统计性的控制英文解释翻译、统计性的控制的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 statistical control

分词翻译：

统计的英语翻译：

【医】 statistics
【经】 numerical statement; statistics

控制的英语翻译：

control; dominate; desist; grasp; hold; manage; master; predominate; rein
rule
【计】 C; control; controls; dominance; gated; gating; governing
【医】 control; dirigation; encraty
【经】 check; command; control; controlling; cost control; dominantion
monitoring; regulate; rig

专业解析

在汉英词典视角下，“统计性控制”（Statistical Control）指通过统计学方法对过程或系统进行监控与调整，确保其稳定运行并符合预期标准。以下是其核心含义及专业解释：

一、术语定义

统计性控制（Statistical Control）

指基于数据统计分析（如均值、方差、概率分布）对生产过程、服务质量或实验变量进行实时监控，通过识别异常波动并采取干预措施，使系统维持在稳定状态。其核心目标是区分随机波动（固有变异）与非随机异常（可归因原因），实现过程优化。

二、关键特征

数据驱动决策
依赖历史数据与实时采样（如控制图），量化过程稳定性，避免主观判断。例如，制造业通过抽样检验产品尺寸偏差，计算控制限（Control Limits）判断是否需调整设备。

公式示例（控制限计算）：

$$ bar{X} pm A_2 bar{R} $$ （$bar{X}$为样本均值，$bar{R}$为极差均值，$A_2$为常数因子）
预防性管理
通过早期预警机制（如超出3σ控制限）预防缺陷，降低事后纠错成本。ISO 8258:1991 标准明确要求采用控制图实现统计过程控制（SPC）。
动态调整能力
结合反馈循环（Feedback Loop）持续优化参数，常见于自动化生产线与质量管理体系（如六西格玛）。

三、典型应用场景

工业制造：监控生产线良品率，减少废品率（参考：美国质量学会《统计过程控制手册》）
医疗管理：追踪患者康复数据波动，评估治疗方案有效性（来源：NIH临床统计学指南）
金融风控：检测交易异常模式，防范欺诈行为（来源：FRB金融监管框架）

四、权威文献参考

书籍
Montgomery, D. C. (2020). Introduction to Statistical Quality Control (8th ed.). Wiley.

（ISBN: 978-1-119-54763-3）

国际标准
ISO 8258:1991 Shewhart Control Charts（现行修订版：ISO 7870-2:2023）

学术资源
American Society for Quality (ASQ). Statistical Process Control (SPC) Glossary. ASQ官网术语库

五、实例说明

某汽车零件厂使用$bar{X}-R$控制图监控螺栓直径。若连续7点呈上升趋势（非随机模式），即使未超控制限，也需停机检修——体现统计性控制对“异常模式”的敏感性。

注：以上内容综合质量管理经典理论与行业标准，引用来源涵盖学术出版物、国际组织规范及权威机构公开指南，确保解释的准确性与可信度。

网络扩展解释

“统计性的控制”通常指利用统计方法对过程或系统进行监控和调整，以确保其稳定性和符合预期标准。以下是详细解释：

1.基本定义

统计性控制（Statistical Control）指通过收集数据、分析统计规律，识别并消除过程中的异常波动，使系统处于受控状态。其核心是基于数据而非主观判断进行决策。

2.主要应用领域

工业生产：如产品质量管理，通过统计过程控制（SPC）监控生产线的稳定性。
工程管理：优化资源分配和进度控制。
库存管理：预测需求波动，降低库存成本。

3.核心方法

统计过程控制（SPC）：使用控制图（如均值-极差图）实时监测过程参数，识别异常波动。
假设检验与回归分析：用于判断变量间关系及影响因素。

4.作用与局限

作用：预防性管理，减少人为干预偏差，提高效率。
局限：仅能发现异常，无法直接诊断原因，需结合其他方法（如因果分析）。

5.典型工具

控制图：区分随机波动与系统性偏差。
过程能力指数（CPK）：评估过程是否符合规格要求。

统计性控制强调用数据驱动决策，适用于需长期稳定运行的场景（如制造业）。实际应用中需结合专业知识，综合判断异常原因。