Six Sigma是一种质量管理方法，旨在通过减少缺陷和变异来提高产品和服务的质量。Six Sigma方法依赖于统计分析，因此需要使用各种统计方法和工具来实现其目标。分布识别是Six Sigma实施中的一个重要步骤，它涉及识别数据的分布类型，以便选择适当的统计方法和工具来分析数据。

ISO/TR 20693:2019提供了一些选定示例，以帮助实施Six Sigma的组织识别数据的分布类型。这些示例包括正态分布、指数分布、Weibull分布、对数正态分布、双峰分布和离散分布。对于每种分布类型，该报告介绍了其特征、应用场景和识别方法。

除了介绍分布类型外，该报告还介绍了一些常见的分布识别方法和工具，包括直方图、概率图、QQ图、Kolmogorov-Smirnov检验、Anderson-Darling检验和Shapiro-Wilk检验。对于每种方法和工具，该报告都提供了详细的说明和示例，以帮助读者理解其原理和应用。

总的来说，ISO/TR 20693:2019为实施Six Sigma的组织提供了有用的指导，帮助他们识别数据的分布类型，并选择适当的统计方法和工具来分析数据。该报告还可以作为统计学习和数据分析的参考资料，帮助读者深入了解分布识别和统计分析的原理和方法。

相关标准
- ISO 13053-1:2011 Six Sigma实施的统计方法——第1部分：DMAIC方法
- ISO 18404:2015 Six Sigma实施的质量管理系统——要求和指南
- ISO 9001:2015 质量管理体系——要求
- ISO 31000:2018 风险管理——指南
- ISO/IEC 17025:2017 检验和校准实验室的通用要求