Dispersion

Scientifique: - Approche structurée - Suppose des données quantitatives Pratique: - Se concentre sur les résultats financiers - Orientée vers le client L’objectif Identifier des processus mal ciblés ou peu capables, les centrer et réduire leur dispersion. Intro Def Les sources princ de dysfonctionnement de processus Pourquoi unliliser les 6 sigma Principes Son mode d action Typologie des entrepises qui utilises 6 sigma Pourquoi ca marche ? conclusion

pourquoi investir autant de temps et d’argent pour produire tous ces rapports si ce n’est que fausseté ? Voici ce que j’ai constaté : Afin de compiler et résumer l’information il existe 3 méthodes de tendance centrale accompagnées de 4 mesures de dispersion pour préciser encore plus les informations recueillies ainsi que de multiples mesures de comparaison de groupes. Presque chaque situation a sa façon d’être analysé pour refléter la réalité autant que possible. Le bon sens est nécessaire pour évaluer

les projets. Origine de l'appellation[modifier]En statistiques, la lettre grecque sigma σ désigne l'écart type ; « Six Sigma » signifie donc « six fois l'écart type ». L'écart type pouvant être assimilé à la dispersion d'un processus, on parle aussi d'étendue comme paramètre de dispersion : l'étendue R (range en anglais) est la différence entre la valeur maxi et la valeur mini d'un échantillon. L'écart type est également la racine carrée de la somme des différences au carré de chaque valeur par

données. Quand on ne sait rien sur une personne et que l'on doit faire une prédiction : On utilise un indice de tendance central et on utilise la moyenne quand l'échelle de mesure est une échelle d'intervalle ou de rapport. Ecart-type : Indice de dispersion Permet de savoir si les valeurs observées dans l'échantillon sont proches de la tendance centrale Permet de montré le degré de variabilité sans montrer toutes les données (plus faible ou plus forte variation) Le score centré-réduit : Z Le

défaut. L’idéal est donc que le processus soit capable de fournir une valeur moyenne des produits ou des services égale ou très proche de la valeur nominale désirée. Cette notion fait intervenir une grandeur appelée écart type ou sigma mesurant la dispersion des produits autour de la moyenne. Plus celui-ci est faible, plus la production est homogène, avec des valeurs proches de la moyenne. Avoir des limites de tolérances à 6 sigma de la moyenne assure un résultat proche du zéro défaut. Compte tenu des

numérique. | | | | |Ex.e : 3,7 % en mars. | II. Les variables quantitatives discrètes Application 2, p. 109. Les caractéristiques de position et de dispersion 1. Soit x la variable « nombre de commandes journalières ». Présentez le tableau d’effectifs de la série. |Nombre |Effectifs | |de commandes | | |0

Plan: A. Indicateurs de position (tendance centrale): • • • • • • • • • mode moyenne médiane quantiles l'étendue, l’écart absolu l'écart-type, variance l'intervalle interquantile le rapport interquantile coefficient de variation… B. Indicateurs de dispersion (variabilité, risque): C. Indicateurs de forme (asymétrie, aplatissement) et de concentration: • • • • Skewness Kurtosis Indice de concentration de GINI Courbe de LORENTZ… UVSQ, Natalia ZUGRAVU Statistique descriptive Chapitre 3: Indicateurs

ensuite le diagramme de PARETO : 4. Les cartes de contrôle de SHEWART : *Le principe de la carte de contrôle de SHEWART :  A intervalles réguliers, on prélève dans la production des échantillons de taille fixe. La tendance centrale et la dispersion de ces échantillons sont reportées sur des cartes prédéfinies (cartes de contrôle) où l'on examine la proximité des points par rapport à des cibles. Si de la succession de ces points émerge une structure non aléatoire, ou si un point se trouve à

le même produit. Cela tous les opérateurs le savent bien et c’est d’ailleurs un des problèmes principaux auxquels les régleurs sont confrontés tous les jours. Quelle que soit la machine étudiée, la caractéristique observée, on note toujours une dispersion dans la répartition de la caractéristique. Une cote sur un lot de pièces ne fera jamais exactement 10 mm, mais sera répartie entre 9,97 et 10,03 mm par exemple. Un lot de résistances électriques dont la valeur nominale est de 10 ohms, aura en fait

le nombre total des observations en 4 parties égales Ecart interquartiles = q₃ -­‐ q₁ -­‐ Déciles: partagent le nombre total des observations en 10 parties égales Ecart interdiciles = d₉ -­‐ d₁ II. Paramètres de dispersion : Permettent de chiffrer la variabilité des valeurs observées autour d’un paramètre de position. • Amplitude ou étendue : écart entre la plus grande et la plus petite des valeurs observées (Non définie pour les