पी-चार्ट निर्माता
निर्देश: हमारे चरण-दर-चरण \(p\) - चार्ट निर्माता, अपने नमूने और नमूना आकार की संख्या के साथ, अपने नमूने प्रदान करके।
इस पी-चार्ट सम्राटा के बारे में और जानें।
यह पी-चार्ट कैलक्यूलेटर एक बहुत ही उपयोग किया जाने वाला ग्राफिकल टूल है यह आकलन करने के लिए यदि कोई प्रक्रिया सांख्यिकीय नियंत्रण में है, आमतौर पर कई नमूनों में दोष के नमूना अनुपात के व्यवहार का विश्लेषण करके।
एक ग्राफिकल टूल का उपयोग करने का बड़ा फायदा यह है कि आप आसानी से पैटर्न पा सकते हैं और "सामान्य" व्यवहार, या अधिक सटीक रूप से विचलित बिंदु की पहचान कर सकते हैं, कुछ सामान्य वितरण मान्यताओं के तहत क्या अपेक्षित होगा।
मैं इस पी चर्ट कैलकुलेटर ओनलायन का उपयोग कैसेल?
।
का मटलब मिलता है, जिन्क आप \(\bar{p}\) हेते हैं।
आप के पास सब कुछ है, आप पी-चार्ट के लिए निचले और ओपरी ग्रुंतन सीमा प्रापित के लिए निमन सूत्रों का पालन करने के लिए
\[ LCL_{p} =\bar{p} - 3\sqrt{\frac{\bar{p}(1-\bar{p})}{k}} \] \[ UCL_{p} =\bar{p} + 3\sqrt{\frac{\bar{p}(1-\bar{p})}{k}} \]जहांक \(k\) चढ़ाव नमूनो का सैमान्य नमुना सैकर है कि जीनके साथ आप काम कर है।
संक्षेप में: आप एक पी-चार्ट कैसे बनते हैं?
चरण 1. पहली चीज जो आपको करने की ज़रूरत है वह उस डेटा को इकट्ठा करना है जिसे आप मापना चाहते हैं, इस मामले में, दोषी, क्योंकि आप अंततः दोषियों के अनुपात का विश्लेषण करने में रुचि रखते हैं।
चेरन 2. अब, प्रतिरोध नुमुने के लिए आवेदन करने के लिए (जो कि नोमुना सैकर से उन्हें समझना) की गणना करता है।
चरन 3. अगला कोदम दशी के साथ निमुना अनुपत के पासत की गणना करना है।
चरन 4. फिर आपको सिंचले और ओपरी नियंत्रण सीमा के लिए सूत्रों का पालन करने की आवश्यकता है \(LCL_{p} =\bar{p} - 3\sqrt{\frac{\bar{p}(1-\bar{p})}{k}}\) और \(UCL_{p} =\bar{p} + 3\sqrt{\frac{\bar{p}(1-\bar{p})}{k}} \) >>
चरण 5. अब आप एक चार्ट तैयार करते हैं जहां आप प्रत्येक नमूने के लिए दोषों के अनुपात को रेखांकित करते हैं, और आपको निचली और ऊपरी सीमाओं को भी प्लॉट करने की आवश्यकता होती है, साथ ही साथ केंद्र रेखा भी।
चेरन 6. अचानम रनण में, आप यह भी नहीं करते हैं कि नहीं काई कोई अनुपत की भी क्रिएंटन सीमा से परे नहीं हैं।
तो हदम आहेते हैं
अन्य नियंत्रण चार्ट
आप एक का उपयोग करने में रुचि हो सकें आर च्यट ग्रैफ़र यह आकलन करने के लिए कि प्रक्रिया की विविधता नियंत्रण में है या नहीं।इसके अलावा, अगर आपको यह आकलन करने की आवश्यकता है कि प्रक्रिया का केंद्र सांख्यिकीय नियंत्रण में है, तो आप इसका उपयोग कर सकते हैं एक्स-बार चरर्ट सम्राटा ।
