【正文】 ck 的內(nèi)容 把 C7的 data保存到 C8 Subscript。 (2) 把 Durability 標準化為 3和 4之間的數(shù)據(jù)。 指定把各個 window 都顯示 , 或者用小圖標來顯示 167。?Variables : 選擇需要分析的 Col(變量 )?By variable : 使用集團 (Gvoup)變量計算基礎(chǔ)統(tǒng)計量 N : data 數(shù)值 Mean : 平均 Median : 中央值 TrMean : 調(diào)整平均 StDev : 標準偏差 SE Mean : Standard Erro of Mean Minimum :最小值 Maximum : 最大值 Q1 : 1/4數(shù) 　　　　 Q3 : 3/4數(shù)Minitab基礎(chǔ)統(tǒng)計量 (Display Descriptive Statistics) 制作圖表選項 167。PValue : 比留意水準大時為正態(tài)性Minitab基礎(chǔ)統(tǒng)計量 (Display Descriptive Statistics) 216。Variables : 選定要分析的 Col167。 Test 時 Ho值追加表示。SE Mean : 平均誤差167。Alternative : 設(shè)定對立假設(shè)167。Alternative : 設(shè)定對立假設(shè)結(jié)果解釋 : p值小于留意水準 5%， 故駁回歸屬 假設(shè) ,即兩個母平均間有差MinitabPaired t216。兩個母不良率差的推定及檢定 167。167。Variable : 設(shè)定需正態(tài)性檢定的 Col(變量 ) 167。Fitted Line Plot:用一個預(yù)測變量的線型或多次項進行 回歸分析?Residual Plot : 為殘差分析的 Plot作成? Logistic square regression:反應(yīng)變量為范籌型資料時167。Fit intercept:決定在模型中是否除去絕對項167。對資料的說明程度 (決定系數(shù) )為%，因第 9個數(shù)據(jù)是非正常數(shù)據(jù)，故需要進一步觀察。Response:輸入反應(yīng)變量 (Pulse2)167。 在分析者所希望的說明變量中找出最佳模型的分析167。在線型回歸及多項回歸中有用的方法 , 即一個變量對應(yīng)一個反應(yīng)值時?；貧w分析時 , 若保存了殘差和推定值 (Fits),則利用 Residual Plot 步驟繪出殘差圖形。存在成功與試行次數(shù) , 成功與失敗 , 失敗 與試行次數(shù)形態(tài)的反應(yīng)變量時，各自輸入 。并且 p值為 ，故判斷為至少一個不是 0。 167。Frequency:輸入頻率數(shù)167。在數(shù)據(jù)為一個 Col中以 Stack 形態(tài)保存時使用。SS:乘方的和 (Sum of Square)167。?存在各范圍間的重疊區(qū)間 ?各點呈現(xiàn)直線狀態(tài)時，意味著正態(tài)性MinitabOne Way ANOVA(一元配置法 ) 216。Row factor:B因子167。用 Graph 來顯示因子的平均值，檢討因子的哪個水準有影響分散分析與平均分析的差距 分散分析是對水準間有無差距的分析平均分析是對全體平均與各水準平均間有無差 距的分析167。Strength 的 3水準 (值 =3)時有影響MinitabAnalysis of MeansMinitabBalanced ANOVA216。MinitabTest for Equal Variances216。Pool error across groups適用總合誤差◆ 平均值以 symbol 標記，且有信賴 區(qū)間標記。Lake在各水準間無太大的變動。5. DOE(實驗計劃法 )Minitab實驗計劃法基礎(chǔ) 216。Contour/Surface(Wireframe)Plots:展現(xiàn)實驗的 反應(yīng)表面167。因子 (Factor) 實驗所用的輸入要素 (例 ) 溫度 , 濕度 ,…167。 根據(jù)因子的數(shù)量 一元配置法 , 二元配置法 , 多元配置法216。?選擇欲輸出最小乘方平均的 termMinitabFactorial Design(要因配置法 ) Storage...?Fits and Residuals : 把適合值與殘差保存在 Work sheet .?Model Information : 在 2水準要因?qū)嶒灮蛘? PB 實驗分析結(jié)果中，保存各個反應(yīng)值的 效果。 反應(yīng)表面計劃法的種類 中心合成計劃法 (Central Composite Design) BoxBehnken計劃法 (BoxBehnken Design)216。 把表示工程狀態(tài)的特性值移動具有一定模樣的點，按系列類別連接而成的線型圖表 ?Define Tests:管理圖的初期設(shè)定?BoxCox Transformation:把非常歪曲的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 正態(tài)性數(shù)據(jù)?Xbar:對部分群平均的管理圖?R:對部分群范圍的管理圖?S:對部分群標準偏差的管理圖?XbarR:對部分群平均和范圍的管理圖?XbarS:對部分群平均和標準偏差的管理圖?I:對個別觀測值的管理圖?MR:對移動范圍的管理圖?EWMA:對指數(shù)加重移動平均的管理圖?MA:對移動平均的管理圖?CUSUM:累積管理圖?Zone:Zone管理圖?ZMR:對個別觀測值和移動范圍的已標準化的管理圖Minitab管理圖基礎(chǔ)MinitabDefine Test216。 在控制數(shù)據(jù)的非正態(tài)性與 Serve Group 平均相關(guān)的 Serve Group 工程變動修正時使用。小于 1的值在 cube內(nèi)， 大于 1時軸點位置則在 cube位置外?Number of Block:指定 Block 數(shù)?Number of Center points : 指定中心點MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計劃 ) MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計劃 ) Factors...?輸入因子名與水準Options...?實驗順序 random化?生成相同的實驗計劃時指定其次數(shù)?把實驗計劃保存在 Work sheetResults...?能多樣指定 欲在 Session 窗輸出的實驗 計劃結(jié)果 MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計劃 ) Analyze RS Design?Responses : 選擇已輸入結(jié)果的列?Analyze data using : 決定在分析時是否使用因子水準 code化、或 uncode化， uncode 指已輸入的因子實際水準Terms...?選擇 Model 項 (term) Linear:A,B,C Linear and Square:A,B,C,A*A,B*B,C*C Linear and 和 2因子交互作用： A,B,C,A*B,B*C,A*C full quadratic:A,B,C,A*A,B*B,C*C,A*B, A*C,B*CResults...Storage...?在 Session 窗輸出系數(shù)和分散分析表、異常值?把適合值與殘差保存在 Worksheet MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計劃 ) Minitab 實行結(jié)果 Linear?分散分析表 Linear 部分的 pvalue為 ， 故表示 Linear Model沒有影響?在看分散分析表的 LackofFit 部分的 pvalue為 ， 可知預(yù)測模型的適合性缺乏 即 ,必要其它形態(tài)的預(yù)測模型 看 2次形態(tài)的預(yù)測模型MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計劃 ) Terms...Graphs...?選擇 Full quadratic ?在 Residual Plots中選擇 “Histogram” “Normal plot”, “Residual versus fits” “Residual versus order”216。 實驗計劃 Matrix等對各個反應(yīng)值進行保存。 在 Minitab 中要因配置法的實行階段 利用 “Create Factorial Design” 為了完全要因配置法或部分實施法的實驗設(shè)計的選擇 選擇實驗設(shè)計后 , 指定各因子的名名稱及水準、反復(fù)次數(shù)、 Random化與否 實行實驗后 , 輸入數(shù)據(jù)實行 “Analyze Factorial Design” 得出實驗分析結(jié)果 最后利用 “Factorial Plot” 繪出主效果及交互效果的 plot MinitabFactorial Design(要因配置法 ) MinitabFactorial Design(要因配置法） Create Factorial Design?2level factorial(default generators) 2水準要因配置 (generator 自動指定 )?2level factorial(specify generators) 2水準要因配置 (generator 使用者指定 )?PlackettBurman design:15因子以上的情況?General full factorial design:在 2水準以上， 且要因類別水準不同時的完全要因?qū)嶒?Number of factors:因子數(shù) 指定?Display Available Designs:展示使用可能的 配置 ?顯示因子別實驗數(shù) (Run)和 分析度 （ Resolution)反應(yīng)值 (Response) 實驗的數(shù)值性結(jié)果 (一般用 Y表示 ) (例 ) Y = 267mm167。Response Optimizer:尋找滿足目標值因子的 最佳組合167。 實驗的成敗，只有把以往的經(jīng)驗或者理論性、 技術(shù)性知識等的原有技術(shù)與 依照實驗計劃法的知識結(jié)合起來才有可能 . 167。交互作用的水準間差異比較167。對主效果的水準間差異比較167。 MinitabInterval Plot216。Response:實驗結(jié)果數(shù)據(jù)167。Distribution of Data:資料的分布形態(tài) Normal:正態(tài)分布 , Factor 1:因子水準 Col (一元配置法時 ) Factor 2:因子水準第二 Col (二元配置法時 ) Binomial:二項分布 Poisson:Poisson分布167。Store residuals:保存殘差167。剩余事項與 Stack 情況相同?Responses:指定按各水準別 有反應(yīng)值的 Col MinitabOne Way ANOVA(Unstacked)) 216。F:F概率值167。Response:指定反應(yīng)變量167。 167。Factors:Regionr 的 pvalue= 比留意水準，故沒有影響。在 Measures of Association 上 Pairs部分是一致的結(jié)果，Summary Measures表示預(yù)測力的尺度。Model:指定說明變量 167。Residuals : 指定殘差167。Response:指定反應(yīng)變量167。Free predictors:指定在模型里包含可能性的 變量167。Predictors to include in every model: 指定先包含的變量167。MinitabStepwise216。Lack of Fit Tests Pure error:指定履行適合性檢定時純誤差項的 輸出與否 Data subsetting:指定把說明變量細分而提供類似 反復(fù)效果的算法適用與否167。Ordinal Logistic Regression:利用順序型反應(yīng)變量的 回歸分析 (3個以上范籌時 )167。Tests for Normality : 三個方法中選擇一種 結(jié)果分析 :首先若資料與圖象中的直線一致，可認為按正態(tài)分布。 （ 相同 ） 216。Confidence level : 信賴度167。Samples in columns :只限兩種文字或者數(shù)字167。Assume equal variance :假設(shè)兩個集團的母分散一致結(jié)果解釋 : p值大于 5% 有益水準， 故選擇歸屬假設(shè)， 即兩個母平均在 95% 信賴區(qū)間無差異Minitab2Sample tTwoSample TTest and