where USL and LSL are the upper and

where USL and LSL are the upper and lower specification limits, respectively. Note that Cpp is a normalized version of
the mean squared error; that is, Cpp is equal to the biassquared plus variance and then divided by a normalizing constant D2
. If m and s are unknown, then Cpp may be estimated from a sample of size n taken out of the process. The unbiased and consistent point estimator for Cpp, proposed by Greenwich and Jahr-Schaffrath [5], is

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

USL และ LSL ขีดจำกัดบน และล่างสเปค ตามลำดับ หมายเหตุว่า Cpp รุ่นมาตรฐานหมายถึงกำลังสองข้อผิดพลาด นั่นคือ Cpp เท่ากับ biassquared และความแปรปรวน และหาร D2 คงการ normalizing. ถ้า m และ s ไม่ทราบ แล้ว Cpp อาจจะประมาณจากตัวอย่างขนาด n ที่มาจากกระบวนการ เป็นประมาณคน และสอดคล้องจุดสำหรับ Cpp เสนอ โดยกรีนิชและ Jahr-Schaffrath [5],

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ USL และ LSL เป็นบนและล่างข้อ จำกัด ที่ระบุตามลำดับ โปรดทราบว่าซีพีพีเป็นรุ่นปกติที่
มีค่าเฉลี่ยกำลังสองข้อผิดพลาด; นั่นคือภเท่ากับแปรปรวนบวก biassquared แล้วหารด้วย D2 คง normalizing
. หากเมตรและ S เป็นที่รู้จักแล้วซีพีพีอาจจะประมาณจากกลุ่มตัวอย่างขนาด n นำออกมาจากกระบวนการ ประมาณจุดที่เป็นกลางและสอดคล้องซีพีพีเสนอโดยกรีนนิชและได้ [5] Jahr-Schaffrath เป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ถูกบนและและ USL LSL จำกัด สเปคต่ำ ตามลำดับ ทราบว่าเป็นปกติสำหรับรุ่น
หมายถึงยกกำลังสองข้อผิดพลาด ; นั่นคือ CPP จะเท่ากับ biassquared บวกความแปรปรวน และแบ่งโดย normalizing
D2 คงที่ ถ้า M และ S จะไม่รู้จัก แล้ว CPP อาจถูกประเมินจากตัวอย่างขนาด N ออกมาจากกระบวนการ ที่ปราศจากอคติและการประมาณจุดที่สอดคล้องกันสำหรับ CPP ,การเสนอและ schaffrath กรีนิชปี [ 5 ] ,