1，反映产品质量的主要统计指标有哪些

看什么产品.一般有:一次交检合格率,报废率,成品抽检合格率,客户退货率............请点采纳.
老总让去年企业质量指标统计与生产经营及质量管理状况综述，以前没有接触过这样1、质量指标统计：内容包括各类检验批次及合格率情况（进货检验的进货批次、

反映产品质量的主要统计指标有哪些

2，QC的7种工具是哪七种S

新QC七大手法 1. 关联图法--TQM推行, 方针管理, 品质管制改善, 生产方式, 生产管理改善 2.KJ法--开发, TQM推行, QCC推行, 品质改善 3. 系统图法--开发, 品质保证, 品质改善 4.矩阵图法--开发, 品质改善, 品质保证 5.矩阵开数据解析法--企划, 开发, 工程解析 6. PDPC法--企划, 品质保证, 安全管理, 试作评价, 生产量管理 改善, 设备管理改善 7. 箭法图解法--品质设计, 开发, 品质改善

QC的7种工具是哪七种S

3，进行酸奶产品质量水平评估需要什么样的数据

固形物含量、蛋白质含量、脂肪含量、活性菌数。可参照国标。另外，看你评估的目的，是质量安全还是口感风味。
take charge of auditting the products of organization, rate the product quality, thus enhance the capability of the corporations to meet the requirement of high quality 再看看别人怎么说的。

进行酸奶产品质量水平评估需要什么样的数据

4，品质数据与数值型数据之间可以相互转换吗举例说明

一个 多对多关系 可以转换成两个 一对多关系下面举例说明:有 学生表 与 选修课程表 多对多关系一个学生可以选择多门课程, 一门课程可以被多个学生选修.需要新增加一个 学生选修课程情况表,2个字段(学生编号, 课程编号)然后 学生表 与 学生选修课程情况表 为 一对多关系.选修课程表 与 学生选修课程情况表 为 一对多关系.
应该不能吧。
一个 多对多关系 可以转换成两个 一对多关系下面举例说明:有 学生表 与 选修课程表 多对多关系一个学生可以选择多门课程, 一门课程可以被多个学生选修.需要新增加一个 学生选修课程情况表,2个字段(学生编号, 课程编号)然后 学生表 与 学生选修课程情况表 为 一对多关系.选修课程表 与 学生选修课程情况表 为 一对多关系.

5，食品检验中通常检测的质量参数有哪些

食品检验常规指标有以下： 标签、感官、净含量、理化指标（可溶性固形物、PH值、总酸、酸价、过氧化值、羰基价等等）、微生物指标（菌落总数、大肠菌群、致病菌、霉菌、酵母、商业无菌）、食品添加剂（甜蜜素、糖精钠、安赛蜜、着色剂）等等。 具体检测指标要看具体产品类型和产品的执行标准。 产品质量指标是指计划期内企业生产的各种产品应达到的质量标准。产品质量指标是生产计划指标的主要内容之一，是衡量企业经济状况和技术发展水平重要标志之一。
不同食品种类检验指标不同，主要的有标签、感官、净含量、脂肪、蛋白、砷、铅、铜、菌落总数、大肠菌群、致病菌或商业无菌，霉菌、酵母等，其他根据产品的种类，还有食品添加剂、色素等。　　食品检验通常是指食品检验机构依据《中华人民共和国食品卫生法》规定的卫生标准，对食品质量所进行的检验，包括对食品的外包装、内包装、标志、唛头和商品体外观的特性、理化指标以及其它一些卫生指标所进行的检验。

6，什么叫品质因数

我记得在《电路分析》中提到过品质因数，在工程上，通常用电路的特性阻抗与电阻值相比来表征谐振电路的性质，此比值称为串联谐振电路的品质因数。 这里所谓的串联谐振就是指作为激励电压源以某一频率加到由电阻，电容，电感串联的电路（任何实际电路都可以等效为这种戴维南电路模型）两端时，总的感抗为零，此时的激励源相当于直接加在电阻上，用此时的感抗或容抗与电路中的电阻相比，其比值就是品质因数了。 顺便要提的是，我记得不光是电路中有品质因数的概念，在物理上关于阻尼振动的研究也提出了品质因数的概念，物体做阻尼运动时由于振幅不断减少，振动的能量也不断减少，当能量减少为起始能量的1/e时所经历的时间称为时间常量t,用这个时间常量t除以T，T是每次振动的周期，就得到了在这段时间内，该物体一共做了多少次振动，在工程上将这一次数乘以2π定义为该阻尼振动的品质因数。 我想可能这两者的定义在某种程度上有一定关系，自己也思考过很久，不过到目前也没有发现两者之间的联系，我把这个关于阻尼振动的“品质因数”也提出来，希望你能更好的理解关于品质因数的含义。

7，标准差这个符号怎么读

标准差σ，这个符号读西格玛，它是大写希腊字母∑（西格玛）的小写形式。标准差：中文环境中又常称 均方差，标准差是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组组数据，标准差未必相同。离散度：标准差是反映一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精确度的重要指标。说起标准差首先得搞清楚它出现的目的。我们使用方法去检测它，但检测方法总是有误差的，所以检测值并不是其真实值。检测值与真实值之间的差距就是评价检测方法最有决定性的指标。但是真实值是多少，不得而知。因此怎样量化检测方法的准确性就成了难题。这也是临床工作质控的目的：保证每批实验结果的准确可靠。极差：最直接也是最简单的 方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。这一方法在日常生活中最为常见，比如比赛中去掉最高最低分就是 极差的具体应用。方差：由于离均差的平方和与样本个数有关，只能反应相同样本的离散度，而实际工作中做比较很难做到相同的样本，因此为了消除样本个数的影响，增加可比性，将离均差的平方和求平均值，这就是我们所说的方差成了评价离散度的较好指标。
σ可以念sigma，思意哥马标准差（Standard Deviation） ，中文环境中又常称均方差，但不同于均方误差（mean squared error，均方误差是各数据偏离真实值的距离平方的平均数，也即误差平方和的平均数，计算公式形式上接近方差，它的开方叫均方根误差，均方根误差才和标准差形式上接近），标准差是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。平常我们在做数据分析时，经常会碰到以下有几种标准差σ的计算方法，如下：一，简易标准差σ的计算方式上面是计算整体的标准差，如果是计算样本的标准差，这里的N, 应该为 N-1.二，XBAR－R管制图分析( X－R Control Chart)图中的 Rbar/d2 算法XBAR－R管制图分析( X－R Control Chart)：由平均数管制图与全距管制图组成。●品质数据可以合理分组时，可以使用X管制图分析或管制制程平均；使用R管制图分析制程变异。●工业界最常使用的计量值管制图。 参考资料品质协会：http://www.PinZhi.org
西格玛，它是大写希腊字母∑（西格玛）的小写形式，三角的δ这个念得儿塔，把它倒过来是哈密顿算符

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