python西格玛的函数西格玛公式excel( 二 )

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
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%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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