六西格玛的统计含义？ 统计学中 σ 的值及含义 (6σ,3σ)
six sigma\u54a8\u8be2.\u516d\u897f\u683c\u739b\u7ba1\u7406\u7684\u7edf\u8ba1\u542b\u4e49\uff1f\u3000\u3000\u5b9e\u65bd\u516d\u897f\u683c\u739b\u7ba1\u7406\uff0c\u987e\u5ba2\u548c\u4f01\u4e1a\u53ef\u4ee5\u540c\u65f6\u83b7\u5f97\u6ee1\u610f\u3002\u5bf9\u987e\u5ba2\u800c\u8a00\uff0c\u662f\u4ee5\u6700\u53ef\u63a5\u53d7\u7684\u4ef7\u683c\u53ca\u65f6\u83b7\u5f97\u6ee1\u610f\u7684\u4ea7\u54c1\uff1b\u5bf9\u4f01\u4e1a\u800c\u8a00\uff0c\u5219\u662f\u4ee5\u5c3d\u53ef\u80fd\u5c0f\u7684\u6210\u672c\u548c\u5c3d\u53ef\u80fd\u77ed\u7684\u5468\u671f\u5b9e\u73b0\u5c3d\u53ef\u80fd\u5927\u7684\u5229\u6da6\u3002\u53ea\u6709\u5f53\u8fd9\u4e9b\u5168\u90e8\u5b9e\u73b0\u65f6\uff0c\u201c\u8d28\u91cf\u201d\u8fd9\u4e00\u8bcd\u6c47\u624d\u5bf9\u4f01\u4e1a\u771f\u6b63\u6709\u4e86\u610f\u4e49\u3002
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六西格玛的统计含义是：在数理统计中表示“标准差”，是用来表征任意一组数据或过程输出结果的离散程度的指标，是一种评估产品和生产过程特性波动大小的参数。
西格玛质量水平(注意:不是指西格玛值的大小)则是将过程输出的平均值、标准差与质量要求的目标值、规格限联系起来进行比较，是对过程满足质量要求能力的一种度量，西格玛水平越高，过程满足质量要求的能力就越强；
反之，西格玛水平越低，过程满足质量要求的能力就越低。如前所述，六西格玛质量水平意味着100万次出错机会中不超过3.4个缺陷。
今天，六西格玛已经远远超出其统计含义，六西格玛已经成为一种客户驱动下的持续改进的管理模式，企业推行六西格玛，也不仅仅把六西格玛(3. 4PPM)作为一种目标或指标，六西格玛还有更为深刻的多重管理含义。
考虑1.5 sigma过程长期波动,一般企业的瑕疵率大约3到4西格玛，4西格玛相当于百万个机会里有6210次误差。如果企业达到6西格玛，就几近完美地达成顾客要求，在一 六西格玛百万个机会里，只有3.4个瑕疵
sigma在统计上是标准偏差，实际意义就是你的一组数据与平均值的偏离状态，不管是比平均大或小都会被累计计算。6sigma就是要求在你的双边的公差范围内可以容纳12个标准偏差，当然前提是你的平均值等于你的目标值
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