matlab计算高斯分布的方差
西格玛函数计算公式？
西格玛函数计算公式？
西格玛计算公式
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在解释这两个术语之前，先说说正态分布。正态分布(Normal Distribution)概念最早是由法国数学家棣莫弗De Moivre和拉普拉斯Laplace在1733年首次提出，但由于高斯在研究最小二乘法时将正态分布和统计误差结合在一起使用，1809年发表了最小二乘法后，该理论被广泛使用。于是，正态分布也被称为高斯分布(GaussDistribution)。
扩展
6个西格玛3.4失误/百万机会-意味着卓越的管理，强大的竞争力和忠诚的客户。
5个西格玛230失误/百万机会－优秀的管理、很强的竞争力和比较忠诚的客户。
4个西格玛6,210失误/百万机会－意味着较好的管理和运营能力，满意的客户。
3个西格玛66,800失误/百万机会－意味着平平常常的管理，缺乏竞争力。
补充
六西格玛包括两个过程：六西格玛DMAIC和六西格玛DMADV，它们是整个过程中两个主要的步骤。六西格玛DMAIC是对当前低于六西格玛规格的项目进行定义、度量、分析、改善以及控制的过程。
六西格玛 DMADV则是对试图达到六西格玛（6 Sigma）质量的新产品或项目进行定义、度量、分析、设计和验证的过程。所有的六西格玛项目是由六西格玛绿带或六西格玛黑带执行的，然后由摩托罗拉创建的六西格玛黑带大师监督。
假如你要做一款产品，长度标准是2厘米，上限（USL）是2.5厘米，下限（LSL）是1.5厘米。你现在做了3个产品出来，长度分别是1.6厘米、1.9厘米，2.2厘米。CPK计算过程如下：均值（mean）：（1.6 1.9 2.2）/31.9方差：｛（1.6-1.9）*（1.6-1.9） （1.9-1.9）*（1.9-1.9） （2.2-1.9）*（2.2-1.9）｝/2（0.09 0 0.09）/20.09标准差（δ）：方差的平方根，0.3CP（USL-LSL）/6δ（2.5-1.5）/（6*0.3）0.55556CPKU（USL-mean）/3δ（2.5-1.9）/（3*0.3）0.66667CPKL（mean-LSL）/3δ（1.9-1.5）/（3*0.3）0.44444CPK等于CPKU和CPKL之间较小的那一个，也就是0.44444说的有点哆嗦，但应该就算是一点基础都没有的人也能看懂了。标准差
高斯分布的期望和方差？
在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）为试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
方差为各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，即
其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s2就表示方差。
扩展资料
当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数为样本方差；样本方差的算术平方根为样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。
方差和标准差为测算离散趋势最重要、最常用的指标，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。