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            借助Excel的統(tǒng)計(jì)學(xué)功能進(jìn)行良率分析

            作者: 時(shí)間:2012-03-18 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

             正態(tài)分布PDF和CDF

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/190635.htm

              提供了大量其它函數(shù),可以幫助我們生成更為真實(shí)的pdf。為了生成一種正態(tài)或高斯曲線,我們使用了內(nèi)置函數(shù)NORMDIST()。例如,對(duì)于平均值 = 0并且標(biāo)準(zhǔn)偏差 = 1的正態(tài)分布而言,“=NORMDIST($A7,0,1,FALSE)”返回x = 存儲(chǔ)于單元格A7的概率。

              標(biāo)準(zhǔn)偏差(通常被稱為Σ)描述了pdf函數(shù)峰值的寬度,并相當(dāng)于第二個(gè)導(dǎo)數(shù)改變標(biāo)志的點(diǎn)。這就是用于生成圖2所示pdf的方法。通過將“FALSE”改變?yōu)?ldquo;TRUE”,您將會(huì)得到cdf的各個(gè)值。

              如果您沒有更好的數(shù)據(jù),那么就假設(shè)組件的規(guī)定百分比容差為±3標(biāo)準(zhǔn)偏差。例如,一個(gè)±10%部件會(huì)具有±10/3 = ±3.33% (標(biāo)稱值)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。

              盡管cdf和pdf正確地描述了正態(tài)隨機(jī)變量,但是它們不生成隨機(jī)組件值。理想狀態(tài)下,我們會(huì)喜歡使用像“RANDNORM()”這樣的函數(shù),其返回的隨機(jī)數(shù)字符合正態(tài)分布。

              生成正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)

              如上所述,沒有提供RANDNORM()函數(shù),但是一些附加函數(shù)提供了這種必要功能。要想生成10個(gè)1kΩ標(biāo)稱值并具有±20%生產(chǎn)取值范圍的電阻值,請(qǐng)遵循以下步驟:

              1. 平均數(shù) = 1kΩ標(biāo)稱值,標(biāo)準(zhǔn)偏差為1kΩ的±20%除以3 = ±200/3 = ±66.67Ω。

              2. 使用內(nèi)置函數(shù)生成一個(gè)數(shù)列,選擇Tools Data Analysis Random Number Generation。對(duì)話框如圖5所示。

              

              圖5. 隨機(jī)數(shù)生成對(duì)話框

              圖5. 隨機(jī)數(shù)生成對(duì)話框

              請(qǐng)注意,步驟1中計(jì)算得到了平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)偏差。輸入數(shù)字10,表示想要生成的隨機(jī)數(shù)(值)個(gè)數(shù)。輸出范圍給出了將計(jì)算值放入電子表格的單元格。輸出結(jié)果如圖6所示。

              

              圖6. Excel生成的隨機(jī)組件值

              圖6. Excel生成的隨機(jī)組件值

              其它有用的內(nèi)置分布

              您可能已經(jīng)注意到,在Tools Data Analysis Random Number對(duì)話框中,Excel為您列舉出了許多種分布供您選擇。這些分布包括正態(tài)分布、均勻分布、二項(xiàng)式分布、伯努利分布、離散分布以及其它幾種分布。前面所述的均勻分布是一種估計(jì)最差性能的簡(jiǎn)單、有效的方法。二項(xiàng)式產(chǎn)生一種只有2個(gè)值(例如:1和0)的分布,其常見于邏輯電路中。一本好的統(tǒng)計(jì)學(xué)書籍和一些實(shí)驗(yàn)可以幫助您選擇一種正確的分布。

              如果您的分布同可用的分布都不匹配怎么辦呢? 制作屬于您自己的隨機(jī)數(shù)生成器!我們將在下一節(jié)中對(duì)此進(jìn)行介紹。

              生成與生產(chǎn)數(shù)據(jù)相匹配的隨機(jī)數(shù)

              有時(shí),沒有一種內(nèi)置或標(biāo)準(zhǔn)pdf函數(shù)適合于您電路的情況。此外,在分類電阻情況(參考圖3)中所看到的那樣,非標(biāo)準(zhǔn)分布的影響極其明顯。

              這種情況下,我們會(huì)想要繪制一種分布、利用生產(chǎn)測(cè)試數(shù)據(jù)創(chuàng)建一種分布或者使用計(jì)算數(shù)據(jù)創(chuàng)建一種分布,然后生成符合這種分布的隨機(jī)數(shù),以進(jìn)行良率。

              創(chuàng)建此類分布以及相應(yīng)的隨機(jī)數(shù)需要如下幾個(gè)步驟(如后面圖7所示)。

              1. 測(cè)量大量的真實(shí)組件或者通過計(jì)算來生成數(shù)據(jù)。您也許能夠從進(jìn)貨檢查過程獲得這種數(shù)據(jù)。這種原始數(shù)據(jù)將被用于創(chuàng)建pdf。

              2. 將數(shù)據(jù)制作成柱狀圖,并根據(jù)采樣總數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。換句話就是說,所有概率的和為1。這種標(biāo)準(zhǔn)化的柱狀圖便是我們所希望的隨機(jī)數(shù)遵循的pdf。

              3. 對(duì)該pdf求積分創(chuàng)建cdf。確認(rèn)單調(diào)達(dá)到最大值1。

              4. 生成一個(gè)介于0和1之間的均勻分布隨機(jī)數(shù):y~UY(0,1)。

              5. 將該均勻分布隨機(jī)數(shù)用作cdf上y = P(X ≤ x)時(shí)cdf的指數(shù),并記下x的值。

              6. 重復(fù)步驟4和5,生成所有您需要的x隨機(jī)值。

              

              圖7. 生成同生產(chǎn)數(shù)據(jù)相匹配的隨機(jī)數(shù)

              圖7. 生成同生產(chǎn)數(shù)據(jù)相匹配的隨機(jī)數(shù)

              結(jié)論

              本文中,我們了解了如何生成良率所使用的隨機(jī)組件值。對(duì)于許多常見分布來說,Excel提供了一些讓這一過程更加快速、簡(jiǎn)單的內(nèi)置函數(shù)。對(duì)一些特殊情況來說,本文介紹了一種利用均勻分布隨機(jī)數(shù)和測(cè)定cdf來生成任意分布隨機(jī)數(shù)的簡(jiǎn)單方法。


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