一、前言：
测试女巫系列陪伴着大家度过了2015年，转眼到了2015年年底了，到年底了，女巫要开始放大招了！今天教大家一个非常简单有用的方法，用于去怎么去说服那些有着十万个为什么的老板和客户。准备好了吗？我们要开始2015年最后一次奇幻之旅了~~~
这次我们学习新的"魔法"是什么呢？在我们实际工作中如何根据目前有限的测试数据去说服客户相信：这个数据能说明整个产品的状态呢？具体一点：例如我们生产某个产品，希望它的标准尺寸是10mm；一共生产100000台这样的产品，我们抽样测试100台，测试它的平均尺寸为9.99mm。我们可以拿着这个数据直接上报老板：老板没问题！因为我随机抽样都是好的，说明没问题。这样可以吗？
当然不可以，老板会准备10个以上的问题，把你问得体无完肤：你怎么保证这100台的测试数据能说明100000台的实际情况？你抽样100台的测试结果，对于你自己对这个产品的信心程度是多少？为什么会有这样的信心程度？你抽样的方法是什么？为什么要使用这样的抽样方法？
如果没有学习统计学的知识，可预计结果就是被狠做事太肤浅，不用心，此工作打回重做！好头疼是吗？别怕，测试女巫来了，带着魔法来了，带着魔法轻轻的来了，你学或不学，测试女巫就在这里，在这里等着你，成为做事深刻，走心的职场达人^_^。
此期我们集中火力，学习的魔法就是信赖区间，以及学习信赖区间所需要的背景知识，将我们即将学习的魔法罗列如下：
标准差和平均值的概念（此观念在第39期杂志上做了详细说明），趋中定律（此概念在第39期杂志上做了详细说明，这里主要需要抽样的方法），最后重中之重：信赖区间的概念，以及介绍根据不同的需求有3种计算信赖区间的方法。
对于上述已经讲过的知识点，这里不再详细说明，亲如果忘记了，翻开对应期刊杂志看看吧，温故而知新，不亦乐乎嘛。
闲话不多说，我们开始正式学习吧！
二、6 sigma常用工具基础知识介绍
1、标准差以及平均数的基本概念
在第39期杂志已经有详细的介绍，这里就不再赘述
2、趋中定理（Central Limit Theorem）
在第39期杂志已经有详细的介绍，这里就不再赘述
这一期主要用到的概念是如何抽样，上一期讲的是概念，这里我用通俗的语言给大家总结如下：每一次抽样不是某一个具体的数据，而是多个数据(至少30个以上的数据)的平均值，抽样的次数并没有强制规定，当然越多，越好，如果受制于成本考量，可以只抽样10次。所谓的"样本"就是：10个数据，但是要注意，每一个数据是30个数据的平均值。
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4、信赖区间(Confidence Intervals)
1) 定义：
对于未知的母体参数（平均数或者标准差）估计出一个区间，并指出该区间可以代表母体参数的信赖程度（有时也可以成为信心度）
a. 区间的分类
可以分为三类：
上界信赖区间(-∞，b]表示P(μ<=b)=100*(1-α)%
下界信赖区间[a， ∞]表示P(a<=μ)=100*(1-α)%
双边信赖区间P(a<=μ<=b) =100*(1-α)%
其中μ指的是母体的平均数；a，b指的是预估区间的两个边界值；
b. 信赖程度（又称信心水准）
α是一个固定的指标，对于工业上固定值为0.05；这个数值在第38期杂志上讲解"假设检定"时讲解过此指标，也可以将其理解为型I错误，具体的内容可以翻看38期杂志。
对于信赖区间，100*(1-α)%可以理解为信心水准，表示我们有多少的信心，计算出的信赖区间包含母体真实的参数。它表示的意义
可以参看【图1】
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