某集團(tuán)6sigma培訓(xùn)資料及對比實(shí)驗(yàn)(ppt 70頁)(文件)
【正文】 18:16:5418:16Tuesday, February 02, 20231知人者智，自知者明。 6:16:54 下午 6:16 下午 18:16:54二月 21楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 02 二月 20236:16:54 下午 18:16:54二月 211楚塞三湘接，荊門九派通。 18:16:5418:16:5418:162/2/2023 6:16:54 PM1成功就是日復(fù)一日那一點(diǎn)點(diǎn)小小努力的積累。 二月 216:16 下午 二月 2118:16February 02, 20231行動出成果，工作出財(cái)富。 18:16:5418:16:5418:16Tuesday, February 02, 20231乍見翻疑夢，相悲各問年。通常， Ho 的可能性越高，則檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值的絕對值就越小，在這種分布范圍內(nèi)觀察到這個值的機(jī)率也就越大Legend Confidential靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。這個機(jī)率總是大于零，通常為 5%。如果拒絕Ho， 則認(rèn)為這一命題是真的。Legend ConfidentialHo值值 臨界值臨界值臨界值臨界值a/2 a/2 樣本統(tǒng)計(jì)量樣本統(tǒng)計(jì)量拒絕域拒絕域 拒絕域拒絕域接受域接受域抽樣分布抽樣分布1 ?置信水平置信水平Legend Confidential（ α和 β ）sX=sXnDistribution of Sampling AveragesXXLegend Confidential β 的關(guān)系sX=sXnDistribution of Sampling AveragesXXα β你不能同時(shí)減少兩類錯誤 !Legend Confidential建立假設(shè)數(shù)據(jù)獨(dú)立性檢查數(shù)據(jù)正態(tài)性檢查如為 One to One問題進(jìn)行方差的 F檢驗(yàn)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量給出顯著性水平 α ，通常 α =定出臨界值，寫出拒絕域判斷Legend Confidential案例 1例：草莓醬的凈重服從正態(tài)分布 N（180， 22）， 5月份隨機(jī)抽取 50罐稱重的平均重量為 ，問是否符合標(biāo)準(zhǔn)？平均凈重：Legend Confidential to Standard的問題n 是假設(shè)檢驗(yàn)的特例 : 其中一個 μ 已知Legend Confidential to Standard的問題n 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)得分 : σ 已知時(shí)，使用 z統(tǒng)計(jì)量計(jì)算 σ 未知時(shí)，使用 t統(tǒng)計(jì)量計(jì)算n 雙側(cè)問題Ho值值 臨界值臨界值臨界值臨界值a/2 a/2 樣本統(tǒng)計(jì)量樣本統(tǒng)計(jì)量拒絕域拒絕域 拒絕域拒絕域接受域接受域抽樣分布抽樣分布1 ?置信水平置信水平Legend Confidential to Standard的問題單側(cè)左檢驗(yàn) 表格值(臨界值 )拒絕范圍?無法拒絕 HOHa: (大于 )Legend Confidential to Standard的問題單側(cè)右檢驗(yàn)拒絕范圍?無法拒絕 HO 表格值(臨界值 )Ha: (小于 )Legend Confidential to Standard的問題JMP中的操作Legend Confidential to Standard的問題JMP中的操作Legend Confidential to Standard的問題JMP中的操作Legend Confidential案例 2例：草莓醬的凈重服從正態(tài)分布 N（ μ， σ 2）， 6月份從產(chǎn)品中隨機(jī)抽取 50瓶稱重的平均重量為 , 5月份從產(chǎn)品中隨機(jī)抽取 50瓶稱重的平均重量為 克 , ，問從總體上是否重量比原來少了？Legend Confidential假設(shè)檢驗(yàn)的步驟建立假設(shè)數(shù)據(jù)獨(dú)立性檢查數(shù)據(jù)正態(tài)性檢查如為 One to One問題進(jìn)行方差的 F檢驗(yàn)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量給出顯著性水平 α ，通常 α =定出臨界值，寫出拒絕域判斷Legend Confidential to One的問題n 建立假設(shè) :Legend Con
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