【正文】 :21:2809:21Mar2324Mar23 ? 1越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。 :21:2809:21:28March 24, 2023 ? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 。 % df = 4 抽樣平均值的分布 UCL X % 95% LCL 95%置信區(qū)間 風(fēng)險(xiǎn) 風(fēng)險(xiǎn) t = t = 備注： T表格列出了曲線的一半數(shù)據(jù)，因此使用%的表格數(shù)值。 9. 功效 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)?zāi)芰?，以檢查出差異，或正確地拒絕 Ho 的機(jī)率。 3. 一類錯(cuò)誤 當(dāng) Ho 實(shí)際上為真時(shí)而被拒絕所產(chǎn)生的錯(cuò)誤，或是接受存在差異、但事實(shí)上卻沒有差異時(shí)所犯的錯(cuò)誤。 在運(yùn)行某些例行程序之間，您需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行“退棧”： Manip Stack/Unstack Unstack 在“ 不可用性”中對數(shù)據(jù)進(jìn)行退棧 存儲在數(shù)據(jù)欄 c14c16中 使用數(shù)據(jù)欄 2中的下標(biāo) 3個(gè)呼叫中心 1. 中心 A (24樣本 ) 2. 中心 B (24樣本 ) 3. 中心 C (12樣本 ) 雙樣本 CI和假設(shè)檢驗(yàn) GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1999年 1月 11日 關(guān)鍵概念 : 第 4部分 雙樣本置信區(qū)間和假設(shè)檢驗(yàn) ? 方差 F檢驗(yàn)是比較 2個(gè)方差的假設(shè)檢驗(yàn) 在 Minitab中，方差檢驗(yàn)稱為“ 方差齊性” Bartlett檢驗(yàn)法比較 正態(tài) 數(shù)據(jù)的方差 Levene檢驗(yàn)法 比較 非正態(tài) 數(shù)據(jù)的方差 ? 平均值 t檢驗(yàn)用于比較 2個(gè)數(shù)據(jù)組的平均值 成對 t檢驗(yàn)比較 數(shù)據(jù) 成對 時(shí)兩個(gè)總體的平均值差異 ? 置信區(qū)間 總體參數(shù)的取值范圍 (與數(shù)據(jù)一致的值 ) 雙樣本 CI和假設(shè)檢驗(yàn) GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1999年 1月 11日 關(guān)鍵概念 : 第 4部分 雙樣本置信區(qū)間和假設(shè)檢驗(yàn) ? 統(tǒng)計(jì)風(fēng)險(xiǎn) ?? 錯(cuò) 誤 : 將實(shí)際上相同的東西誤認(rèn)為存在差異 (在裝配線上拒絕好的部件 ) ? 風(fēng)險(xiǎn) : 產(chǎn)生 ?錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn) ? 根據(jù)慣例， ?風(fēng)險(xiǎn)為 5% (或 ? = ) P值 : 所觀察到的顯著性水平。有時(shí)卡鉗 1的測量值更高；有時(shí)卡鉗 2的測量值更高。 檢查員收集了以下數(shù)據(jù)來回答這一問題： “ 兩個(gè)卡鉗是否提供同樣的測量結(jié)果？ ” 清除 Minitab (不要保存 !) Window Close all graphs 點(diǎn)擊“ Data” 窗口中的任意位置，然后點(diǎn)擊右上角的“ X” 。圖中顯示的明顯差異可能是偶然出現(xiàn)。 ? 其實(shí)，我們有 超過 %的置信度 相信 差異確實(shí)存在。 ? 我們有 95%的置信度 說明實(shí)際值在 。 分子的自由度是多少？ 分母的自由度是多少？ F表格的臨界值是多少？ 哪個(gè)方差值更大，而應(yīng)置于分子？ 計(jì)算的 F是多少？ 計(jì)算的 F值是否比表格的 F值大？ 您的結(jié)論是什么？您有證據(jù)能夠以 95%的置信度來說明固定架 7和固定架 8之間的方差不同嗎？ 雙樣本 CI和假設(shè)檢驗(yàn) GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1999年 1月 11日 方差齊性 StatANOVAHomogeneity of Variance ? Bartlett檢驗(yàn)法 正態(tài)數(shù)據(jù) ? Levene檢驗(yàn)法 非正態(tài)數(shù)據(jù) 采用 Minitab比較方差 Ho : ?12 = ?22 = . . . = ?k2 p ??時(shí) 無法拒絕 Ho? Ha : ?i2 = ?j2 (至少 一對 ) p ?時(shí) 接受 Ha? ?一般為 .05。 比較方差 何時(shí)應(yīng)該比較方差？ 如果您對改變了工序，并想確定輸出結(jié) 果中的方差是否改變，您可以將工序改變 前后的方差進(jìn)行比較。 將疊加的數(shù)據(jù)保存在 c9。 假設(shè)檢驗(yàn) 有助于確定差異是 確實(shí)存在 ，還是 偶然發(fā)生 。 雙樣本 CI和假設(shè)檢驗(yàn) GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1999年 1月 11日 位于洗衣機(jī)上的傳動裝置的總高度將影響制動性能。 本章的目的是使用 假設(shè)檢驗(yàn) 來檢查兩個(gè)總體的平均值和方差之間的差異是否存在統(tǒng)計(jì)顯著性。 假設(shè)檢驗(yàn) 給出了答案的統(tǒng)計(jì)置信度 GraphBoxplot 目標(biāo)值 = 雙樣本 CI和假設(shè)檢驗(yàn) GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1999年 1月 11日 觀察數(shù)據(jù)的另一種方式 抖動的分布圖 8 7 6 5 4 3 2 1 0 固定架 總高度 目標(biāo)值 雙樣本 CI和假設(shè)檢驗(yàn) GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1999年 1月 11日 采用假設(shè)檢驗(yàn)法來分析差異 是實(shí)實(shí)在在的還是偶然發(fā)生的 您想知道什么？ 1. 方差： ? 統(tǒng)計(jì)問題 不同 固定架方差之間看上去明顯的差異是實(shí)際存在還是偶然發(fā)生的？ ? 實(shí)際問題 我們是否應(yīng)該努力制造象 2號那樣的固定架，以減少方差？ 2. 平均值 : ? 統(tǒng)計(jì)問題 不同 固定架均值之間看上去明顯的差異是實(shí)際存在還是偶然發(fā)生的？ ? 實(shí)際問題 我們是否應(yīng)該努力制造象 3號那樣的固定架，以使它們接近目標(biāo)值？ 雙樣本 CI和假設(shè)檢驗(yàn) GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1999年 1月 11日 根據(jù)您希望比較的內(nèi)容選擇假設(shè)檢驗(yàn)法 采用什么工具確定差異是確實(shí)存在，還是偶然發(fā)生？ 比較方差 ? F檢驗(yàn)法 (2個(gè)方差 ) ? Bartlett檢驗(yàn)法 (用于正態(tài)數(shù)據(jù) ) ? Levene檢驗(yàn)法 (用于非正態(tài)數(shù)據(jù) ) 比較平均值 ? 雙樣本 t ? 成對 t 1. 2. 雙樣本 CI和假設(shè)檢驗(yàn) GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1999年 1月 11日 為什么使用假設(shè)檢驗(yàn)和 置信區(qū)間？ 在六個(gè)西格瑪項(xiàng)目中，我們使用圖形和假設(shè)檢驗(yàn)來篩選 少數(shù)關(guān)鍵 Xs。 Manip Stack/Unstack Stack 疊加 c1c8。您可以使用方差檢驗(yàn)來作出判斷。 雙樣本 CI和假設(shè)檢驗(yàn) GE Appliances Copyright 1999 修訂版 10 1999年 1月 11日 F表格 D e n o m 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101 1 6 1 . 4 0 1 9 9 . 5 0 2 1 5 . 7 0 2 2 4 . 6 0 2 3 0 . 2 0 2 3 4 . 0 0 2 3 6 . 8 0 2 3 8 . 9 0 2 4 0 . 5 0 2 4 1 . 9 02 1 8 . 5 1 1 9 . 0 0 1 9 . 1 6 1 9 . 2 5 1 9 . 3 0 1 9 . 3 3 1 9 . 3 5 1 9 . 3 7 1 9 . 3 8 1 9 . 4 03 1 0 . 1 3 9 . 5 5 9 . 2 8 9 . 1 2 9 . 0 1 8 . 9 4 8 . 8 9 8 . 8 5 8 . 8 1 8 . 7 94 7 . 7 1 6 . 9 4 6 . 5 9 6 . 3 9 6 . 2 6 6 . 1 6 6 . 0 9 6 . 0 4 6 . 0 0 5 . 9 65 6 . 6 1 5 . 7 9 5 . 4 1 5 . 1 9 5 . 0 5 4 . 9 5 4 . 8 8 4 . 8 2 4 . 7 7 4 . 7 46 5 . 9 9 5 . 1 4 4 . 7 6 4 . 5 3 4 . 3 9 4 . 2 8 4 . 2 1 4 . 1 5 4 . 1 0 4 . 0 67 5 . 5 9 4 . 7 4 4 . 3 5 4 . 1 2 3 . 9 7 3 . 8 7 3 . 7 9 3 . 7 3 3 . 6 8 3 . 6 48 5 . 3 2 4 . 4 6 4 . 0 7 3 . 8 4 3 . 6 9 3 . 5 8 3 . 5 0 3 . 4 4 3 . 3 9 3 . 3 59 5 . 1 2 4 . 2 6 3 . 8 6 3 . 6 3 3 . 4 8 3 . 3 7 3 . 2 9 3 . 2 3 3 . 1 8 3 . 1 410 4 . 9 6 4 . 1 0 3 . 7 1 3 . 4 8 3 . 3 3 3 . 2 2 3 . 1 4 3 . 0 7 3