f(x)=------------e＾(- ------------)
√(2πσ＾2) 2σ＾2
e：自然対数の底 σ：標準偏差 ｘ：集合の各要素 μ：集合の平均値
（ネイピア数）
これは確率密度関数と呼ばれる数式であり、正規分布と呼ばれる分布を表している。
この数式による分布形状はベルカーブと呼ばれ、釣鐘を伏せた格好をしている。
勉強してみても精通するというわけにはまいりません。
でも大変お世話になったものです。
正規分布、統計学を学ぶきっかけは会社の仕事にありました。
私は製造業で出荷検査の仕事をしていました。
ある時、品質が極めて悪化した製品の全数検査を担当した時のことです。
時が経ち、関係者の努力により徐々に品質が良くなってきた実感がありました。全数検査を指示した上司の方も「そろそろやめにするから」と言ってはくれましたが、上司の上の許可が下りないということで中々止めれません。
「許可をもらえるかどうかはどうでもいいが、理論的にどのような状態にあるのか示せないのは企業として情けない。連中を見下してやろう。」
自分も当時は示せなかったのですから同類ですが、「給料いっぱいもらってるやつが偉いわけではないということはわかっている。見せつけてやろう」という反骨精神がありました。
もちろんその技術を取得すれば自分として大きな財産になるということも考えていました。
取っ掛かりは工程能力でした
そのたぐいの書物を読み、さらに統計学へと進みます。
基本的に専門的なことは中々理解が進みません。専門性のある人物が書いているものではありませんのでご了承ください。
そんなことをしているうちに、上司もその上もいなくなり結果的に何となく抜き取り検査に移行したわけです。
こういうやり方は山という程経験してきたのでうんざりでしたが、自分としてはやり方みたいなものを取得できてたので満足でした。
理論もへったくれもない状況から曲がりなりにも一般議論できる状況になったわけです。
うれしかったですね、本当に。
人間というものは一つ所には飽きてしまって留まっていられない、成長する生き物なのだとつくづく感じました。
品質が改善されて定着しているかどうかは工程能力を見ます。母数の大きさも大事です。
工程能力は正規分布から算出するので母集団は正規分布に従っていることが必要です。
この辺のことは統計学を勉強していくうちにわかってきます。
そして大切なのは統計学の考え方を応用していくことです。
こういう新しい見地に立つとなんとも愉快な気持ちです。
さて、ここまで品質が改善されているかどうかについての判断を工程能力が十分か否かで見極めるとお話してきました。
統計学は母集団について分析する学問です。
統計学によって母集団の性質が明らかにされてきました。
この母集団の性質が明らかになっている今、理想とする母集団を形成という方法がとれるのではないか？というのが私の第二のひらめきでした。
品質の作りこみを統計学に倣って行うというものです。
この方法は仕事上とても有効であると思っていましたが、残念ながら理解が得られず勤め先では活用されていません。
“作りこみを統計学に倣って行う”
これは私にとってコペルニクス的な発想の転換でした。