运行图(run chart)中检测聚类性的近似p值，一起来看看！

【摘要】p 值是一个概率，使用 p 值可以确定数据是否随机分布，通常用0.05作为判定值。 如果聚类的 p 值小于 0.05，则数据中可能有聚类。

聚类的近似 p 值

如果 p 值小于指定的显著性水平，则表明存在聚类趋势。

公式

假设服从标准正态分布，p 值 = cdf(Z)。

其中：

表示法

其中cdf 函数代码如下：

function [Fun_SPC_NORMSDISTTrue]
(
    @Z float
)
returns float
AS
begin

  declare @b1 float
  declare @b2 float
  declare @b3 float
  declare @b4 float
  declare @b5 float
  declare @p float
  declare @c float
  declare @t float

  set @b1 = 0.319381530;
  set @b2 = -0.356563782;
  set @b3 = 1.781477937;
  set @b4 = -1.821255978;
  set @b5 = 1.330274429;
  set @p = 0.2316419;
  set @c = 0.39894228;
  set @t = 0;

  IF @Z >= 0.0
  begin
    set @t  = 1.0   / ( 1.0 + @p * @Z )

    return (1.0 - @c * exp( -@Z * @Z / 2.0 ) * @t * ( @t *( @t * ( @t * ( @t * @b5 + @b4) + @b3 ) + @b2 ) + @b1 ));
  end
  else
  begin
    set @t = 1.0   / ( 1.0 - @p * @Z )

    return ( @c * exp( -@Z * @Z / 2.0 ) * @t * ( @t *( @t * ( @t * ( @t * @b5 + @b4 ) + @b3 ) + @b2 ) + @b1 ));
  end

  return -10000

end

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