Wat Is De Empirische Regel? | Lean Green Belt Training
De Empirische Regels: Wat zijn ze en waarom zijn ze belangrijk?
De Empirische Regels zijn een set van drie statistische regels die worden gebruikt om de verdeling van gegevens te beoordelen en het bereik van waarden binnen een dataset te bepalen. Deze regels gelden alleen bij een normale verdeling, wat betekent dat de gegevens symmetrisch rond het gemiddelde zijn verdeeld.
De drie empirische regels zijn:
- De eerste empirische regel: ongeveer 68,2% van de waarden ligt binnen één standaarddeviatie van het gemiddelde. Dit betekent dat als een dataset normaal verdeeld is, ongeveer 68,2% van de gegevens zich bevindt tussen de waarde van het gemiddelde minus één standaarddeviatie en het gemiddelde plus één standaarddeviatie.
- De tweede empirische regel: ongeveer 95,46% van de waarden ligt binnen twee standaarddeviaties van het gemiddelde. Dit betekent dat als een dataset normaal verdeeld is, ongeveer 95,46% van de gegevens zich bevindt tussen de waarde van het gemiddelde minus twee standaarddeviaties en het gemiddelde plus twee standaarddeviaties.
- De derde empirische regel: ongeveer 99,73% van de waarden ligt binnen drie standaarddeviaties van het gemiddelde. Dit betekent dat als een dataset normaal verdeeld is, ongeveer 99,73% van de gegevens zich bevindt tussen de waarde van het gemiddelde minus drie standaarddeviaties en het gemiddelde plus drie standaarddeviaties.
De empirische regels zijn belangrijk omdat ze een manier bieden om de verdeling van gegevens te begrijpen en een schatting te maken van de spreiding van de gegevens binnen een dataset. De regels kunnen ook worden gebruikt om te bepalen of de dataset normaal verdeeld is. Als de dataset niet normaal verdeeld is, kunnen andere statistische methoden nodig zijn om de verdeling van gegevens te begrijpen en te analyseren.
Voorbeeld: Een fabrikant wil de tolerantie van hun producten bepalen. Door de productiegegevens te analyseren en de standaarddeviatie te berekenen, kunnen ze de empirische regels toepassen en zien welk percentage van de geproduceerde producten binnen de tolerantiegrenzen valt. Dit kan helpen bij het bepalen van de kwaliteit van hun producten en het identificeren van gebieden waar verbetering nodig is.
De empirische regels geldt alleen bij een normale verdeling. Als de verdeling van de gegevens niet normaal is, kunnen de regels een vertekend beeld geven van de spreiding van de gegevens binnen de dataset. In dat geval zijn andere statistische methoden nodig om de verdeling van gegevens te begrijpen en te analyseren.
De empirische regels zijn een nuttige set van statistische regels.