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从生产过程抽样角度理解随机误差和系统误差

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例如,在一个高速生产的过程中,每小时采集4个样本相继采样(连续采样4个,这时所包含的只有随机误差),与每刻钟采集1个样本、构成每小时采集4个样本(这时不但包含随机误差,还包含系统误差或特殊原因造成的误差),会带来非常不同的变异。与第二个示例相比,第一个示例的标准误差微不足道。一个累积和图会设置将连续部分的差异(每小时采集4个样本相继采样)作为判定基础,而不是其每十五分钟的差异。潜在变异的合适度量依赖于需要检测信号的何种变化(这里需要知道检测信号的组内差(随机误差)的值,以此来估计随机误差,然后用组间差与之比较,如果显著大于随机误差估计,就表示有特殊原因造成的差异存在,过程失控)

如果采用子组的某个函数值(比如均值、中位数或极差)来绘制控制图,通过组内差估计出的变异(可以不追究或无法更细致追究的变异原因)称为随机误差,有时也称为“组内差”,如不圆度误差。注意不要把这部分理解为或实施为重复测量的误差(这指的是测量系统误差),我们需要的是真正反映过程中的随机误差项。如果子组的样本抽样中不能充分包含随机误差(给予被抽取的连续样品特别的关注和影响,导致随机误差大幅降低),即不能充分估计随机误差,就会造成随机误差过小,导致控制限过窄,这样会造成点子频繁超出控制限而报警,虚发警报频发,犯第一类错误的概率α(拒真概率)增大。

如果子组的样本抽样中包含了除随机误差外还有其他系统误差(由于抽样间隔过宽而包含了过程的系统误差(特殊原因造成的波动)),即高估了随机误差,就会造成随机误差过大,导致控制限过宽,这样会造成异常点被高度的随机误差覆盖而无法预报,漏发警报频发,犯第二类错误的概率β(纳伪概率)增大。(数据科学管理专家李颖)

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