【正文】 管理圖的初期設(shè)定?R, S, MAchart, 計數(shù)型 管理圖為 Test 1~4 Ksigma 的一個點（ RUN） K個時 K個漸漸上升或下降 (Trend)時 K個點出現(xiàn)時 (Cycle) 2sigma 以上， K+1個中 K個時 (同側(cè) )(Freak突出 )6. 在中心線脫離 1sigma以上， K+1個中 K個時 (同側(cè) )(Freak突出 )7. 在中心線 1 sigma內(nèi) K個時 (無論哪一側(cè) )8. 在中心線 1 sigma 以上 K個時 (無論哪一側(cè)）MinitabBoxCox Transformation216。 Minitab 運行步驟 利用 “Create RS Design” 選擇實驗設(shè)計 指定因子數(shù)及因子名、水準、反復次數(shù)、 Random化與否 執(zhí)行實驗后輸入數(shù)據(jù)，并實行 “Analyze RS Design”導出實驗分析結(jié)果 利用 “RS Plot” 繪出 Contour Plot 及 Surface Plot ， 得出最佳條件的資料?Type of Design : 選擇實驗設(shè)計?Number of factors : 選擇實驗因子數(shù)Designs... (中心合成計劃法） (BoxBehnken法 )?選擇需要的實驗計劃?Number of Center Points:指定中心點?Value of Alpha:指定 Alpha Faced Centered:alpha=1軸點在 cube位置， 在因子水準的變動幅度限制時選擇 Custom:輸入數(shù)量。但不能保存常數(shù)、 Covariate、 中心點、 Block的效果。 要因配置法種類 完全要因配置法 (Full Factorial Design) : 2水準完全要因配置法 , 多水準完全要因配置法 部分實施法 (Fractional Factorial Design) PlackettBurman 計劃法 (PlackettBurman Design)216。水準 (Level) 各實驗因子的設(shè)定值 (例 ) 溫度 100 200 () (+)167。Overlaid Contour Plot:以視覺性展示多個反應 變量的妥協(xié)領(lǐng)域167。 如何實施實驗如何選取數(shù)據(jù) , 如何解釋才能以最少的實驗次數(shù) 迅速獲得最大的信息量的計劃方法 .216。MinitabInteractions Plot216。 MinitabMain Effects Plot216。 檢定 2集團以上的分散是否一致 歸屬假設(shè) : 所有水準的分散一致 對立假設(shè) : 至少一個以上的分散不一樣?正態(tài)分布數(shù)據(jù)時 :Bartlett’s Test?包括正態(tài)分布的連續(xù)性數(shù)據(jù)時 :Levene’s Test?因 pvalue 比留意水準 ()大，故選擇歸屬假設(shè)，即所有水準的分散一致。 2水準各組合內(nèi)的實驗次數(shù)相同時使用167。Response:反應 (結(jié)果 )值167。Column factor:A因子167。當數(shù)據(jù)按水準類別指定在 Col 時使用 (Unstack 形態(tài) )216。MS:不偏分散 (Mean of Square)167。167。存在成功與試行次數(shù) , 成功與失敗 , 失敗與 試行次數(shù)形態(tài)的反應變量時各自輸入。Model:指定說明變量167。實施適合度判定，如有 p值小于，但在此顯示適合。 167。?進行殘差分析之前應先保存殘差和適合值 Stat Regression Storage : 把 Fits與 Residual check167。 Options...167。Response:指定反應變量167。Predictors:輸入說明變量 (Pulse1 RanWeight)167。新數(shù)據(jù)的信賴區(qū)間為(, ), 預測區(qū)間為(, )。Display Variance inflation factors:以 多重空線型判別 (VIF) 影響值，指定 VIF值輸出與否 DurbinWatson statistic :指定檢定殘差自己相關(guān) DurbinWatson統(tǒng)計量輸出與否167。Binary Logistic Regression:利用二項反應變量的回歸 分析 (2個范籌時 )167。Reference probabilities : 輸入概率值 167。隨正態(tài)分布時 FTest 結(jié)果 , 不隨正態(tài)分布時看 Levene’s Test 結(jié)果再解釋 結(jié)果解釋 :p值比有益水準 5%大 , 故不能 判斷兩個母集團的分散不同。Summarized data Number of trials : 全體試行次數(shù) Number of successes : 成功 (不良 )次數(shù)167。母不良率的推定及檢定 167。Confidence level :設(shè)定信賴水準167。CI : 信賴區(qū)間167。 Test 指定 Confidence 指定 Minitab1Sample Z216。Confidence interval :指定計算信賴區(qū)間的信賴度167。計算統(tǒng)計量并保存在當前的 Worksheet 216。Histogram of data : 制作 Histgram167。 把 Tool bar 與 Status bar 隱藏或顯示167。練習 ) 生成 1 ~ 15 的奇數(shù)，每個數(shù)二回，全體集合反復三回的數(shù)據(jù)。練習 ) 在 ， (1) Age 按 的順序排列。 資料輸入及刪除 167。另存為 : File Save as(project, worksheet)167。新建 : File New(project, worksheet)167。Edit : 編輯 Worksheet data , 外部 data 的 link 及 mand link editor 副菜單 167。運行 Minitab的方法有利用開始菜單及選擇運行圖標兩種。 ? 優(yōu)點 以菜單的方式構(gòu)成，所以無需學習高難的命令文，只需擁有基本的統(tǒng)計知識便可使用。History窗 :儲存已使用過的所有命令，并幫助已使用過的命令可重復使用167。Editor : 不使用菜單，使用命令直接作業(yè)及 Clipboard setting等副菜單167。打開 TXT : File Others file Import special txt216。用鼠標拖動工作窗口167。刪除 Data : 把相關(guān) cell 用鼠標 drag 后按 Del 鍵 相關(guān) cell 的內(nèi)容被刪除掉，并且下端的 cell 向上移動。 (2) Durability的 Range保存到 C5。Minitab習題MinitabMinitab 菜單 (Window)? window : 集合了把 Minitab的所有 window 調(diào)節(jié)的命令和總體管理的 Graph, Worksheet的命令等 , 全面性 Window 的運營命令。216。Normality Test : 正態(tài)性檢定 167。知道標準偏差時的母平均推定和檢定 216。mu : 歸屬假設(shè) , mu not : 對立假設(shè)結(jié)果解釋 : p值比留意水準小 故駁回歸屬假設(shè) , 即母平均不等于 5。Alternative : 設(shè)定對立假設(shè)167。Samples in one column(stack形態(tài) ) : 在 1Col中比較兩個 集團 167。Confidence level : 輸入信賴度167。Alternative :設(shè)定對立假設(shè)167。兩個母集團的分散的同一性檢定167。歸屬假設(shè) : 數(shù)據(jù)是隨正態(tài)分布216。Stepwise Regression:為了找出最合適的說明變量模型 進行追加或刪除變量而分析167。Predictors : 選擇獨立變量 (輸入值 ) Score 1Options...167。Residual Plots Histogram of residual:畫殘差的 Histogram 時 Normal plot of residual : 畫 殘差的正態(tài)概率圖時 Residuals versus fits:想看殘差的適合性時 Residuals versus order:關(guān)于殘差對比資料的順序 Residuals versus the variables:殘差與變量之間的關(guān)系MinitabRegressionMinitabRegression分析結(jié)果回歸方程式為SCORE2=+P值比留意水準小，故駁回歸屬假設(shè)。后進選擇法 : 在影響反應變量的 k個說明變量中除去影響小的變量， 并判斷為再無可除變量時，停止變量的除去167。輸入要進行幾次操作167。MinitabBest Subsets216。Display Option:表示信賴區(qū)間及 預測區(qū)間MinitabFitted Line PlotMinitabFitted Line Plot結(jié)果解釋顯示 2次項模型比直線模型更為適合216。Response:指定反應變量167。 D Discordant 461 % GoodmanKruskal Gamma 34 % Kendall39。Frequency:輸入頻率數(shù)167。167。因子為一個 , 反復數(shù)為對所有水準不相同也可 , Radom實驗。Store fits:保存水準平均值 167。 (級區(qū)間有變動 ) 上面的 p值大于 ，故沒有影響。167。?看左圖可知道 Lake 的平均間沒有差。Main Effect:主要因167。Probtype, Calculat, Probtype*Calculat等比留意水準 () 小，故判斷為各因子的水準間存在散布的差。Type of interval plot Standard Error:適用標準誤差 Multiple:適用標準誤差倍數(shù) Confidence interval:指定信賴度167。Supplement 在 2水準時值特大。 變動是 Variety 2 水準比別的水準大。Analyze Factorial Design:得出實驗分析結(jié)果167。Modify Design:對實驗的修正167。攪亂 (Confounding) 以兩個以上因子的效果合并后 (例 ) 1 + 2 產(chǎn)生的現(xiàn)象難以分離 1+3, 2+2 216。 在變更當前的實驗計劃重新指定時使用?Factors:指定已輸入的因子水準的列?2level factorial:2水準要因?qū)嶒?General full factorial:不是 2水準的完全要因?qū)嶒炗媱?指定因子的水準Low/High...MinitabFactorial Design(要因配置法 ) Designs...?指定實驗編號、實驗的基本順序、中心點、 實驗的 Block.?Order of the data:以設(shè)定的數(shù)據(jù)配置指定?Specify by column:指定特定 column MinitabFactorial Design(要因配置法 ) Analyze Factorial Design216。 在重要的實驗因子 (Vital Few)確認后，為尋找對反應值的最佳實驗條件而使用216。 在 Minitab 中支援的混合物實驗 mixture 實驗 : 總量已指定，想知道成份比調(diào)到何程度時 mixtureamounts 實驗 : 與成份比一起想知道總量時適用 mixtureprocess variable 實驗 : 想知道與成份比一起影響的變量條件時216。 例如分月別 , 作業(yè)人員別 , 時間。216。?Other : 為確認異常值的數(shù)據(jù)被保存MinitabFactorial Design(要因配置法 ) Minitab 實行結(jié)果?在看各因子的 pvalue 時可以 知道主因子 C, T和 交互因子 K*T為統(tǒng)計性的有影響的因子?根據(jù)分散分析表 (ANOVA Table)可知道主因子占全體 散布的 %(=) MinitabFactorial Design(要因配置法 ) ?Pareto圖可同時看到效果的大小與 重要性。MinitabFactorial Design(要因故配置法 ) Options... ?Fold Design:設(shè)定 Fold?Randomize Runs:實驗順序 Random?Fraction:使用部分配置法時設(shè)定 Fraction 使用位置?Base for random data generator:設(shè)定 Random 生