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多项式的系数 多项式的系数是什么( 二 )

云知道系数


二、质量数据的特征值质量数据特征值是由质量数据计算的用来描述质量数据波动规律的指标 ， 具体内容如下 。
描述数据集中趋势的特征值
l 算术平均数
（1）总体算术平均数
（2）样本算术平均数
l 样本中位数
描述数据离中趋势的特征值
l 极差
l 标准偏差
（1）样本标准偏差
（2）总体标准偏差
l 变异系数
三、质量数据处理方法质量数据处理方法如下 。
质量数据处理方法
方法
内容
特点
列表法
制作一份表格把测量数据按照对应关系一一排列在表中即列表法
1．能够简单反映出相关量之间的对应关系
2．清楚明了地显示出测量数值的变化情况
3．较容易从排列数据中发现有错误的数据
4．为用其他方法处理数据创造了有利条件
作图法
把一系列相互对应的数据及变化的情况用曲线表示出来即作图法
1．能够形象、直观、简便地显示出变量的相互关系以及函数的极值、拐点、突变或周期性等特征
2．有助于发现测量中的个别错误数据
3．在报告质量数据处理结果时用曲线描述较为直观
逐差法
当两质量数据成线性关系时，常用逐差法来计算因变量变化的平均值；当函数关系为多项式形式时，也可用逐差法来求多项式的系数
1．充分利用测量数据
2．绕过某些定值未知量
3．可验证表达式或求多项式的系数
最小二乘法和一元线性回归
从测量数据中寻求经验方程或提取参数，称为回归问题 ， 用作图法获得直线的斜率和截距就是回归问题的一种处理方法
1．回归分析方法用来处理变量之间的相关关系，应用广泛
2．使用回归分析需要判断相关关系是否密切即对回归方程进行显著性检验

四、质量统计分析方案方案名称
质量统计分析方案
执行部门
方案设计主要事项
数据来源、数据收集、数据分析、数据处理
相关文件及表单
质量统计分析方案设计实例
一、质量数据的来源
（一）外部来源
1．政府、法规、标准等 。
2．地方政府机构检查的结果及反馈 。
3．市场、新产品、新技术发展方向 。
4．相关方（如顾客、供应商等）反馈及投诉等 。
（二）内部来源
1．日常工作，如质量目标完成情况、检验试验记录、内部质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记录 。
2．存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等 。
3．紧急信息，如出现突发事故等 。
4．其他信息，如员工建议等 。
（三）数据可采用已有的记录、书面资料、讨论交流、电子媒体、声像设备、通讯等方式 。
二、数据收集、分析与处理
（一）数据分析活动中需提供的重要信息
1．顾客满意度的信息 。
2．产品与客户要求的符合性 。
3．过程、产品的特性及发展趋势，是否反映出潜在的问题，是否需要采取相应的预防措施（由相关的业务部门分别提供） 。
4．质量体系年度审核结果 。
5．环境和职业健康安全目标完成情况 。
6．供应商的信息 。
7．其他 。
（二）外部数据的收集、分析与处理 。
1．质量管理部负责质量检验机构、认证机构的监督检查结果及反馈数据、技术标准类数据的收集分析，并负责传递到相关部门 。对出现的不合格项，执行《持续改进控制程序》 。

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