解释 公差区间的样本数量 的所有统计量

解释

假设您要计算涵盖总体 90% 的公差区间。通过使用总体覆盖率超过 p* 的默认概率 0.05 (5%)，可以确定区间中最大可接受总体百分比为 92%。这些统计量在一起表明区间包括 92% 或更大百分比的总体的概率为 5%。

解释

假设您要计算涵盖总体 90% 的公差区间。通过使用总体覆盖率超过 p* 的默认概率 0.05 (5%)，可以确定区间中最大可接受总体百分比为 92%。这些统计量在一起表明区间包括总体的 92% 或更大百分比的概率为 5%。

解释

如果样本数量较小，则最大可接受百分比可能过大，公差区间可能会大大高估过程的变异性。越精确的公差区间越有用，提供的信息也越多，但是最大可接受百分比越小，需要的样本数量越大。如果公差区间不够精确，则说明它可能太宽，其中包括的总体百分比远大于指定的百分比。

解释

如果为区间中最大可接受总体百分比指定一个或多个值，则 Minitab 将计算达到这些百分比所需的样本数量。如果指定了一个或多个样本数量，则 Minitab 将计算使用这些样本数量达到的区间中最大可接受总体百分比。Minitab 将执行正态和非参数方法计算。对于其他分布的计算，请使用公差区间（非正态分布）。

在这些结果中，Minitab 针对正态方法和非参数方法计算为了创建公差区间所需的样本数量。正态方法的样本数量为 1395。

在这些结果中，Minitab 针对正态方法和非参数方法计算与特定样本数量相关联的区间中最大可接受总体百分比。当样本数量为 1000 时，正态方法的最大可接受百分比为 96.5124%。当样本数量为 1500 时，最大可接受百分比为 96.2603%，而当样本数量为 2000 时，最大可接受总体百分比为 96.1047%。

解释

如果为区间中最大可接受总体百分比指定一个或多个值，则 Minitab 将计算达到这些百分比所需的样本数量。如果指定了一个或多个样本数量，则 Minitab 将计算使用这些样本数量达到的区间中最大可接受总体百分比。Minitab 将执行正态和非参数方法计算。对于其他分布的计算，请使用公差区间（非正态分布）。

在这些结果中，Minitab 针对正态方法和非参数方法计算为了创建公差区间所需的样本数量。非参数方法的样本数量为 2215。

在这些结果中，Minitab 针对正态方法和非参数方法计算与特定样本数量相关联的区间中最大可接受总体百分比。当样本数量为 1000 时，非参数方法的最大可接受百分比为 97.0544%。当样本数量为 1500 时，最大可接受百分比为 96.7379%，而当样本数量为 2000 时，最大可接受总体百分比为 96.5124%。

解释

在这些结果中，取得的置信水平为 95.7%、96.1% 和 95.8%，它们大于所需值 0.05。

解释

在这些结果中，对于每个样本数量，取得的误差概率是 0.05，它等于所需值 95%。