正态分布三sigma原则介绍如下:
经验法则,又叫3-sigma法则或者68-95-99.7原则,用于对已知平均数和标准差的正态分布数据进行快速推算。
在统计学中,经验法则是在正态分布中,距平均值小于一个标准差、二个标准差、三个标准差以内的百分比,更精确的数字是68.27%、95.45%及99.73%。
扩展资料
3σ准则是建立在正态分布的等精度重复测量基础上而造成奇异数据的干扰或噪声难以满足正态分布。如果一组测量数据中某个测量值的'残余误差的绝对值 νi>3σ,则该测量值为坏值,应剔除。
通常把等于 ±3σ的误差作为极限误差,对于正态分布的随机误差,落在 ±3σ以外的概率只有 0.27%,它在有限次测量中发生的可能性很小,故存在3σ准则。3σ准则是最常用也是最简单的粗大误差判别准则,它一般应用于测量次数充分多( n ≥30)或当 n>10做粗略判别时的情况。
一、6个西格玛=3.4失误/百万机会 ― 卓越的管理,强大的竞争力和忠诚的客户。
二、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。
三、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。
四、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。
五、2个西格玛=308,000失误/百万机会-意味着企业资源每天都有三分之一的浪费。
六、1个西格玛=690,000失误/百万机会-每天有三分之二的事情做错的企业无法生存。