python西格玛的函数 西格玛公式excel

matlab函数中 SIGMA命令用法

matlab函数中 SIGMA 是计算动态系统系统的频率响应的奇异值并绘制动力系统的奇异曲线。

具体使用方法：

H = [0, tf([3 0],[1 1 10])

tf([1 1],[1 5]), tf(2,[1 6])]

[svH,wH] = sigma(H);

[scIH,wIH] = sigma(H,[],2);

subplot(2,1,1);

sigma(H)

subplot(2,1,2);

sigma(H,[],2)

运行结果

西格玛函数求导

这是概率论与数理统计在最大似然估计中python西格玛的函数的问题,求导过程如下python西格玛的函数：1.先求这个函数python西格玛的函数的对数似然函数,即两边同时取对数lnL(μ,塞塔）=ln∑(Xi-μ )^2/σ^2,很抱歉,网吧电脑word没有公式编辑器,计算过程写不出来,前面的等式是复制楼主你输入的.2.这样指数部分可以拿到ln前面python西格玛的函数了.3先对μ求偏导,∑部分是连加,ln（（x1+μ）+（x2+μ）+（x3+μ）+……）是复合函数,里面（x1+μ）+（x2+μ）+……部分的导数是1,所以μ的导数就是（1/∑）*2/σ^2,4再对塞塔求偏导数,这个就比较简单了.到此就求出了导数.

3西格玛的计算方法?

在正态分布中σ代表标准差,μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴

3σ原则为

数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827

数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9545

数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9973

可以认为，Y 的取值几乎全部集中在（μ-3σ,μ+3σ)区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3%

扩展资料

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。

六西格玛背后的原理就是如果检测到项目中有多少缺陷，就可以找出如何系统地减少缺陷，使项目尽量完美的方法。一个企业要想达到六西格玛标准，那么它的出错率不能超过百万分之3.4。

参考资料来源：百度百科-3σ准则

参考资料来源：百度百科-西格玛

西格玛计算公式是什么？

∑(2i+1)表示和式：(2*2+1)+(2*3+1)+(2*4+1)+......+(2*10+1)=222.

i=2

式子中的2i+1是数列的通项公式Ai，i是项的序数，i=2表示从数列{2i+1}的第二项开始计算，顶上的10是运算到的10项截止。

大写Σ用于数学上的总和符号，比如：∑Pi，其中i=1,2,...,T，即为求P1 + P2 + ... + PT的和。小写σ用于统计学上的标准差。西里尔字母的С及拉丁字母的S都是由Sigma演变而成。

也指求和，这种写法表示的就是∑j=1+2+3+…+n。

扩展资料

六西格玛管理是在西方文化背景下产生的，而精益生产是在东方的文化背景下产生的。两者在特征上有着诸多不同，但是从本质上来说都是相同的——都是为了提高顾客满意度而进行全方位的注重流程上的持续改进的方法。

所以说，精益生产与六西格玛管理进行集成形成精益六西格玛是可行的，主要归于以下三点。

1、两者都是持续改进，追求完美理念的典范。正是由于两者精髓上的同质性，两者才能有结合的可能性。

2、精益生产和六西格玛管理都与TQM有密切的联系，它们的实施都与PDCA的模式大同小异，都是基于流程的管理，都以顾客价值为基本出发点，这为两种生产模式整合提供了基础。

3、如前所述，精益的本质是消除浪费，六西格玛的本质是控制变异，而变异是引起浪费的一种原因，所以，两种模式关注的对象不是对立的，而是具有互补性。

怎么用python表示出二维高斯分布函数，mu表示均值，sigma表示协方差矩阵，x表示数据点

clear 

close all

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成实验数据集

rand('state',0)

sigma_matrix1=eye(2);

sigma_matrix2=50*eye(2);

u1=[0,0];

u2=[30,30];

m1=100;

m2=300;%样本数

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm1数据集

Y1=multivrandn(u1,m1,sigma_matrix1);

Y2=multivrandn(u2,m2,sigma_matrix2);

scatter(Y1(:,1),Y1(:,2),'bo')

hold on

scatter(Y2(:,1),Y2(:,2),'r*')

title('SM1数据集')

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm2数据集

u11=[0,0];

u22=[5,5];

u33=[10,10];

u44=[15,15];

m=600;

sigma_matrix3=2*eye(2);

Y11=multivrandn(u11,m,sigma_matrix3);

Y22=multivrandn(u22,m,sigma_matrix3);

Y33=multivrandn(u33,m,sigma_matrix3);

Y44=multivrandn(u44,m,sigma_matrix3);

figure(2)

scatter(Y11(:,1),Y11(:,2),'bo')

hold on

scatter(Y22(:,1),Y22(:,2),'r*')

scatter(Y33(:,1),Y33(:,2),'go')

scatter(Y44(:,1),Y44(:,2),'c*')

title('SM2数据集')

end

function Y = multivrandn(u,m,sigma_matrix)

  %%生成指定均值和协方差矩阵的高斯数据

n=length(u);

c = chol(sigma_matrix);

X=randn(m,n);

Y=X*c+ones(m,1)*u;

end

3西格玛的计算方式

3西格玛原则是

（mu-，mu+）的数值分布概率为0.6827。

（mu-2，mu+2）中的数值分布概率为0.9545。

（mu-3，mu+3）中的数值分布概率为0.9973。

在正态分布中，表示标准差，mu表示平均值。x= u是图像的对称轴。

结果表明，y值几乎全部集中在（mu-3，mu+3）区间，超过区间的概率小于0.3%。

扩展资料：

1、6西格玛=340次失败/百万次机会-卓越的管理、强大的竞争力和忠诚的客户。

2、5西格玛=230次失败/百万次机会-卓越的管理、强大的竞争力和忠诚的客户。

3、4西格玛或四西格玛=6210次失败/数百万次机会-意味着更好的管理和运营能力，并满足客户。

4、3西格玛或三西格玛=66800次失败/数百万次机会-意味着普通的管理和缺乏竞争力。

5、2西格玛=308000次失败/百万次机会-这意味着企业三分之一的资源每天都在浪费。

6、西格玛或一西格玛=69万次失败/百万次机会-三分之二每天犯错的企业无法生存。

六西格玛的原则是，如果你发现项目中有多少缺陷，你可以找出如何系统地减少缺陷，使项目尽可能完美。企业要达到六西格玛标准，其误差率不能超过万分之三十四。

参考来源：百度百科-西格玛

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