x-bar控制图 关于 X-bar 控制图的控制界限

matlab中，用bar画条形图，怎样同时控制颜色和宽度？？？？ 举例说明。例如：x=0：0.5：2；y=rand(5)；bar(x，y，0.5)，colormap(hot)如何控制Status Bar的隐藏和显示 1.在info.plist设置中，View controller-based status bar appearance的值要设置成YES，经测试当是NO的时候，接下来要做的事不会被执行。（也可能是其他设置的问题，本座还。matlab中，用bar画条形图，怎样同时控制颜色和宽度？ 举例说明。例如：x=0：0.5：2；y=rand(5)；bar(x，y，0.5)，colormap(hot)matlab中直方图绘制函数hist和bar的使用，matla是一个功能强大的辅助工具，在很多领域都有人在使用它，其中的hit（）和ar（）函数也是一个使用量很高的函数，但它的用法可能。X-bar是什么？ 均值极差图由于偶然波动的存在，一个样本组的各个X的数值通常不会都相等，有的偏大，有的偏小，这样把他们加起来求平均值，偶然波动就会抵消一部分，故标准差减小，从而控制图UCL与LCL的间隔缩小。均值极差图是最常用、最基本的SPC计量型控制图，控制对象多为：长度、重量、强度、厚度、时间等计量值。控制对象多为：长度、重量、强度、厚度、时间等计量值，其适用范围之广、灵敏度之高是其他SPC控制图无法比拟的。扩展资料：将转换规则加入到动态控制图的设计中，使用概率论和随机过程的相关知识，研究转换规则对于动态控制图性能的影响，并与现有的控制图性能进行比较分析，找出转换规则控制策略的优势和劣势，进一步完善和改进动态控制图的性能。统计过程控制可以提高产品质量、节约生产成本的有效方法，而控制图是它的主要工具之一，而近期发展的控制图是动态的，控制图的三个设计参数中至少有一个要根据过程的实际状态进行调整，这种动态设计可以使控制图更快检测到过程的异常波动。参考资料来源：-均值极差图关于 X-bar 控制图的控制界限 以均值－R控制图为例来说明休哈特控制图的构造原理和使用方法。设所考察的产品的质量特征，在生产过程处于控制状态时，服从正态分布N(μ，σ2)，则样本大小为n的样本平均数塣服从N(nμ，σ2/n)。因此对塣控制图，若以塣的数学期望μ为中线值，以为上、下控制界限，则适当选择k值，可以保证当过程处于控制状态时，样本平均数塣以很高的概率位于上下控制界限之间，而且应呈随机排列。例如当k=3时，此概率为99.7%。如果某个样本点落到控制界限之外，就认为生产过程失去控制；这种情况虽然在生产过程处于控制状态时也有可能发生，但其概率只有0.3%，可能性很小。在控制图中，一般取k=3，并称所得出的上、下控制界限是按3σ原则取的。虽然落在这些界限中的概率都很大，但并不都是99.7%。采用假设检验的想法，宁可冒微小的风险犯第一类错误而认为生产失控。还有一种可认为是失控的标志，是点子的排列呈现一种系统性的特征。比如有连续7个点子位于中线的一侧，或连续7点呈现上升（或下降）或某种周期性排列，这些有规律的非随机排列都可能是失控的警告。同样，生产过程中产品质量特征的变差可用样本极差R表示，根据正态分布，R的数学期望和标准差σ的函数关系就可确定R控制图的中线。matlab如何用bar函数画带斜线填充的直方图 使用bar函数绘制直方图例如：h=imhist(f)h1=h(1：10：256)horz=1：10：256bar(horz，h1)bar函数的格式为：bar(horz，v，width)width的默认值是0.8使用stem函数绘制直方图在上面的基础上，可以使用如下的方式：语法：stem(horz，v，'color_linestyle_marker'，'fill')h=imhist(f)；h1=h(1：10：256)；horz=1：10：256；stem(horz，h1，'fill')axis([0 255]，[0 15000])set(gca，'xtick'，[0：50：255])set(gca，'ytick'，[0：2000：15000])使用plot函数绘制直方图需要注意一些绘制图形常用的方法：title（' xxx '）：设置标题axis([horzmin horzmax vertmin vertmax])：设置坐标轴text(xloc，yloc，'text string'，'fontsize'，size)：前两个参数指定字符位置，后便参数指定大小等。关于 X-bar 控制图的控制界限 以均2113值－R控制图为例来说明休哈特5261控制图的构造原理4102和使用方法。设所考察的产品的质量特1653征，在生产过程处于控制状态时，服从正态分布N(μ，σ2)，则样本大小为n的样本平均数塣服从N(nμ，σ2/n)。因此对塣控制图，若以塣的数学期望μ为中线值，以为上、下控制界限，则适当选择k值，可以保证当过程处于控制状态时，样本平均数塣以很高的概率位于上下控制界限之间，而且应呈随机排列。例如当k=3时，此概率为99.7%。如果某个样本点落到控制界限之外，就认为生产过程失去控制；这种情况虽然在生产过程处于控制状态时也有可能发生，但其概率只有0.3%，可能性很小。在控制图中，一般取k=3，并称所得出的上、下控制界限是按3σ原则取的。虽然落在这些界限中的概率都很大，但并不都是99.7%。采用假设检验的想法，宁可冒微小的风险犯第一类错误而认为生产失控。还有一种可认为是失控的标志，是点子的排列呈现一种系统性的特征。比如有连续7个点子位于中线的一侧，或连续7点呈现上升（或下降）或某种周期性排列，这些有规律的非随机排列都可能是失控的警告。同样，生产过程中产品质量特征的变差可用样本极差R表示，根据正态分布，R的数学期望和标准差σ的函数关系就可。

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