離掉的可信
  於法有據的方法. 有沒有顧問公司要收購這種過濾法. 現在景氣擺明就已經每況愈下了, 每個人也沒
  空消耗那麼多時間.

作者: antonius 時間: 2024-10-15 03:45 AM

  一般誤差就最入門的, 把所有數先平均, 就是平均數. 比較裡面差值有大有小. 後來
  才採用使用方差的方法, 可能誤差判斷遠較為準確. 這裡面又分為理想值(指真實數值
  已有人提供答案了, 最下面那一道), 和實際情況下的現實實際值.

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  如果採樣的規模無限擴大, 這時真值的可信度, 就會像一根波峰一樣, 開始清晰化. 普
  通用在曲線的 least square calibration 也是使用相同的方法, 不過證明有點困難.
  真實值可靠後, 這時就可以確立可採納的範圍大概在那段, 這個就是 Confidence Level.
  如果採用保守政策, 就確立哪些範圍應該去除, 這個是 Rejection Quotion. 有時此項
  只是一維, 下面還有二維, 三維, 那時可靠度又會往下打折. 這些當然都是數學統計學
  提供的資料. 好像把複雜的資訊問題當作實驗室問題一樣.

  一般日常遭遇的問題, 要先看看解出的答案, 可不可以用. 可以用還得看它施力的作用
  力夠不夠大, 不然最後就只淪為學術研究用而已. 不過他們以上列出這一項是我看過最
  好的方法.

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