3sigma 是一個統計學中的概念，具體含義和套用如下：
定義：
3sigma原則指的是，如果一個數據集服從常態分配，那麼大約有99.7%的數據會分布在平均值（μ）的前後三個標準差（σ）之內。這意味著，數值分布在（μ-3σ, μ+3σ）之間的機率為0.9974。
3sigma原理也表明，異常值被定義為與平均值的偏差超過三倍標準差的值。這意味著，任何超出（μ±3σ）範圍的值被視為異常值。
套用：
在質量管理中，3sigma被用來識別和改進過程。通過計算和控制過程變數的平均值和標準差，可以幫助識別和減少缺陷。
在數據分析和機器學習中，3sigma原則也用於檢測異常值，即那些與大多數數據點相比顯著偏離的觀測值。
其他信息：
3sigma有時也被稱為標準差法，這是因為它基於標準差（σ）來定義數據的正常波動範圍。
綜上所述，3sigma是一個重要的統計學概念，它幫助我們理解和分析數據集的分布情況，特別是在識別異常值和改進過程方面發揮著關鍵作用。