中国计量学院产品质量工程专业课程——质量管理学(共8章)
验成功的概率为常数P,则在n次试验中成功的次数x具有下列二项分布
P(x)
C
xn
1, ,np(1 P),x 0,
n x
x
式中,n与P为参数,n为正整数,而0<P<1。二项分布的均值与方差分别为
nP
2
nP(1 P)
在质量管理中,二项分布是常见的。对于从无限总体中抽样而以P表示总体不合格品率的情况,二项分布是适宜的概率模型。
图2-1 二项分布的图形随n的变化
图2-2 二项分布的图形随P的变化
二项分布的图形如图2-1所示。离散概率分布的图形应由横坐标上孤立点的垂直线条表示,为便于比较而将其顶点用折线相连。由图可见,当n充分大时,二项分布趋于对称,近似趋于正态分布。二项分布的图形也随参数P的不同而变化,如图2-2所示。由图可见,当P=0.5时,图形关于x = nP = 5左右对称;而当P≠0.5时,图形就发生偏移,当P=0.25<0.5时向左偏,当P=0.75>0.5时向右偏。
在质量管理中,一个常见的随机变量是样本不合格品率
P = x / n
式中,x为样本不合格品数,服从参数为n(即样本大小)与P(即总体不合格品率)的二项分布。P的概率分布可由二项分布导出,即
P{p r} P{x/n r}
P{x nr}
[nr]
CP(1 P)
n
x 0
x
x
n x
式中,r为规定的不合格品率,[nr]表示小于或等于nr的最大整数。易证P的均值µP与方差σ²P分别为
µP=P