製造バラツキデータ解析について

質問

製造バラツキは、測定誤差と同じように
系統的な成分と偶発的な成分に分けることができると聞いています。

?偶発誤差の分布がガウス分布になるそうですが、
　そもそも何故ガウス分布になるのですか？

?バラツキの偶発的な成分もガウス分布に従うのは何故ですか？

?偶発的のように見えても、擬似乱数のように実は全く偶発的でないものがあります。
　製造バラツキにもそのようなものがあるのでしょうか？
　その場合、そのバラツキもガウス分布に従うのでしょうか？
　また、真に偶発的であるか否かを判別する手段はあるのでしょうか？

?人為的原因の中に人の気まぐれによるようなものがあると思いますが、
　これも系統的な成分と偶発的な成分に分けられ、
　偶発的な成分はガウス分布に従うのでしょうか？

回答No.3

noname#230359

質問の内容に対する答えでは有りません。
参考までです。
正規分布、ガウス分布に関心が有るようですね。
そうすると、次のような事項に関心有りませんか。
抜き取り検査での平均値、標準偏差（計算上はｎ－１を使ってますが）はそのロットの真の平均値、標準偏差でしょうか。
大村　平さん著書の「やさしい標準偏差と分散分析（書籍名が間違っているかも知れません）」という本にこのことが記載してたと記憶してます。
この本の答えは多分〇〇％の確立で平均値がいくら、バラツキがいくらと記載していたと記憶してます。
もし、関心があれば一読を進めます。
宜しく。

お礼

ありがとうございます。

平均値、標準偏差を十分な精度で求めるのに
必要なサンプル数は幾つなのか
確かに（私は）分かっていません。
一度読んでみようと思います。

回答No.2

noname#230359

自動車関連の方からの指南でしょうか？
それなら、説明書又は資料を貸してもらい確認した方が早く、簡単ですよ。

特に、?の内容なんかは、不良低減（Fail低減）活動の要因分析等に出てくる内容です。
ですから、貴殿の疑問内容は、当たらずしも遠からずの内容ですかね。

お礼

回答ありがとうございました。

実はある意味理想状態（値もオペレータも変らず）で
何故、正規分布に収束するのかが疑問です。

すみません。
ははは　さんに御礼をするつもりで、
アフターユーの欄に入力してしまいました。

特に指南は受けていません。
（１）は、測定誤差の一般論、
他は、Cpkや管理図を見てそう思っただけです。
ありがとうございまた。

ありがとうございます。

たぶん、その分析はかなり難解なんでしょうね。

回答No.1

noname#230359

どこから聞いたのかわかりませんが

なりません

収束する前に段変したり
直が変わって　　オペレータが変わるため

それでも負けずに　何十万個と製造した場合
きれいな正規分布になるだろうということで
3σ　などの考えてるだけ

現場はもっと大変さ
全滅　は　おそるべき　言葉　

>>実はある意味理想状態（値もオペレータも変らず）で
>>何故、正規分布に収束するのかが疑問です

だから、全ての要因を　排除してもならないんですって

サイコロ二つ　振ったときの　ばらつきは　正規分布に収縮するが
輪投げが入ったときの　心棒と話の関係は　正規分布にはならない

http://www.nc-net.or.jp/morilog/m97271.html

実は
よりどころとして使っているだけで

全数検査した場合
びっくりするデータが生まれてくることもあり得る
世の中それで回ってます

お礼

回答ありがとうございました。

実はある意味理想状態（値もオペレータも変らず）で
何故、正規分布に収束するのかが疑問です

ありがとうございます。

実は、（１）は中心極限定理が鍵かなと考えているのですが、
そのことについて触れている資料が見つからなくて質問してみました。
（２）は、類似の構造があり、
（３）（４）は、無し
と想像しているのですが…