samsung的minitab教程2-文庫吧在線文庫
【正文】 ta = 決定表面 data Use data defined over a regular mesh = 使用規(guī)定為 mesh 的數(shù)據(jù) Interpolate data over a specified mesh =使用對(duì)指定的 mesh(X,Y)保存的數(shù)據(jù) Positions = Automatic : 自動(dòng)計(jì)算 = Number : Mesh 數(shù)Minitab3D Wireframe Plot216。 一次可做到 20個(gè)變量 .MinitabMatrix plot216。 所謂檢定能力 (POWER)? 在歸屬假設(shè)不正確時(shí)為駁回的概率，即成為檢出歸屬假設(shè)錯(cuò)誤的概率。 MinitabChiSquare Test?選擇已輸入數(shù)據(jù)的列?期待度數(shù) =第 i 行總觀測(cè)數(shù) * 第 j 列總觀測(cè)數(shù) / 總觀測(cè)數(shù) ? 通過上面的圖表可以認(rèn)為作業(yè)人員 1的一致率比作業(yè)人員 2低， 并必要對(duì)作業(yè)人員 1的追加訓(xùn)練。Minitab結(jié)果解釋? 用 Xbar Chart 能分析測(cè)定系統(tǒng)的有用性 , 若超過管理界限 50%時(shí)能檢查部品間變動(dòng)， 否則不適合區(qū)分部品間變動(dòng)。?長(zhǎng)期工程能力?當(dāng)前能力?長(zhǎng)期預(yù)測(cè)能力MinitabCapability Sixpack(Normal)216。 一定單位內(nèi)的缺點(diǎn)數(shù)管理圖 , 當(dāng)一個(gè)中的缺點(diǎn)數(shù)少時(shí) , 使用一定個(gè)數(shù)中的缺點(diǎn)數(shù)?Variable : 缺點(diǎn)數(shù)MinitabU 管理圖216。?Data are arranged as: Single column : 變換對(duì)象 Col Subgroup size : 部分群的大小?Store transformed data in: Single column : 欲保存的 ColMinitabXbar R 管理圖?選擇包含已測(cè)定 data的列?指定群的大小?Unstack data時(shí)?輸入已知的平均、標(biāo)準(zhǔn)偏差便可繪出管理界線?依指定的 Group獨(dú)立繪出管理界線。 在控制數(shù)據(jù)的非正態(tài)性與 Serve Group 平均相關(guān)的 Serve Group 工程變動(dòng)修正時(shí)使用。 不良率管理圖隨著試料的大小不同，限界的幅度也發(fā)生變化Minitab C 管理圖216。 工程的數(shù)據(jù)為連續(xù)性資料并隨 Weibull分布時(shí)的工程能力指數(shù)計(jì)算?選擇數(shù)據(jù)列?選擇決定 Weibull 分布模樣的形象母數(shù)?產(chǎn)品特性為單側(cè)規(guī)格時(shí)輸入 3， 而 兩側(cè)規(guī)格時(shí)保留 6。調(diào)查測(cè)定系統(tǒng)的散布對(duì)工程散布的影響 , 并判斷測(cè)定系統(tǒng)的測(cè)定能力的技法? 按 “Option”鍵后，在 Process Tolerance輸入 規(guī)格公差，便可求規(guī)格比 %RR值 (%Tolerance)。Minitab 計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù) RR ? 在 Worksheet 輸入數(shù)據(jù)Minitab 計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù) RR利用 Minitab的分析各輸入測(cè)定值 , 標(biāo)本 , 作業(yè)人員的列 ? Stat Quality Tools Attribute Gage RR Study( Minitab 提供 )Minitab 計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù) RR Minitab 分析結(jié)果 ? Session的結(jié)果分析? 作業(yè)人員 1在總 20回的觀測(cè)中 18回 一致 , 即一致率 90% 作業(yè)人員 2在總 20回的觀測(cè)中 20回都 一致 , 即一致率 100%? 2名作業(yè)人員在總 20回的觀測(cè)中， 17回一致 , 即一致率 85% Minitab 計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù) RR ? 圖表的結(jié)果分析 ? 各作業(yè)人員的觀測(cè)值一致程度 , 通過信賴區(qū)間可以確認(rèn)。?Multiple Correspondence Analysis : 適用于 3個(gè)或 3個(gè)以上的 分類型變量。216。 在多個(gè)變量中掌握有關(guān)注的兩個(gè)變量的特殊關(guān)系時(shí)適用 .216。把 3D數(shù)據(jù)用 Wireframe 作成 216。追查用 Graph 對(duì)輸出的點(diǎn)的值216。在線上面把觀察的數(shù)據(jù)用點(diǎn) (dot) 表示216。 用 X、 Y、 Z值生成 三維 Point 216。 與檢定力 (POWER)關(guān)系 α↑, β↓ 檢定能力 ↑ 標(biāo)準(zhǔn)偏差 ↑ 檢定能力 ↓ difference ↓ 檢定能力 ↓ 標(biāo)本大小 ↑ 檢定能力 ↑216。 既使 p值有意，但對(duì)其結(jié)果可持懷疑。表格里包含個(gè)數(shù) , 百分率 , 平均 , 標(biāo)準(zhǔn)偏差最 大值等統(tǒng)計(jì)量。?Gage RR的變動(dòng)大部分起因于再現(xiàn)性，并且在再現(xiàn)性中 operator與 part的交互作用影響較大。Poisson 分布數(shù)據(jù)的工程能力計(jì)算 (缺點(diǎn)數(shù) )?指定輸入缺點(diǎn)數(shù)的列?指定輸入試料數(shù)的列?輸入目標(biāo)值?U 管理圖顯示在管理狀態(tài)外有 3個(gè)點(diǎn)?累積平均 DPU在 之間的 某一個(gè)地點(diǎn)顯示相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài) ?觀察 DPU的 Histogram, 似乎隨 Weibull 分布，但有更多的數(shù)據(jù)存在時(shí) 才可以判斷 MinitabGage Run Chart216。 決定改善的功擊目標(biāo)、 掌握問題點(diǎn)、不良對(duì)策及改善效果確認(rèn)、不良或故障原因調(diào)查使用原資料 使用頻率數(shù) 按集團(tuán)類別繪出時(shí) MinitabCauseandEffect216。 當(dāng)試料群的大小在 6個(gè)以上的情況MinitabIMR 管理圖216。6. 管理圖216。 試料群的大小為 1的情況MinitabIMR R 管理圖216。 顯示結(jié)果特性和引發(fā)原因的要因之間關(guān)系的圖形。 分析測(cè)定數(shù)據(jù)的散布后發(fā)現(xiàn)問題點(diǎn)?Part number :選擇 Part 列?Operators : 選擇測(cè)定者的列?Measurement data : 選擇測(cè)定值的列?X軸按試料類別區(qū)分，便于一眼看到 各測(cè)定值出現(xiàn)何種程度差異 (
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