1、FMEA中RPN值的R、P、N分别代表啥？ 2、RPN就是风险序数吗？

Posted 2023-05-08

下面的朋友说R表示严重度,P表示频度,N表示探测度，那S、O、D又是什么呢？

RPN中R表示严重度，P表示频度,N表示探测度，RPN是指整个风险顺序数，是RPN三个的乘积，是对过种风险性的度量,取值在1到1000之间。一般来说，越重要分数越高，越紧急分数越高，越不可检测分数越高。

FMEA的意思是潜在的失效模式及后果分析(Failure Mode and Effects Analysis,简记为FMEA)，是"事前的预防措施"，并由下至上。它的核心集中于:预防、处理预计的失效、原因及后果/影响。主要工作在于:风险评估、潜在失效模式的后果影响。

FMEA 开始于产品设计和制造过程开发活动之前，并指导贯穿实施于整个产品周期。

它能分析系统中每一产品所有可能产生的故障模式及其对系统造成的所有可能影响,并按每一个故障模式的严重程度,检测难易程度以及发生频度予以分类的一种归纳分析方法。能够容易、低成本地对产品或过程进行修改，从而减轻事后危机的修改。

参考技术A RPN是指整个风险顺序数,为RPN三个的乘积,是对过种风险性的度量,取值在1到1000之间
其中R表示严重度,P表示频度,N表示探测度 参考技术B 回答

您好，您的问题我已经看到了，正在整理答案，请稍等一会儿哦~

RPN中R表示严重度，P表示频度,N表示探测度，RPN是指整个风险顺序数，是RPN三个的乘积，是对过种风险性的度量,取值在1到1000之间。一般来说，越重要分数越高，越紧急分数越高，越不可检测分数越高。FMEA的意思是潜在的失效模式及后果分析(Failure Mode and Effects Analysis,简记为FMEA)，是"事前的预防措施"，并由下至上。它的核心集中于:预防、处理预计的失效、原因及后果/影响。主要工作在于:风险评估、潜在失效模式的后果影响。FMEA 开始于产品设计和制造过程开发活动之前，并指导贯穿实施于整个产品周期。

参考技术C the Risk Priority Number is (Severity* Occurrence * Detection)
风险优先系数（RPN）=严重度S*发生频率O*可探测度D，so RPN=S*O*D 参考技术D s为严重度o为发生度d为难检度

统计学中t检验和z检验都有p值吗? 他们的含义一样吗？？ 分别啥意思？

统计中t值和p值的区别为：

1、t值，指的是T检验，主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

2、P值，就是当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。

p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平，可以与选定的显著性水平直接比较。例如取5%的显著性水平，如果P值大于5%，就接受原假设，否则不接受原假设。这样不用计算t值，不用查表。

3、P值能直接跟显著性水平比较；而t值想要跟显著性水平比较，就得换算成P值，或者将显著性水平换算成t值。在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率P越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。 参考技术A 统计学中t检验和z检验都有p值吗? 他们的含义一样吗？ 分别什么意思？统计中t值和p值的区别为：
1、t值，指的是T检验，主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
2、P值，就是当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平，可以与选定的显著性水平直接比较。例如取5%的显著性水平，如果P值大于5%，就接受原假设，否则不接受原假设。这样不用计算t值，不用查表。
3、P值能直接跟显著性水平比较；而t值想要跟显著性水平比较，就得换算成P值，或者将显著性水平换算成t值。在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率P越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。 参考技术B 统计中t值和p值的区别为：

1、t值，指的是T检验，主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

2、P值，就是当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。

p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平，可以与选定的显著性水平直接比较。例如取5%的显著性水平，如果P值大于5%，就接受原假设，否则不接受原假设。这样不用计算t值，不用查表。

3、P值能直接跟显著性水平比较；而t值想要跟显著性水平比较，就得换算成P值，或者将显著性水平换算成t值。在相同自由度下，查t表所得t统计量值越大，其尾端概率P越小，两者是此消彼长的关系，但不是直线型负相关。

扩展资料：

1、T检验的适用条件：

（1） 已知一个总体均数；

（2）可得到一个样本均数及该样本标准差；

（3） 样本来自正态或近似正态总体 参考技术C 若置信水平α为0.05，P|t|>tα=α, tα 插t-分布表可知，t统计量的数值自己算出来，若t>tα，否定原假设。 如果你用统计软件进行t检验，会由T分布的密度函数直接计算给出p值，若p小与给定的置信水平alpha，否定原假设本回答被提问者采纳 参考技术D P值是统计推断的依据，一般p<0.05有意义