【正文】 即 ,變數(shù)差異的關(guān)系是曲線關(guān)系的情況 , 求 r(相關(guān)計(jì)算 )沒有任何意義 . r(相關(guān)計(jì)算 )和算稠度 ? r的符號 是 ‘ + ’情況 : 兩個(gè)變數(shù)之間有量的相關(guān)關(guān)系 . ? r的符號是 ‘ ’ 情況 : 兩個(gè)變數(shù)之間有音的相關(guān)關(guān)系 . ? 是 r = +1情況 , 算稠度所有的點(diǎn)在一條直線上， 帶有量的相關(guān)關(guān)系 ? 是 r = 1的情況 , 算稠度所有點(diǎn)在一條直線上 ,帶有音的相關(guān)關(guān)系 . ? 是 r = 0的情況 ,兩變數(shù)之間沒有任何相關(guān)關(guān)系 . r= 1 r= r= r= 0 r= + r= + r= +184 │ r│ ≤ ? 幾乎算是無視的相關(guān)關(guān)系 ＜ │ r│ ≤ ? 低的相關(guān)關(guān)系 ＜ │ r│ ≤ ? 比較高的相關(guān)關(guān)系 ＜ │ r│ ≤ ? 好的相關(guān)關(guān)系 ,即清楚地關(guān)系 ＜ │ r│ ≤ ? 非常高的相關(guān)關(guān)系 , 即算是非常信賴的關(guān)系相關(guān)計(jì)算的解析859. 返回分析返回分析 (Regression)K公司的 指定科長 仔細(xì)觀察 美國的 同種產(chǎn)業(yè)界的每日株式變動是否給子公司的每日株式變動帶來影響 制造相似產(chǎn)品的美國的同種產(chǎn)業(yè)界選擇 10個(gè)公司 .K公司的每日株式變動率和美國 10個(gè)同種產(chǎn)業(yè)界公司的每日平均株式變動率算出兩個(gè)月時(shí)間 ,收集 40個(gè) Data. 例題 RSquare 返回式Stat ? Regression ? Fitted Line PlotWorksheet 路線86Dialog 窗 ① 結(jié)果變數(shù)指定 (得到影響的變數(shù) )② 原因變數(shù)指定 (給影響的變數(shù) )③ Type of Regression Model 選擇④ OK Type of Regression Model : ；選擇返回模式 ? Linear ? Quadratic ? Cubic → 線型 → 2 回曲線 → 3 回曲線87Session 窗分析結(jié)果 RSquare 返回式 RSquare ? 全體變動中由于返回直線說明的變動 ? RSquare ≥ %時(shí) , X(原因變數(shù) ) 給 Y(結(jié)果變數(shù) )影響 . ? 在上面的例子 ,以 RSquare=%比 %大 , 美國的同種產(chǎn)業(yè)界的每日株式變動率 在給 K社的每日變動率影響 . 返回式 ? β0 : ?? → X是 0時(shí) , 預(yù)測的 Y值 → 在上面的例子 , 同種產(chǎn)業(yè)界的每日變動率是 0, K社的預(yù)想每日變動率是 . ? β1 : 斜度 → X增加 1的情況 , Y值的增減度量 → 在上面的例子 , 同種產(chǎn)業(yè)界的每日變動率增加 1的情況 , K社的每日變動率 β1, 即 , 預(yù)想增加 β0 β1 88Graph 窗 β0 : β1 : 增加 1增加 RSquare 返回式89 Y值得預(yù)測方法 ? 同種產(chǎn)業(yè)界的每日株式變動率 , K社預(yù)想的每日株式變動率是 ? 返回式利用 → 返回式的 “變動率 (同種 )”輸入 “變動率 (K社 )計(jì)算 → 變動率 (k社 ) = + = 返回線利用 → 利用返回線變動率 (同種 )是 (K社 ) 90① Y 規(guī)格 35177。3的話 , 公差是 177。MINITAB非常容易跟著做22. 畫管理圖畫管理圖3. 求工程能力求工程能力4. MSA5. ttest6. Oneway ANOVA8. 相關(guān)分析相關(guān)分析 (Correlation)7. ChiSquare Test10. 試驗(yàn)計(jì)劃法試驗(yàn)計(jì)劃法 (DOE)9. 返回分析返回分析 (Regression)1. 求基本統(tǒng)計(jì)量求基本統(tǒng)計(jì)量 算術(shù)平均 最小值 標(biāo)準(zhǔn)偏差的信賴區(qū)域 分散 平均的信賴區(qū)域 標(biāo)準(zhǔn)偏差 最大值 ? 中央值的信賴區(qū)域 中央值 正規(guī)性檢定 U 管理圖 P 管理圖 IMR 管理圖 C 管理圖 NP 管理圖 XR 管理圖 異常原因 管理圖的層別 車間內(nèi)工程能力 預(yù)測的不良率 全體工程能力 區(qū)域內(nèi)預(yù)想不良率 全體預(yù)想的不良率 定密度 反復(fù)性 再形成 %RR P/T 1Sample Z 1Sample t 2Sample t Paired t 平均差檢定 散布差檢定 獨(dú)立性檢定 r (有關(guān)計(jì)算 ) RSquare 返回式 22 要因排布法 主效果 ??? 相互適用?? ??....... 4 page............ 8 page......... 33 page................... 40 page.................. 48 page...... 64 page........ 75 page.. 81 page... 86 page...... 92 page31. 求基本統(tǒng)計(jì)量求基本統(tǒng)計(jì)量 算術(shù)平均 最小值 平均偏差的信賴區(qū)域 分散 平均的信賴區(qū)域Stat ? Basic Statistics ? Display Descriptive Statistics WorksheetA為了仔細(xì)觀察工程的品質(zhì)特性的產(chǎn)品長度的分布和統(tǒng)計(jì)量抽出標(biāo)本 ,收集 Data.例題路線 標(biāo)準(zhǔn)偏差 最大值 中央值得信賴區(qū)域 中央值定規(guī)性檢定4Dialog 窗① 變數(shù)指定② Graphs 計(jì)③ Graphical summary 計(jì)④ OK⑤ OK5Session 窗分析結(jié)果 算術(shù)平均 中央值 最小值 最大值 平均的標(biāo)準(zhǔn)誤差 = σ / n 十分位數(shù) :根據(jù) Data順序羅列后根據(jù)基準(zhǔn)區(qū)分 Q1 : 根據(jù) Data順序羅列時(shí)在 25%順序的位置的數(shù) Median : 根據(jù) Data順序羅列時(shí)在 50% 順序的位置的數(shù) Q3 : 根據(jù) Data順序羅列時(shí)在 75%的順序的位置的數(shù)6Graph 窗 算術(shù)平均 標(biāo)準(zhǔn)偏差 中央值 最小值 最大值 分散 標(biāo)準(zhǔn)偏差的信賴區(qū)域 平均的信賴區(qū)域 中央值的信賴區(qū)域 定規(guī)性檢定 定規(guī)性檢定 ( 有意水準(zhǔn) α = ) ? PValue ≥ 情況 → Data的分布能根據(jù)定規(guī)分布做 ? PValue ＜ 情況 → Data的分布不能根據(jù)定規(guī)分布做 ??? 克重 , 定規(guī)分布曲線 Box Plot72. 畫管理圖畫管理圖1 XR 管理圖 U管理圖 IMR管理圖 C管理圖 NP管理圖管理圖的選擇C 管理圖Data? ??計(jì)量尺 計(jì)量尺的類型Data? ??是否是不良品的數(shù) ?是否是具體的缺點(diǎn) ?收集的 Data是否個(gè)別？車間是否實(shí)現(xiàn) ?試驗(yàn)的大小是否一致？試驗(yàn)的大小是否一致？U 管理圖NP 管理圖P 管理圖IMR管理圖XR 管理圖個(gè)別Data 車間Data 不良數(shù) 缺點(diǎn)數(shù)不是 是 不是 是 異常原因 管理圖的層別8Stat ? Control Charts ? XbarRWorksheetB工程制造的產(chǎn)品厚度每 8小時(shí)試驗(yàn) 5個(gè)管理 .例題路線 XR 管理圖 計(jì)量尺 車間 ? 9Dialog 窗 ① 變數(shù)指定② 區(qū)域的數(shù)③ OK 區(qū)域的數(shù) 在上面的例題 B工程制造的產(chǎn)品 的重量每 8小時(shí)做 5個(gè)試驗(yàn) , 區(qū)域的數(shù) 5 因?yàn)橐?C3(小時(shí) )區(qū)域區(qū)分 輸入 C3(小時(shí) )無妨10Graph 窗分析結(jié)果 XR 管理圖 ? X 管理圖 → 區(qū)域內(nèi) Data的平均管理 (分布的中心移動管理 ) ? R 管理圖 → 區(qū)域內(nèi)的范圍管理 (分布的擴(kuò)展程度管理 ) 異常原因 11Stat ? Control Charts ? IMRWorksheet在 B工程制造的產(chǎn)品的厚度每 4小時(shí)試驗(yàn) 1個(gè)工程管理例題路線 IMR 管理圖 計(jì)量尺 個(gè)別 Da