spc統(tǒng)計(jì)分析方法介紹-免費(fèi)閱讀
【正文】 誤差來源ANOVA1， 實(shí)例 置信區(qū)間估計(jì) Individual 95% CIHead Mean ++++HD2 (*)HD3 (*) ++++ Individual 95% CIGroup Mean ++++Group 1 (*)Group 2 (*)Group 3 (*)Group 4 (*) ++++ ANOVA1， 實(shí)例 平均值分布圖ANOVA1， 實(shí)例 平均值置信區(qū)間分布ANOVA1， 實(shí)例 交互作用分布圖ANOVA2，原理? 方差分解? SST=SSA+SSB+SSAxB+SSE? 與隨機(jī)誤差比較，確定因子的顯著性SSESSAxBSSASSBANOVA3, ANOVA in MINITAB方差分析圖形數(shù)據(jù)格式ANOVA3, ANOVA in MINITABANOVA3, ANOVA in MINITAB(Oneway)數(shù)據(jù)格式ANOVA3, ANOVA in MINITAB (Onewaystacked)數(shù)據(jù)格式ANOVA3, ANOVA in MINITAB (Twoway)數(shù)據(jù)格式ANOVA3, ANOVA in MINITAB(Balanced ANOVA)interactionuncontrolledANOVA3, ANOVA in MINITAB(General Linear Model)ANOVA3, ANOVA in MINITAB(Fully Nested ANOVA)ANOVA回歸分析的主要內(nèi)容? 實(shí)例? 最小二乘原理? 顯著性檢驗(yàn)? 預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)區(qū)間? 回歸診斷? MINITAB應(yīng)用? 相關(guān)分析回歸分析1, 實(shí)例 ( y=ax+b)回歸分析2, 最小二乘原理? 原理– Min[∑(Ei)2]=min[∑(Yi – Yi)2]? 相關(guān)指數(shù)– R2=1∑ (Ei)2/∑ ( Yi – Y )2– 比較相關(guān)性系數(shù)回歸分析^3, 顯著性檢驗(yàn)Regression Analysis: MSP versus KaifaThe regression equation isMSP = + KaifaPredictor Coef SE Coef T PConstant Kaifa S = RSq = % RSq(adj) = %回歸分析常數(shù)是否為零系數(shù)是否為零3, 顯著性檢驗(yàn)Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 1 Residual Error 30 Total 31 Unusual ObservationsObs Kaifa MSP Fit SE Fit Residual St Resid 9 23
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