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指定用于估计
正态能力分析
的标准差的方法
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正态
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估计
针对子组大小 > 1 的情况的估计方法
当您在每个子组内具有多个观测值时，选择用于估计子组内标准差的方法。
Rbar
：
Rbar 是子组极差的平均值。此方法是对标准差的公共估计值，并在子组大小为 2-8 时效果最好。
Sbar
：
Sbar 是子组标准差的均值。此方法可提供比 Rbar 更精确的标准差估计值，尤其是子组大小 > 8 时。
合并标准差
：
合并标准差是子组的差异的加权平均值，可为较大子组提供对整体估计的更大影响。当过程处于受控状态时，此方法可提供最精确的标准差估计。
针对子组大小 =1 的情况的估计方法
选择当您具有单独的观测值时用于估计子组内标准差的方法。
当子组大小为 1 时，无法计算子组内的样本标准差或极差。Minitab 会转而使用移动极差来估计标准差。
移动极差平均值
：
移动极差平均值是两个或更多个连续点的移动极差的平均值。这种方法通常用于子组大小为 1 的情况。
移动极差中位数
：
移动极差中位数是两个或更多个连续点的移动极差的中间值。当数据具有可能会影响移动极差的极端极差时，使用这种方法可得到最好的结果。
相邻差均方的平方根
：
MSSD 均方递差的平方根是连续点之间均方差的平方根。当您无法合理地假定至少已在类似条件下收集 2 个连续点时，可使用此方法。
使用长度的移动极差
输入用于计算移动极差的观测值个数。长度必须 ≤ 100。默认长度为 2，因为相邻值相似的可能性最大。
无偏常量
在计算子组内和整体标准差时，您可以选择使用无偏常量。
无偏常量可减小在从少量观测值估计参数时可能发生的偏倚。随着观测值数量增加，无偏常量对计算结果的影响变小。
使用无偏常量
：
在估计组内标准差时使用无偏常量。此选项适用于 Sbar、合并标准差及 MSSD 方法。
使用无偏常量计算整体标准差
：在估计整体标准差时使用无偏常量。
注意
通常，是否选择使用无偏常量取决于公司策略或行业标准。
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