小明：你们”很专业”啊……那么，能否看一下批产之后的控制图？
供应商：这些是XX产品批产之后的（纸质版）控制图，您看一下。
小明：只要不是破坏性测量，你们通常采用常规控制图系列中的“均值—极差控制图”，是吧……
供应商：是的，用均值—极差（Xbar-R）控制图。
小明：在你们的控制图里面，包含了这个产品“全部的”SPC数据吗？
供应商：是的，包含了全部的SPC描点数据。
小明：除了判异准则1，你们还会用哪些判异准则？
供应商：只采用准则1，点超出控制界限就判异。
小明：我看了一下，你们的控制图一直没有判异，这个正常吗？
供应商：过程一直很稳定，所以不会有点出界。
小明：稍等，我先去打个电话……
很明显，小明童鞋对这个“侃侃而谈“的供应商产生了一些怀疑。那么，小明怀疑什么呢？
小明：大师，我今天考察了一家潜在供应商，具体情况是这样的……（此处省略3000 的文字描述）
我：你怀疑这家供应商的控制图在作假，是吧？
小明：是的，有三个疑点。
第一，在介绍控制图的使用方法的时候，都是教科书式的回答，好像是在背书一样……
第二，他们提供的纸质版控制图，在将近一年的时间内，都没有发生出界判异的情况……
第三，控制图里面的描点，感觉是一气呵成的，你懂的……
我：所以，你希望（针对供应商数据）作假的问题，得到统计层面的论证，是吧？
小明：嗯，我们公司部分工序也在用”均值—极差控制图”，我记得出现过准则1（点超出控制界限）的判异情况，每个月都会出现的。而他们公司的均值—极差控制图，（快一年了）都没有出界的点，我感觉不太对劲……
我：有质疑精神是好事啊！先问你一个问题。对于休哈特流派的“常规控制图“，一个点出界了，为什么要判异？
小明：根据常规控制图的控制界限设定准则，在过程稳定情况下，一个点在控制界限之外的概率是0.27%。
我：嗯，对于一个点而言，在过程稳定情况下，发生“出界”是小概率事件（还不到千分之三）。在这种情况下，如果发生“点出界”，假设【过程仍然是稳定的】，这种假设成立的可能性太低了。
小明：因此，认为过程不稳定（判异），是吧？
我：是的。那么，在过程稳定情况下，一个点在控制界限内（不出界）的概率是多少？
小明：很简单啊，100%-0.27%=99.73%。
我：哦，好的，先谈点有意思的事情。上次你问我，怎么样才能中福利彩票的大奖？现在，我告诉你两个必中的“秘籍“。
小明：这个我有兴趣啊，大师赶紧说……
我：秘籍之一，你把所有号的组合都买下来，必中！！！
小明：额，这个似乎不需要大师教我。赶紧说“秘籍之二“吧……
我：秘籍之二，你每天买一张福利彩票，号码随机选择就可以了。
小明：这个可以有，然后呢？
我：今天买、明天买、后天买；这个月买、下个月买、再下个月买；今年买、明年买、后年买；儿子买、孙子买、重孙子买……
小明：你的意思是，只要不断的买，子子孙孙……总会中的是吧！！！
