質量管理常用的統計技術簡介-文庫吧在線文庫
【正文】 計算 r： （ 2）計算各變量的平方和與乘積和： Ty=（其中 n為樣本量）。r=0表示兩個變量間沒有線性相關關系，但并不排斥兩者間有其它函數關系。在散布圖上 合金的強度 y與合金中的碳含量 x有關。第二節(jié) 這表明不同的中小喉管結構生產的化油器的平均比油耗有明顯的差異。如果給定 [例 ]的試驗結果 次試驗，那么進行方差分析的步驟仍然同上，只是在計算中有兩個改動： 在單因子試驗的場合，第 i個水平指標均值的估計為： =，從 F分布表查得 原始數據的平方和為： （ 4）填寫方差分析表； 其中 其中 一是由于因子 A的水平不同，當假設 H0不真時，各個水平下指標的均值不同，這必然會使試驗結果不同，我們可以用組間離差平方和來表示，也稱因子 A的離差平方和：這里乘以 m是因為每一水平下進行了 m次試驗。；引起數據波動（差異）的原因不外如下兩個：；2.檢驗這一假設的分析方法便是方差分析?！?101質量常用統計技術?用代表因子的字母加下標表示，記為 A1， A2， …， Ak。丙82二、單因子方差分析 假定因子 A有 r個水平，在 Ai水平下指標服從正態(tài)分布，其均值為 i=1,2,不真時，表示不同水平下的指標的均值有顯著差異，此時稱因子 A是顯著的，否則稱因子 A不顯著。上因子 A是顯著的。各個離差平方和的計算： （ 3）依次計算 ST， SA， Se； （ 5）對于給定的顯著性水平 α，將求得的 F值與 F分布表中的臨界值 （ 2）計算各類平方和： 當因子 A是顯著時，我們還可以給出每一水平下指標均值的估計，以便找出最好的水平。的估計是 。（這里假定每一種結構下的油耗服從等方差的正態(tài)分布） A2：改進方案 1 [例 ]方差分析表 （ 5） 由于 F，所以在 α=的結論是因子 A是顯著的。 表 1．相關系數的定義 可以從表 。==ba=回歸方程的顯著性檢驗 且有 ST=SR+SE，其中 上例，設 x0（ 3）求 （ a0， b0） （ 3） （ b0） 試驗設計 正交表具有正交性，這是指它有如下兩個特點： 一類正交表的行數 n，列數 p，水平數 qp=(n1)/(q1)?（ 3）確定因子與水平 試驗目的：提高磁鼓電機的輸出力矩 選表：首先根據因子的水平數，找出一類正交表 表頭設計 2在進行試驗時，要注意幾點： 其它的結果也列在上表中。 1300 90其中 Tij為第 j列第 i水平的數據和， T為數據總和， n為正交表的行數， q為該列的水平數 明確試驗目的? 把放因子的列中的數字改為因子的真實水平，便成為一張試驗計劃表。其中 T1j、 T2j分別是第 j列一水平與二水平數據的和， n是正交表的行數[例 ]的計算表[例 ]的方差分析表其中：SA=S1， SB=S2， SC=S4， SD=S7SAB=S3， Se=S5+S6fA=fB=fC=fD=fAB=1， fe=2AB的搭配表2.（ 2） A、 B、 C、 D為二水平因子，同時考察交互作用 AB， CD例 貢獻率分析方法要把引起數據波動的原因進行分解，數據的波動可以用離差平方和來表示。 12從圖上可以明顯地看出每一因子的最好水平 A2， B2， C3，也可以看出每個因子對指標影響的大小 RBRARC。所有計算列在下面的計算表中 在 A3水平下進行了三次試驗： 7， 8， 9，在這三次試驗中因子 B與 C的三個水平各進行了一次試驗。2.（一）試驗的設計 n=qk,(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3),(3,1),(3,2),(3,3)每一對出現一次。 ?第三節(jié) 常用的比較準則： 曲線回歸方程中參數的估計 相差較大的原因總 n較小。所求區(qū)間：（ ， +） =（ ， ）由于 =，故概率為 區(qū)間為：∵∴ 計算 F比， 兩點 通過微分學原理，可知 由于 r，說明兩個變量間有（正）線性相關關系。=求上例的相關系數
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