1楼：快乐老虎超
这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理，它内是以测量次数充分大为容前提的，当测量次数较少的情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。因此，在测量次数较少的情况下，最好不要选用准则，而用其他准则。
在正态分布中σ代表标准差,μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴3σ原则为
数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6826数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.
9974可以认为，y 的取值几乎全部集中在（μ-3σ,μ+3σ)区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3%.
2楼：匿名用户
“3σ原理”，或“千分之三法则”。根据统计学可以知晓，如果过程受控，内数据的分布将呈钟形正容态分布，位于“μ±3σ”区域间的数据占据了总数据的99.73%，位于此区域之外的数据占据总数据的0.
27%（约千分之三，上、下界限外各占0.135%），因此，在正常生产过程中，出现不良品的概率只有千分之三，所以我们一般将它忽略不计（认为不可能发生），如果一旦发生，就意味着出现了异常波动。
3西格玛的计算方式
3楼：grace煌
3西格玛原则是
（mu-，mu+）的数值分布概
率为0.6827。
（mu-2，mu+2）中的数值分布概率为0.9545。
（mu-3，mu+3）中的数值分布概率为0.9973。
在正态分布中，表示标准差，mu表示平均值。x= u是图像的对称轴。
结果表明，y值几乎全部集中在（mu-3，mu+3）区间，超过区间的概率小于0.3%。
4楼：匿名用户
用标准正态函数的，3个西格玛 实际就是就是以中心轴对称 左右各3个标准差的概率， 因为3西格玛考虑是工程实际问题， 根据经验会出现1.5个标准差的偏移， 所以实际上3个西格玛理论对应的是标准正态函数是4.5的标准差。
对应的查相应的表 可以知道对应的概率是97.3%
如果还有什么要问的 可以补充
3西格玛等于多少
5楼：小晓侃娱乐
3西格玛
来差错率自6.68%,无差错率93.32%。
1、分析：
若控制在3σ水平，bai表示产品合格率不du低于99.73 若质量特zhi性值x服从正dao
态分布,那么,在 ±3σ 范围内包含了99.73% 的质量特性值。正态分布中心与规格中心重合时u±3σ u±6σ的不合格率(未考虑偏移)。
2、概念：“西格玛”是希腊字母，也有念作“西玛”“希玛”等各种读法，符号是∑,英文译音是sigma, 表示数学中的求和号，是数学中常用的符号，主要用于求多项数的和，用∑表示。
拓展资料"σ"是希腊文的字母，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。如果企业不断追求品质改进，达到6西格玛的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.
4个瑕疪。
6楼：不是苦瓜是什么
1西格玛＝690000次失误／百
万次操作。
其他如下：
1、2西格玛＝308000次失误／百版万次操作。权2、3西格玛＝66800次失误／百万次操作。
3、4西格玛＝6210次失误／百万次操作。
4、5西格玛＝230次失误／百万次操作。
5、6西格玛＝3.4次失误／百万次操作。
6、7西格玛＝0次失误／百万次操作。
西格玛是数学中常用的符号的中音音译，是希腊字母∑,英文译音是sigma, 表示数学中的求和号，主要用于求多项数之和。
"σ"是希腊文的字母，是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位。一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。如果企业不断追求品质改进，达到6西格玛的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.
4个瑕疪。
7楼：匿名用户
3σ差错率为6.68%，无差错率93.32%4σ差错率为0.621%，无差错率99.379%
8楼：匿名用户
3西格玛西格玛是未知量 相当于x
9楼：过客守望者
σ是一个来希腊字母，在统计自学里用来描述正态数据的离散程度。
目前，在质量治理领域，用来表示质量控制水平，若控制在3σ水平，表示产品合格率不低于99.73 若质量特性值x服从正态分布,那么,在 ±3σ 范围内包含了99.73% 的质量特性值。
正态分布中心与规格中心重合时u±3σ u±6σ的不合格率(未考虑偏移)。
所以3σ差错率为6.68%,无差错率93.32%4σ差错率为0.621%,无差错率99.379%
10楼：yrda朋友
6827
9545
9973
11楼：即使暴富
三西格玛等于二十三百八十五
质量管理的八项原则是什么,质量管理八项原则是什么？
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