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在統計分析中，合格率是一個常用的指標，用于衡量產品或效勞的品質。合格率範疇的打算每每須要藉助數學函數來實現。本文將總結合格率範疇打算中常用的函數，並具體描述其利用方法。 一般來說，合格率的打算公式為：合格數/總數*100%。但是，當涉及到合格率範疇時，我們就須要考慮怎樣利用函數來描述這一範疇。 常用的函數有正態分佈函數、二項分佈函數跟泊松分佈函數。正態分佈函數實用於大年夜量樣本且數據呈正態分佈的情況。二項分佈函數實用於樣本數量牢固，每次實驗只有兩種可能成果（合格或不合格）的情況。泊松分佈函數則實用於在一準時光內產生某一變亂的次數，如一準時光內合格產品的數量。 以正態分佈函數為例，假如我們已知某產品的合格率為70%，我們可能利用正態分佈來打算合格率的相信區間。這須要我們懂得樣本的標準差跟樣本大小。經由過程這些信息，我們可能打算出在一定相信程度下（如95%），合格率的範疇。 在現實利用中，統計軟件如SPSS、SAS等，都供給了響應的函數或東西來停止這些打算。用戶只須要輸入相幹參數，軟件就會主動打算出合格率的範疇。 總結來說，合格率範疇的打算是品質管理中的一個重要環節。抉擇合適的數學函數，可能改正確地描述跟分析合格率的牢固情況，為改進產品德量供給根據。