【摘 要】
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采用蒙特卡洛模拟研究非正态数据过程能力指数的计算方法,模拟采用Log-normal分布和Weibull分布分别产生50组样本容量为100的随机数据,对每一组数据分别计算过程能力指数,对
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采用蒙特卡洛模拟研究非正态数据过程能力指数的计算方法,模拟采用Log-normal分布和Weibull分布分别产生50组样本容量为100的随机数据,对每一组数据分别计算过程能力指数,对模拟结果的准确度和精度进行评价.研究表明在样本容量不大于100时,Johnson转换比Box-Cox转换更具有优越性；过程能力指数Spmk是最理想的过程能力指数,但实际应用中由于分布函数未知而采用Cs.模拟结果显示:过程能力指数只有充分捕捉到数据分布的特征参数和尾部效应,才能更真实地反映过程能力.最后采用实际生产中的案例验证了模拟的结论.
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