过程标准偏差 过程的标准差就是过程特性数据中的某一个特性值。稳定的过程结果，我们测量了很多数据，譬如尺寸。这些数据和数据用什么特性来描述？通常用以下三个特性来描述：如果过程不稳定，也就不存在这样的数据分布，不知道是什么样的，也就没有控制，不要研究了。我们只研究稳定的过程。1、数据的图形分布。譬如正态分布、而项分布、指数分布…。2、数据集中性。说明这一群数据向什么地方集中。通常用平均值、中值…等表示。3、数据的分散性。说明这一群数据它们之间的差异大小。通常用标准差来衡量。也可以用极差、跨距等。正态分布的标准差就是通常计算公式，也就是先求平均值。再把每个数据和均值相减。得到数据平方。再加起来，除以数据的数量，再开方得到的。有时候，可以利用子样数据的极差来估计标准差。具体可以看SPC手册。MSA中要求把RR变差值和过程变差值来比较，不是和公差来比较。说明关系更加直接了。因为，现在质量提高了，过程变差占公差的百分比越来越小了。
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并可以表示为任何平均 数和标准差？ 当原始分数不是常态分布时，也可以 使之常态化（这一转换过程是非线性的）。常态化过程主要是将原始分数转化为百分等级，再将百分等级 转化为常态分布上相应的离均值，并。
