Python实现控制图分析
控制图在统计过程控制（SPC）中是常用的工具，用于监控制造或其他流程的稳定性。它通过图表的形式展示数据的波动范围，以此判断流程是否处于控制之中。控制图的核心是识别特殊原因的变异和常见原因的变异，从而帮助操作人员做出相应的调整。
控制图分为多种类型，其中常见的包括计量值控制图和计数值控制图。计量值控制图用于监控连续数据，如尺寸、重量等物理量的变化；而计数值控制图则用于监控离散数据，如不合格品数、缺陷数等。本次教程将详细探讨这两种控制图的基本操作及其在实际应用中的作用。
文章目录
- 控制图的基本概念
- 计量值控制图（X-Bar图、R图）
- 计数值控制图（p图、np图）
- 总结
控制图的基本概念
控制图作为一种图形工具，最早由沃尔特·休哈特提出，旨在通过监控数据波动，识别过程的稳定性与变异。控制图不仅能区分由偶然因素引起的正常波动和由特殊原因引起的异常波动，还可以有效帮助企业和工程师发现并解决问题，从而优化流程，减少缺陷品的产生。控制图通常包括数据点、中心线和控制限三部分，其中数据点代表测量的值，中心线是所有数据点的平均值，控制限则定义了允许波动的上下界。根据数据类型的不同，控制图可分为计量值控制图和计数值控制图，前者处理连续型数据，后者则处理离散型数据。这两类控制图分别适用于不同的场景，在质量控制中起到了关键作用。
| 名称 | 描述 | 场景 | 优势 |
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原文地址：https://blog.csdn.net/qq_20288327/article/details/142261170
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