Même principe pour les lois continues : normale, lognormale, Weibull, exponentielle e bêta.
On saisit les paramètres de la loi et des limites, et on obtient :
- le statistiche : moyenne, médiane, premier quartile ;
- la proportion côté inférieur e la proportion côté supérieur, la part de production hors limites ;
- le capabilités Cp et Cpk correspondantes le cas échéant.
💡 L’intérêt principale est de remplacer les traditionnelles tables statistiques en donnant toutes les statistiques des principales distributions
💡 L’intérêt secondaire est le dimensionnement a priori : avant de lancer une production, on vérifie quelle proportion de rebut découle d’une dispersion supposée et d’une tolérance donnée. C’est aussi la bonne page pour montrer l’effet d’un décentrage sur le rebut.
⚠️ Une loi choisie par confort ne devient pas vraie. Si les données réelles ne suivent pas la loi normale, la proportion hors tolérance calculée sous hypothèse normale peut être fausse d’un facteur important dans les queues, l’écart entre lois est maximal.