spc統(tǒng)計分析方法介紹(文件)
【正文】 wer? 86 假設(shè)檢驗8, 勢 (power), 樣本大小，差異計算? MINITAB 應(yīng)用 (Difference in two sample ttest)? Power and Sample Size? 2Sample t Test? Testing mean 1 = mean 2 (versus not =)? Calculating power for mean 1 = mean 2 + difference? Alpha = Sigma = 1? Sample? Size Power Difference? 30 假設(shè)檢驗ANOVA? 1，實例 Swage ball size optimize evaluation? 2，原理? 3， ANOVA in MINITABANOVA1， 實例 介紹? 例 Swage ball size optimize evaluation– 響應(yīng)變量 (Response): gramload– 因子 /水平 (Factor/level):1, swage ball size(79/80/81mil, 79/, 79/81/82mil, 79/)2, Heads（ HD2, HD3)– 試驗次數(shù) : 20*8=160– 平衡設(shè)計– 方差分析 (twoway)– MINITAB: Stat?ANOVA?ANOVA1， 實例 方差分析表Twoway ANOVA: Gramload versus Head, GroupAnalysis of Variance for GramloadSource DF SS MS F PHead 1 Group 3 Interaction 3 Error 152 Total 159 P，有顯著性影響?；貧w分析7, 相關(guān)分析? 相關(guān)分析與回歸分析聯(lián)系– 相關(guān)系數(shù) (相關(guān)分析 )與相關(guān)指數(shù) (一元回歸分析 )計算結(jié)果一樣 。– 相關(guān)分析中的變量是 相互聯(lián)系的 ，回歸分析中 一個變量 (自變量 )由另一個變量 (因變量 )引起 。假設(shè)檢驗8, 勢 (power), 樣本大小，差異計算假設(shè)檢驗? 假設(shè)檢驗判別力 當(dāng)檢驗對象與原假設(shè)不同時，檢驗方法進(jìn)行正確判別的能力，又稱功效 (power) , 計算為 1β 。統(tǒng)計分析方法介紹二零零四年元月主要內(nèi)容? 一，區(qū)間估計? 二，假設(shè)檢驗? 三， ANOVA? 四，回歸分析（比較相關(guān)分析 ）區(qū)間估計的主要內(nèi)容? 區(qū)間估計的基本步驟? 置信水平? 總體平均值的區(qū)間估計? （點估計）區(qū)間估計1, 基本步驟? 確定一個與檢驗參數(shù)相關(guān)的統(tǒng)計量及其分布? 確定置信水平 1a– 置信水平 (置信度）：樣本 統(tǒng)計量 反映總體特性的水平，– 顯著性水平，記為 a? 根據(jù)統(tǒng)計量的分布和置信水平確定 置信區(qū)間區(qū)間估計2, 置信水平例：以下是對總體平均值進(jìn)行區(qū)間估計時 ， 樣本平均值的分布結(jié)果解釋 :? （ a， b） 總體平均值 置信水平為 95％的置信區(qū)間區(qū)間估計3, 總體平均值的區(qū)間估計? 與總體平均值相關(guān)的 統(tǒng)計量– 樣本平均值? 樣本平均值的分布– 總體特性分布 X~N(μ,σ2)– 樣本平均值的分布 (n : sample size)? Sigma 已知 X~N(μ,σ2/n) → Z=n 1/2(X μ)/ σ~N(0,1)? Sigma 未知 X~N(μ,σ2/n) → t= n 1/2(X μ)/ s~t(n1)– 總體平均值的置信區(qū)間? Sigma 已知 ZaZZ1a → X+Z a σ n1/2 μ X+Z1a σ n1/2? Sigma 未知
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