本章目的：了解統計公差法的特點及優缺點，區別極值法。統計公差法總章節。
1.統計公差章節的基礎和前言
在學習統計本章節之前，作者的博文有三個章節推薦必看。
章節1了解統計公差法的基礎：正態分布-公差也是有自己的形狀的；
章節2了解：制造方必定會制造不合格產品；
章節3了解：檢驗並不能將錯誤產品挑出來；
作者並不希望像其他的培訓資料一樣，開頭就介紹統計公差法的具體操作。是因為這種方法在巨大的優勢的情況下，也存在着必要的隱患。如：
①統計公差法設計的公差值包含錯誤！！！
如果統計公差不能在圖紙上正確標注和識別（不如說這是常態），這種包含錯誤的公差值卻常常讓制造、裝配、檢驗、質量管理等部門認為是一個正確值，從而給量產（特別是裝配環節）帶來很大的負擔。
②並非所有的零件都能用統計公差法。統計公差法有其基礎理論：正態分布。但零件的尺寸有可能不會是正態分布的！
很多的培訓資料和培訓機構，常常將極值法與統計公差法放在一堂課講，大大誇贊了統計公差法的好處（作者也知道有某種誇耀的成分在里面，統計公差法的方法的確很深很值得講），卻忽視了其不足與隱患。這不是作者所希望和提倡的，特別是對公差設計的初學者而言。
當然，有些公司就是用統計公差法埋雷的。圖紙上故意不標注統計公差，但憑借自己自身的品質控制技術可拉開與其他公司的合格率等。后話，暫時不提。
2.統計公差法定義
其特點如下：
1）由制造觀點來看,零件尺寸之誤差來自於制程之變異,此變異往往呈現統計分布的型態,因此設計的公差規格常被視為統計型態；
2）統計公差方法的思想是考慮零件在機械加工過程中尺寸誤差的實際分布,運用概率統計理論進行公差分析和計算,不要求裝配過程中100 %的成功率(零件的 100 %互換) ,要求在保證一定裝配成功率的前提下,適當放大組成環的公差,降低零件(組成環) 加工精度,從而減小制造和生產成本；
3）在多群數據的線性疊加運算中,可以進行疊加的是『變異』值；
3.統計公差法的優缺點
3.1 優點
1) 成本較低。同極值法相比，在滿足相同目標尺寸判斷標准的前提下，使用統計分析法對零件的公差要求比較松，零件的制造成本較低。
//這個才是最根本的原因。
2) 接近真實性。因為統計分析法是根據零件尺寸制造實際情況的模擬，所以計算出來的結果與實際的產品裝配情況比較吻合，真實度高。
//這點就作者看來不是很說的通，看需求和制造能力的。
3) 產品較容易設計。由於不必考慮零件制造的最不利的情況, 使用統計分析法時產品設計較容易。
//這點就更說不通了，雖然作者還是把這點記錄了下來。極值法是基礎，統計公差法是在其基礎上結合統計法和質量管理綜合出來的方法，只有更難，絕對沒有更簡單的意思。
3.2 缺點
4) 可能會有不合格品產生。盡管零件同時發生最大或最小的情況幾率很小，但總是存在這種可能性，產品實際制造和裝配后會可能會出現產品不滿足目標尺寸的判斷標准，即產生不合格的產品。
5 ) 要求制程管控。統計公差法的前提是尺寸鏈中的尺寸符合正態分布，並滿足一定的制程能力，那么為了保證產品的目標尺寸符合判斷標准，必須對尺寸鏈中的尺寸進行制程管控，使得零件的制造尺寸與當初的假設一致。
4.統計公差法的種類
①均方根法(Root-Sum-Squares，RSS)；（這是一種計算模型非常多的方法，變種很多）
②6σ法(6σ)；
③計量數據法（Measurement data）；
④蒙特卡洛模擬法( MonteCarlo Simulation )
⑤田口試驗法( Taguchi Test Method) ；
⑥卷積法；
隨着行業的發展，統計公差的方法必定越來越多。但要抓住公差分析的目的和基本步驟（見總章），選用最貼近自己公司生產能力的方法即可。
5.統計公差法與極值法的區別
以統計公差法的一種，均方根法為例。
WC方法要求嚴格的零件尺寸公差。
其它統計公差法與極值法的區別可參考此例。
6.統計公差標注軸孔配合舉例
這一題是一個典型的例題。當我們學習了統計公差法之后，對軸孔配合就應該有一個階段性的提升。從一味追求正確，到容忍並設計出合理錯誤。可參考章節：
但要注意，統計公差算出來的尺寸公差就是有錯的，哪怕很少。所以需要特別標注，如下圖。
7.統計公差章節對應的一些可參考資料
