【正文】 數(shù)據(jù)輸入： C1 C2120 f450 f450 f530 f 600 f650 f700 c在Stat—Reliability/Survival—Parametric Dist AnalysisRight Cens…中 Variables中選失效數(shù)據(jù)所在的列號(hào)，本例為C1 Assumed distribution中選Exponential（指數(shù)分布）在選項(xiàng)Censor…的Use Censoring Column中選表示失效(f)或未失效(c)的列，本例為C2OK后得到如下結(jié)果：Distribution Analysis: C1Variable: C1 Censoring Information CountUncensored value 6Right censored value 1Censoring value: C2 = c（以上為截尾信息，表示6個(gè)失效，1個(gè)被截尾， 截尾信息在C2列上）Estimation Method: Maximum LikelihoodDistribution: ExponentialParameter Estimates Standard % Normal CIParameter Estimate Error Lower UpperShape Scale （，～）LogLikelihood = （以上估計(jì)為極大似然估計(jì)，）GoodnessofFitAndersonDarling (adjusted) = （以下為分布的特征：分布的平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、內(nèi)四分位間距、第一、第三四分位數(shù)）Characteristics of Distribution Standard % Normal CI Estimate Error Lower UpperMean(MTTF) Standard Deviation Median First Quartile(Q1) Third Quartile(Q3) Interquartile Range(IQR) （以下為指數(shù)分布分位數(shù)的點(diǎn)估計(jì)，標(biāo)準(zhǔn)誤差及95%的置信區(qū)間）Table of Percentiles Standard % Normal CI Percent Percentile Error Lower Upper 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20 30 40 50 60 70 80 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 以下是在weibull概率紙上的圖形： 2．Weibull分布參數(shù)的極大似然估計(jì)： 例30 某產(chǎn)品特性服從Weibull分布，以下給出的數(shù)據(jù)是在某時(shí)刻產(chǎn)品的失效個(gè)數(shù)，在停止試驗(yàn)時(shí)尚有7個(gè)產(chǎn)品未失效。因此用軟件進(jìn)行計(jì)算時(shí)，首先要用Calc作變換。在First Sample中給出第一樣本的列號(hào)，在Second Sample中給出第二樣本的列號(hào)，本例為C1（命名為x） 與C2（命名為y）Paired TTest and CI: x, y（成對(duì)t 檢驗(yàn)與置信區(qū)間）Paired T for x y N Mean StDev SE Mean （樣本量 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 標(biāo)準(zhǔn)誤）x 11 y 11 Difference（差） 11 95% CI for mean difference: (, )TTest of mean difference = 0 (vs not = 0): TValue = PValue = （以上為均值差的置信區(qū)間及t 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值與對(duì)應(yīng)的檢驗(yàn)的P值） 5．有關(guān)比例的檢驗(yàn)與區(qū)間估計(jì) （1）一個(gè)比例的場合 例25 某產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品率以往一直保持在40%，近期質(zhì)檢部門抽查了12件產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)其中的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品為5件，要檢驗(yàn)當(dāng)前的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品比例是否仍然保持在原有水平，并給出優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品率置信水平為95%的置信區(qū)間。因子水平表與試驗(yàn)的表頭設(shè)計(jì)、試驗(yàn)結(jié)果如下：因子水平表因子一水平二水平三水平A：尿素量（L）B：水量（mL）120200280C：反應(yīng)時(shí)間(min)101520表頭設(shè)計(jì)與試驗(yàn)結(jié)果表頭設(shè)計(jì)ABC試驗(yàn)結(jié)果試驗(yàn)號(hào) 列號(hào)1234y 11111 21222 31333 42123 52231 62312 73132 83213 93321為對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以在C1C3三列中輸入正交表的前三列（分別命名為A、B、C），在C4（命名為y）中依次輸入試驗(yàn)結(jié)果，利用StatANOVAGeneral Linear Model，在Responses框中給出數(shù)據(jù)所在列，本例為C4，在Model框中給出三個(gè)因子水平號(hào)所在列，本例為C1 C2 C3，再點(diǎn)擊選項(xiàng)Result，在其中Display least square means corresponding to the terms框中同樣輸入C1 C2 C3，點(diǎn)擊OK后顯示：General Linear ModelFactor Type Levels ValuesA fixed 3 1 2 3B fixed 3 1 2 3C fixed 3 1 2 3Analysis of Variance for y, using Adjusted SS for Tests（下面為方差分析表）Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F PA 2 B 2 C 2 Error 2 Total 8 （以下為各因子每一水平試驗(yàn)結(jié)果的平均值）Least Squares Means for y A Mean StDev1 2 3 B1 2 3 C1 2 3 還可以利用StatANOVAMain Effects Plot，在Responses框中給出數(shù)據(jù)所在列，本例為C4，在Factor框中給出三個(gè)因子水平號(hào)所在列，本例為C1C3，點(diǎn)擊OK后給出主效應(yīng)圖：八、區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn) 1．一個(gè)正態(tài)總體關(guān)于均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn) （1）方差已知 例22 設(shè)一個(gè)物體的重量未知，為估計(jì)其重量用天平稱了五次，稱得結(jié)果如下： (單位：克)。 利用Stat—Control charts—P，在Variable中給出不合格品數(shù)所在列的列號(hào)，本例為C2，在Subgroups in 中給出樣本容量所在列的列號(hào)，本例為C1。R Repeatability Reproducibility C1 C1*C2 PartToPart Total Variation Number of Distinct Categories = 4若用Xbar and R方法，則不考慮交互作用，結(jié)果如下：Gage Ramp。數(shù)據(jù)如下：操作員測量序號(hào)1234零5件678910A12B12C12 數(shù)據(jù)輸入在三列上：C1為操作者編號(hào)，C2為零件編號(hào)，C3為測量數(shù)據(jù)。五、“質(zhì)量工具”中若干模塊的應(yīng)用： 僅就其中的幾個(gè)模塊舉例說明。三、圖象(Graph)中若干模塊的應(yīng)用：例1 直方圖 食品廠用自動(dòng)裝罐機(jī)生產(chǎn)罐頭食品，由于工藝的限制，每個(gè)罐頭的重量有所波動(dòng)，為了了解罐頭重量的分布，現(xiàn)從一批罐頭中隨抽取100個(gè)稱其凈重，數(shù)據(jù)如下： 342 352 346 344 343 339 336 342 347 340 340 350 347 336 341 349 346 348 342 346 347 346 346 345 344 350 348 352 340 356 339 348 338 342 347 347 344 343 349 341 348 341 340 347 342 337 344 340 344 346 342 344 345 338 351 348 345 339 343 345 346 344 344 344 343 345 345 350 353 345 352 350 345 343 347 354 350 343 350 344 351 348 352 344 345 349 332 343 340 346 342 335 349 348 344 347 341 346 341 342將數(shù)據(jù)輸入在C1列中并命名該列為x，然后點(diǎn)擊Graph，出現(xiàn)下拉菜單，在從中點(diǎn)擊Histogram（今后將菜單選擇過程簡記為：Graph—Histogram），在屏幕上出現(xiàn)對(duì)話框，然后在Graph variables中，x下的框中給出變量所在的列號(hào)，本例為