补充SPC测试页图形说明

public/spc_test.html

@@ -304,6 +304,18 @@
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+
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@@ -534,6 +546,10 @@
                   <span>XR</span>
                 </div>
                 <div class="chart empty" id="xrChart">等待执行</div>
+                <div class="chart-note">
+                  <strong>Xbar-R</strong>
+                  用子组均值观察过程中心，用子组极差观察组内波动。适合子组容量较小的连续型测量数据，图中的 CL 为中心线，UCL/LCL 为控制限。
+                </div>
               </div>
               <div class="chart-card wide">
                 <div class="chart-title">
@@ -541,6 +557,10 @@
                   <span>XS</span>
                 </div>
                 <div class="chart empty" id="xsChart">等待执行</div>
+                <div class="chart-note">
+                  <strong>Xbar-S</strong>
+                  用子组均值观察过程中心，用样本标准差观察组内离散程度。适合子组容量较大或更关注标准差口径的场景，S 图的控制限由 B3/B4 系数计算。
+                </div>
               </div>
               <div class="chart-card">
                 <div class="chart-title">
@@ -548,6 +568,10 @@
                   <span>Cp / Cpk / Pp / Ppk</span>
                 </div>
                 <div class="chart empty" id="capabilityChart">等待执行</div>
+                <div class="chart-note">
+                  <strong>能力指标</strong>
+                  对比规格限下的短期和整体能力。柱子越高表示能力越强，参考线 1.00 和 1.33 用于快速判断过程是否达到常见能力门槛。
+                </div>
               </div>
               <div class="chart-card">
                 <div class="chart-title">
@@ -555,6 +579,10 @@
                   <span>Histogram</span>
                 </div>
                 <div class="chart empty" id="histogramChart">等待执行</div>
+                <div class="chart-note">
+                  <strong>直方图</strong>
+                  查看测量值分布、偏态和集中区间。正态曲线按当前计算结果叠加，用来辅助判断数据分布与能力指标是否相互印证。
+                </div>
               </div>
               <div class="chart-card wide">
                 <div class="chart-title">
@@ -562,6 +590,10 @@
                   <span>I-MR</span>
                 </div>
                 <div class="chart empty" id="imrChart">等待执行</div>
+                <div class="chart-note">
+                  <strong>I-MR</strong>
+                  直接使用原始单点序列，适合没有稳定子组或每次只采一个值的场景。I 图看单值是否越界，MR 图看相邻两点变化是否异常。
+                </div>
               </div>
               <div class="chart-card wide">
                 <div class="chart-title">
@@ -569,6 +601,10 @@
                   <span>Run</span>
                 </div>
                 <div class="chart empty" id="runChart">等待执行</div>
+                <div class="chart-note">
+                  <strong>Run Chart</strong>
+                  不使用控制限，重点观察连续上升、连续下降、周期性和长时间偏在中位线一侧等趋势。它适合在看控制图前先做快速过程扫描。
+                </div>
               </div>
               <div class="chart-card wide">
                 <div class="chart-title">
@@ -576,6 +612,10 @@
                   <span>Median-R</span>
                 </div>
                 <div class="chart empty" id="medianRChart">等待执行</div>
+                <div class="chart-note">
+                  <strong>Median-R</strong>
+                  用每个子组的中位数替代均值，对个别异常点更稳健。它可以和 Xbar-R 对照，如果均值图异常而中位数图稳定，通常说明异常点影响较大。
+                </div>
               </div>
               <div class="chart-card wide">
                 <div class="chart-title">
@@ -583,6 +623,10 @@
                   <span>EWMA</span>
                 </div>
                 <div class="chart empty" id="ewmaChart">等待执行</div>
+                <div class="chart-note">
+                  <strong>EWMA</strong>
+                  对历史数据做指数加权，当前页面 lambda 取 0.2。它比普通控制图更容易发现持续的小幅漂移，适合验证过程是否慢慢偏离目标。
+                </div>
               </div>
             </div>