🍠Python燃气轮机汽车钢棒整流电路控制图统计模型过程潜力分析
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🎯活塞模拟器：🖊控制图过程能力分析：Cp 对过程提供在规格上限和下限内的输出的潜力度量，Cpk中心过程能力指数，Cpl估计仅包含规格下限过程能力，Cpu估计仅包含规格上限过程能力，Cpm估计围绕目标的过程能力 | 🖊代码测试样本平均值和标准偏差数据是否缺乏随机性，估计给定规格限制活塞的能力指数 🎯电子交换机：🖊帕累托图累积故障频率分析 | 🎯燃气轮机：🖊休哈特控制图发现流程问题，检测是否达到标准 | 🎯生产线缺陷产品：🖊P-控制图估计不合格比例 | 🎯继电器电触点的长度：🖊过程\bar{X}-图检测过程标准偏差是否在范围内，S-图（基于样本标准偏差）和R-图（基于样本范围）控制样本变异性 | 🎯变速运行叶轮传感器跟踪罐填充过程：🖊 方式一：决策树方式识别时间段，时间索引作为协变量，方式二：阶跃函数模型拟合数据，最小化残差数据 | 🎯整流电路的电压输出：🖊观察代码生成图中任何趋势或非随机模式，过程能力分析 | 🖊估计电子电路输出的能力指数 | 🖊确定点估计及其置信区间和置信水平 | 🖊代码累积和控制图检测电压输出漂移。🎯汽车和卡车行业以加强车辆结构的钢棒：🖊代码绘制其长度个体变异性图表，估计给定长度和置信度钢棒的能力指数 🎯纤维制造：🖊假设过程处于统计控制之下，计算平均值的最小标称值，计算\bar{X}-图和S-图的控制限度以及能力指数 | 🎯电路板生产缺陷：🖊代码绘制指定日期不合格品的帕累托图 |🎯服务器宕机：🖊累积和控制图检测宕机类型变化 | 🎯硅层厚度差：双向页层法检测均值是否发生显着下降 | 🎯电路板焊接缺陷：质量测量计划追踪法缺陷批次 🎯运输码头到库存周期时间：🖊代码构建\bar{X}-图和S-图，计算指定周期时间相对于重新计算的控制图控制上限显着性 | 🎯故障误报：🖊估计泊松情况下的误报概率和条件预期延迟。
🎯现实统计模型：Python汽车油耗活塞循环原木纱强度及电阻覆盖率现实统计模型计算
问题：一种软饮料装在标记为225 ml的瓶子中出售。自动机器灌装瓶子。第一班生产期间，每生产15分钟抽取5瓶样品，结果如下图所示（仅显示样品编号和样本均值（给出 \bar{x})）。现在计算超出范围的样本并显示带有标准差的最终图表。计算步骤：
样品数据
每批样品的平均值
求样本均值的极差
计算样本平均值的平均值
定义范围和样本均值的控制上限和下限。
💦迭代一次计算R
剩余部分忽略：
迭代结果：
中心线，
控制上限UCL，
控制下限 LCL，
超出范围的样本 = 1
💦迭代二次计算R:
二次迭代结果图（剩余部分忽略）：
二次迭代结果：
中心线，
控制上限 UCL，
控制下限LCL，
超出范围的样本 = 0
