6σ 관련 기초 통계 (1) -. 통계적사고 -. 모집단과 표본. 통계적 사고 모든 작업은 상호연관된 프로세스의 시스템 예 ) 열처리 작업 공정 원료 투입 공정가열 공정 냉각 공정 모든 프로세스에는 산포가 존재 가피원인 불가피원인 동일 원료동일 생산공정 동일 작업자동일.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
적화, 적과를 할 때 액화, 액과 따기의 중요성 前 이바라기현 과수협회장 구로다 야스마사.
Advertisements

Statistics 상지대학교 1 / 22 추정 개요 점추정과 구간추정 표본크기 두 모집단의 비교.
기초통계. -2- 통계  통계학 (statistics)  국가산술 (state arithmetic) 불확실성이 내포된 자료의 수집, 분석, 추정, 검정을 통하여 의사결정에 필요한 정보의 획득과 처리방법을 연구하는 학문 (decision-making science)
제 7 장 표본분포. 표본분포 통계량의 확률분포 표본분포 (sampling distribution) 통계량 (statistic) 표본자료의 함수 즉 모집단 … … 표본 표본추출 … … 통계량 계산.
제3장제3장 제3장제3장 이산균등분포  확률질량함수 :  평균 :  분산 : 공정한 주사위를 한 번 던지는 경우 나온 눈의 수를 확률변수 : X 확률질량함수 : 평균 : 분산 :
(Basic Statistics & Minitab)
재료수치해석 HW # 박재혁.
표본분포.
의사 결정 트리(decision tree)
Ⅴ. 건설 기술과 환경.
표본분포 Sampling Distribution
구간추정 (Interval Estimation)
4.3.3 초기하분포 (Hypergeometric distribution)
스타 보고서 서울 신화 초등학교 5학년 4반 김 지혜.
3일차 - 가설검정.
1주차 품질관리 개론 2주차 QC 7가지 수법 3주차 통계적 품질 관리 1강 통계적품질관리 이론 2강 SQC의 수법-관리도
제 6장 통계적 서비스 프로세스 관리 강의 목표: 품질변동의 원인과 패턴의 이해 프로세스의 품질능력 평가방법의 이해
표본 이론.
11.1 프로세스 관리 11.2 프로세스 통제 11.3 프로세스 통제와 프로세스 개선 11.4 프로세스와 창조성
제9장 샘플링과 오차 표본: 시료, Sample 모집단 : 공정, Lot Sampling
경영통계학 통계학은 어떤 학문인가? What is Statistics? 1.1.
4M: Man, Machine, Material, and Method 그림 14.1 그림 14.4
1주차 품질관리 개론 2주차 QC 7가지 수법 3주차 통계적 품질 관리 1강 통계적품질관리 이론 2강 SQC의 수법-관리도
22장 통계적 품질관리(SQC) 1. 품질의 통계적 관리 2. 통계적 공정관리 3. 샘플링검사.
Keller: Stats for Mgmt & Econ, 7th Ed 표본분포 Sampling Distributions
22장 통계적 품질관리(SQC) 1. 품질의 통계적 관리 2. 통계적 공정관리 3. 샘플링검사
공정능력과 공정실적.
분석적 사고 (Analytical Thinking)
시스템 설계와 산업디자인 개발.
CH 4. 확률변수와 확률분포 4.1 확률 확률실험 (Random Experiment, 시행, Trial) : 결과를 확률적으로 예측 가능, 똑 같은 조건에서 반복 근원사상 (Elementary Event, e) : 시행 때 마다 나타날 수 있는 결과 표본공간.
상관분석 (p , p ).
엔지니어 입장에서 바라본 품질 Quality in Engineering
제1장 통계학이란 무엇인가 제2장 자료와 수집 제3장 자료 분석 방법
학습 주제 p 탄성력에 의한 위치 에너지.
SPSS 강원대학교 생물학과 석사 과정생 김자경.
(independent variable)
9장 모집단이 한 개인 경우의 통계적 추론 2019년 4월 6일 오후 2시 22분2019년 4월 6일 오후 2시 22분
1. 비모수 검정 모수 통계학과 비모수 통계학 모수통계학 (Parametric Statistics) 에서는 표본이 추출된 모집단의 분포에 대한 가정이 꼭 필요 하지만 질적자료나 모집단의 분포에 대한 가정이 필요 없는 양적 자료의 경우에는 모수통계학을 적용할 수 없음 이때는.
제1장 생산공정 개요.
강의 목차 1주차 통계학의 기본개념 7주차 통계적 추정 8주차 종합정리 및 중간고사 9주차 10주차 통계적 검정(1) 11주차
8장. spss statistics 20의 데이터 변환
두 모집단에 대한 검정.
단순회귀분석 (Simple Linear Regression Analysis)
제4장 검사 및 품질인증 II Topic: 품질관리 Q: 대량생산되는 부품의 품질은 어떻게 관리하는가?
6.4 삼원배치 (혼합모형, no replication)
Week 3-2: 데이터분포 3_2장_1(백분율:Percentile)에서 동영상 1,2
Sampling Distributions
Intelligent Systems and Control Lab. Dept. of EE, Yeungnam Univ.
척도의 속성 - 목 차- 자료수집과정 척도의 속성 -명목척도 -서열척도 -등간척도 -비율척도 -리커트척도 3.Data(자료)
가을에 만날 수 있는 곤충.
최소의 실험 횟수에서 최대의 정보를 얻기 위한 계획방법 분석방법: 분산분석(Analysis of Variance, ANOVA)
비교분석 보고서 Template 2015.
상관계수.
Week 4: 다변수(2변수) 데이터분석 5장_1(산포도: scatter plot) 동영상 1,2,3,4,5
Ⅲ. 선로전환기 청소 근거규정 및 점검요령.
2015년도 2학기 제 10 장 기술통계와 도수분포 마케팅조사.
통계학 R을 이용한 분석 제 2 장 자료의 정리.
병원 및 보건통계 1주차.
실습 : Sampling / Excel macro
추리통계학의 기본개념.
제 16장 비율의 정확성 머리말 신뢰구간 신뢰구간의 해석.
CH3. 데이터의 기초적 정리방법 모집단과 표본 모집단 (Population) , 표본 (Sample, 시료) 그림 3.1
1주차 품질관리 개론 2주차 QC 7가지 수법 3주차 통계적 품질 관리 1강 통계적 품질관리 이론 2강 SQC의 수법-관리도
세포는 어떻게 분열할까? 학습 주제 <들어가기> 양파를 물이 담긴 유리컵에 기르면 뿌리가
CH3. 데이터의 기초적 정리방법 모집단과 표본 모집단 (Population) , 표본 (Sample, 시료) 그림 3.1
9장. spss statistics 20의 데이터 변수계산
현대의 대중 미술 팝아트 선산여자중학교 김유미.
문제의 답안 잘 생각해 보시기 바랍니다..
Survey Sampling Sangji University.
생산 부문의 테마선정 착안사항 구 분 관 리 항 목 관 리 기 준 비 고 원가절감 인건비 인원/인건비
Presentation transcript:

6σ 관련 기초 통계 (1) -. 통계적사고 -. 모집단과 표본

통계적 사고 모든 작업은 상호연관된 프로세스의 시스템 예 ) 열처리 작업 공정 원료 투입 공정가열 공정 냉각 공정 모든 프로세스에는 산포가 존재 가피원인 불가피원인 동일 원료동일 생산공정 동일 작업자동일 방법 산포발생 통계적 사고 (statistical thinking) 은 다음 네가지 근본 원칙에 근거하여 배우고 생각하며, 실천하는 하나의 철학임.

통계적 사고 산포 파악과 산포 감소 활동 프로세스 산포 감소 활동 제품 품질 산포 감소 고객 만족 비용 절감 잘못 판단하는 과오를 고려 표본 자료의 결과로부터의 판단의 오류를 주의 프로세스산포 자료통계적 기법 통계적 사고 통계적 방법 통계적 사고란 단순한 숫자의 조합이나 계산이 아니라 품질 혁신을 위해 생각하는 방법이며, 사고의 과정임.

품질 (Quality) 통계 (Statistics) 의 역할 척 도 모집단 표본 데이터 수집 ; sampling 확률이론 확률 확률변수 확률분포 통계적 추론 가능성의 정량화, 표준화 데이터 처리 척도 계산, 분포 유추 모수 추정, 가설검정 기술 통계학 추측 통계학 기초 제공 수준의 파악 및 비교 불량률 p 평균 μ 산포 σ etc. Θ =μ,σ, ‥ p, ‥ : : 통계의 역할

예 예 접착제 모집단 접착제 강도 시료 추출 데이터 처리 강도의 분포 특정 화학 접착제의 공정 불량률 p 는 ? 불량 기준 : LSL = 69kg X 불량률에 대한 추정, 가설검정 Y : 계수치 데이터 ~ 이론적 확률분포 이항 분포 : 계량치 데이터 정규 분포검정 통계량 : ~ 이론적 확률분포 확률 이론 적용의 예 통계의 역할

기타 기타 CTQ 와 Indicator (input, process) 간의 관계 (relationship) 성능변수 (Y) 와 원인변수 (X) 간의 관계 통계적 모델링 (Modelling) 기법 : 회귀분석 (Regression) 예)예) 1 pound 15% 2 pounds 25% Reactant Catalyst 수율 (Yield) 을 최대화 시키는 공정조건 설정 통계적 최적화 (Optimization) 기법 : 실험계획 (DOE), 반응표면분석 (RSM), 다구치 방법 (Taguchi method), 모의실험 (Simulation) 예)예)

모집단과 표본 모집단 (population) 의 정의 : 연구 대상이 되는 집단 유권자 : 각 후보에게 몇 % 의 지지를 보낼까 ? TV : 불량비율은 얼마나 될까 ? 핫도그 : 평균길이는 얼마나 될까 ? 연구집단 = 모집단 유권자 집단 TV 핫도그

모집단과 표본 좀 더 정확하게.. 내가 궁금한건 핫도그 그자체가 아니라 길이니까 …. 모집단 (population) 이란 ? 연구 대상이 되는 집단에 대한 모든 가능한 관측값이나 측정값의 집합 연구집단 = 모집단 특정 유권자 의 투표결과 특정 TV 의 양 & 불량 여부 특정 핫도그의 길이 ( 김대중, 김영삼, ‥ ) ( 양, 불량 ) (4cm, 4.5cm, ‥ )

모집단과 표본 표본 (sample) 의 정의 : 통계적 처리를 위해 모집단에서 실제로 추출한 관측값 또는 측정값의 집합 연구집단 = 모집단 특정 유권자 의 투표결과 특정 TV 의 양 & 불량 여부 특정 핫도그의 길이 ( 김대중, 김영삼, ‥ ) ( 양, 불량 )(4cm, 4.5cm, ‥ ) 표본 유권자 1 김대중 유권자 2 김대중 유권자 3 김영삼 TV1 양 TV2 불량 TV3 양 핫도그 1 3.2cm 핫도그 2 5.1cm 표본 추출 단위 (sampling unit) !!

모집단과 표본 유권자 개개인 개개의 TV 개개의 핫도그

모집단과 표본 우리나라 총 유권자는 과연 몇이나 될까 ? - 유한 모집단 (finite population) : 모집단이 유한 개의 추출단위를 갖는 경우 모집단의 분류 : 표본 추출 단위에 따라... - 무한 모집단 (infinite population) : 모집단이 무한 개의 추출단위를 갖는 경우

모집단과 표본 예 : 특정 공정에서 생산되는 MLB 박판의 두께를 측정하는 경우 추출단위 : 표본 : 모집단 : 공정에서 생산되는 박판의 두께는 ⇒ 공정에서 생산되는 박판의 두께는 어떤 시점에서 볼 때에는 한계가 있는 것이 틀림없으나 박판을 장래에도 계속해서 무한히 생산해 낸다는 입장에서 볼 때, 보통 무한 모집단으로 취급 보통 무한 모집단으로 취급. 하나 하나의 MLB 박판 두께를 측정하기 위해 추출된 일부 MLB 박판의 두께 공정에서 생산되는 모든 MLB 박판의 두께 ( 무한 모집단 ) 0.12mm, 0.61mm, ‥ 두께수량 0.1mm 미만 0.1mm ~ 0.2mm 0.2mm ~ 0.3mm ::