I 控制图

请选择您所选的方法或公式。

标绘点

每个数据点 x_i 都是一个观测值。

中心线表示过程均值 μ。如果没有为过程均值指定历史值，Minitab 将使用观测值的均值。

如果没有为过程标准差 σ 指定历史值，Minitab 将使用指定的方法根据数据估计 σ。

项	说明
μ	过程均值
k	测试1的参数。默认值为 3。

采用介于内的方法计算亚组内和亚组间标准变异的扩展控制极限。

子组大小 = 1

其中 u_I 和 u_O 是标准化正态分布的分位数。

对于期望均方，计算σ̂_O 如下：

项	说明
μ̂	过程均值估计
σ̂_I	子组内标准差估计
σ̂_O	子组间标准差估计。如果只有一个子群，则σ̂_O = 0。
n	当子群大小为1时，移动范围的长度
α_I	子组内标准差的误报概率
Φ^-1	标准正态分布的逆累积分布函数
α_O	子组间标准差的误报概率
MS_S	与子组间变异相关的均方
断续器	均方误差。在估计子组间标准差分量前，子群内均方从子群均方中减去。
C	作为随机因子，子组期望均方的系数。关于期望均方的计算以及关于不平衡或更复杂模型的信息，请参见Montgomery¹ 和Neter²。 D.C. Montgomery (1991).Design and Analysis of Experiments（试验设计和分析），第三版。John Wiley & Sons。 J. 内特、W. 沃瑟曼和M.H.Kutner (1985)。Applied Linear Statistical Models（应用的线性统计模型），第二版。Irwin, Inc.

使用最小/最大均值方法计算最小和最大群均值的扩展控制极限。

子组大小 = 1

其中u_I 是标准化正态分布的分位数。

对于 m 个最大子群，意味着：

对于 m 个最小子群，意味着：

项	说明
μ̂	过程均值估计
μ̂_马克斯	最大过程均值的估计。以移动范围的长度为子群大小，该估计值是 `m个最大` 子群均值的加权平均值。如果分析指定使用比数据中更多的子群， `m` 是子群的数量。
μ̂_min	最小过程均值的估计。以移动范围的长度为子组大小，该估计值为 `m个最小子` 组均值的加权平均值。如果分析指定使用比数据中更多的子群， `m` 是子群的数量。
m	子组数意味着平均值
σ̂_I	子组内标准差估计
n	当子群大小为1时，移动范围的长度
Φ^-1	标准正态分布的逆累积分布函数
α_I	子组内标准差的误报概率

选择扩展极限时，使用以下标准差表示存储的变异值和额外的西格玛极限。