了解有关此 r-chart 制作者的更多信息,以了解此绘图者提供的结果。

此 R 图表创建者将为您提供构建 R 图表所需的所有步骤,该图表通常用于确定过程是否处于统计控制中。

使用这种图表的一个好处是,您可以通过查看图表直接指示过程是否受控制,并以图形方式识别表现出似乎超过"常见"的变化水平的点变异的原因"。

如何计算 r 图表？我用什么公式

您需要提供一定数量的样本,假设您提供了 \(N\)个样本,每个样本的样本量相同,假设它们的样本量等于 \(k\)。

因此,我们需要计算样本的样本平均数 \(\bar X_i\) 和相应的样本范围 \(R_i\)。这样,我们就有了 \(N\) 样本平均数和 \(N\) 样本范围。最后,得出样本均值的平均值 \(\bar{\bar X}\)和样本范围的平均值 \(\bar R\)。

完成这些计算后,您可以使用以下公式获取 R 控制图的控制限（下限和上限）

\[ LCL_{R} = D_3 \bar R \] \[ UCL_{R} = D_4 \bar R \]

其中 \(D_3\) 和 \(D_4\) 是常数,取决于每个样本的样本量。这些常数需要在统计控制表中找到。

总结：如何制作 r 图表？

Step 1. 你首先收集你有兴趣测量的数据,然后收集一定数量的样本。这里我们假设每个样本都有相同的样本量。

步骤 2. 收集数据后,您需要为您拥有的每个样本计算样本均值和样本范围。

第 3 步。您计算样本均值和范围的总均值。

步骤 4。然后,使用上面提供的公式计算控制限值 \(LCL_{R} = D_3 \bar R \) 和 \(UCL_{R} = D_4 \bar R \)。

第 5 步。在图表中,您需要在折线图中绘制每个样本范围,并绘制下限和上限。

步骤 6. 最后,为了确定是否有任何样本范围超出了控制下限和上限。

超出控制控制下限和控制上限的点不在统计控制范围内。当没有任何点不受统计控制时,则称过程处于受控状态。

其他控制图

R 控制图用于评估过程的可变性是否受控。如果您需要评估流程的中心是否在统计控制中,您可以使用此 X-bar 图表制作工具 .