품질경영기사(필기) 공업통계 요약

소개글

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목차

001. 확률과 확률분포
01. 데이터의 기초정리
02. 확률이론
03. 확률분포

본문내용

01. 데이터의 기초정리

1. 데이터의 정리방법
• 데이터(시료): 특정 모집단에 대한 정보를 얻기 위해 취한 것
(1) 사용목적에 따른 분류
(2) 데이터의 측도에 따른 분류
정성적 데이터
명목 데이터
• 원칙적으로 숫자로 표시할 수 없으나, 편의상 숫자화 하였을 때 순위의 개념이 없는 데이터
EX, 어떤 집단에서 남자를 0, 여자를 1로 표기
순서 데이터
• 원칙적으로 숫자로 표시할 수 없으나, 편의상 숫자화 하였을 때 순위의 개념이 있는 데이터
EX, 어느 회사의 성과급을 받는 직원의 순위
정량적 데이터
계량치(=계량치)
• 데이터가 연속량으로서 셀 수 없는 형태로 측정되는 품질특성치
• 사용되는 확률분포로는 정규분포, t분포, x^2, F분포, 지수분포
EX, 길이, 무게, 강도, 온도, 시간 등
계수치(=계수값)
• 데이터가 비연속량으로서 셀 수 있는 형태로 측정되는 품질특성치
• 사용되는 확률분포로는 초기하분포, 이항분포, 푸아송분포
EX,부적합품수(불량품수),부적합품률수(불량품률수),부적합수(결점수,사고건수)
(3) 집단의 분류
• 모집단에는 크기가 무한대로 판단되는 무한 모집단과 크기의 한계가 있는 유한 모집단으로 분류
• 로트(LOT) : 유한 모집단을 품질경영에서 로트라 칭함.
• 시료 : 모집단으로부터 데이터를 채취한 것.

2. 모집단(=LOT)
모집단(개수:N) : 데이터를 분석하기 위한 원집단을 의미
모수 : 모집단의 특성을 수량화할 수가 있는 것
모수의 종류 : 데이터의 중심위치를 표시하는 평균, 데이터의 흩어진 정도인 산포를 표시하는 분산, 표준편차

< 중 략 >

4. 도수분포표
(1)도수분포표 작성방법
1) n(데이터의 수)를 구한다
2) R을 구한다(R=x_max-x_min)
3)급의 수(k)를 결정(일반적으로 k= 1+3.3logn을 사용하지만 급의 수는 홀수로 계산하는 것이 편리
4) 급의 폭(h)을 구한다 ( h=R/k )

참고 자료

없음