minitab實例ppt課件(更新版)
【正文】 否相等，主效果和交互效果是否有意 ？ 生產(chǎn)線： PValue → H a → u 不等，有差異； 改善、交互： PValue → H 0 → u 相等，無差異； 生產(chǎn)線：信賴區(qū)間沒有都重疊 － u有差別－ 對結(jié)果有影響 改 善：信賴區(qū)間重疊 － u無差別－ 對結(jié)果沒有影響 A— （相關(guān)分析）： PValue → H a → （有相關(guān)相關(guān)） I — DOE： (1)： 2因子 2水準(zhǔn) ① 因子配置設(shè)計 ： 輸出結(jié)果： 輸入 實驗 結(jié)果 ② 曲線分析 ： 傾斜越大， 主效果越大 交叉越大， 交互效果越大 最大的 data ③ 統(tǒng)計性分析 ： 實施對因子效果的 ttest，判斷與 data有意的因子。 I — 最大傾斜法： 一次試驗－－ (1) 因子配置設(shè)計 ： 背景： 反應(yīng)值 : 收率 (Yield) 時間＝ 35min，溫度＝ 155時， Y＝ 80％ － 因 子 : 時間 (30 , 40) 溫度 (150,160) 確認(rèn)哪個因子影響收率，利用中心點包括的 22配置法 在中心點實驗的次數(shù)！ 一次試驗－－ (2)統(tǒng)計性分析 ： 實施對因子效果的 ttest， 判斷有意的因子 。 因子間的交互作用無有意 。 如圖可見， 6月散步大， 8月明顯減少； （ 3） nP 管理圖（離散，樣本大小一定） （ 5） C 管理圖（離散，不良數(shù)） （ 5） U 管理圖（離散，不良數(shù)，組大小不定） 。 RSq(adj)64%， → 可以信賴回歸模型 ； ※ 通過分散分析，判斷 2次效果的有意性 1次效果、 2次效果有意 ※ 通過 LackofFit Test，判斷模型的 適合性 失 擬 (不有意 )， 因此判斷模型適合 (3) 殘差分析 ： 對殘差的正態(tài)分布假說的研討 － 直方圖 、 正態(tài)分布圖 對分散同質(zhì)假說的研討－與擬合值 ※ 殘差已確定為隨機分布，可以進行分散同質(zhì)假說研討 (3) 坐標(biāo)圖分析 ： 因子的 最佳條件 A: 289 ~ 310 B: 11 ~ 18 → 預(yù)想 Y=. (4) 數(shù)值性分析 ： 最佳化因子水平 初期設(shè)定（大概值） 望大：求最大值； 下限：設(shè)定最小值 望目：設(shè)定目標(biāo)值 Y = ， 滿足度 = 1。 1次效果 (Main Effect) 有意； 彎 曲 不有意，故而沒有曲率效果。M測量系統(tǒng)分析： 連續(xù)型案例： 背景： 3名測定者對 10部品反復(fù) 2次 TEST － 測量值隨 OP的變動 － 測量值隨部品的變動 － 對于部品 10， OP有較大分歧； 所有點落在管理界限內(nèi) － 良好 大部分點落在管理界限外 － 主變動原因：部品變動 － 良好 M測量系統(tǒng)分析： 離散型案例 （名目型） ： gage名目 .Mtw 背景： 3名測定者對 30部品反復(fù) 2次 TEST 檢查者 1需要再教育； 檢查者 3需要追加訓(xùn)練； (反復(fù)性 ) 兩數(shù)據(jù)不能相差較大， 否則說明檢查者一致的判定與標(biāo)準(zhǔn)有一定差異 個人與標(biāo)準(zhǔn)的一致性 （再現(xiàn)性？） M測量系統(tǒng)分析： 離散型案例 （順序型）： 散文 .Mtw 背景： 3名測定者對 30部品反復(fù) 2次 TEST 張四 需要再教育； 張一、張五需要追加訓(xùn)練； (反復(fù)性 ) 兩數(shù)據(jù)不能相差較大， 否則說明檢查者一致的判定 與標(biāo)準(zhǔn)有一定差異 M正態(tài)性測定 : (測定工序能力的前提 ) 案例： 背景： 3名測定者對 10部品反復(fù) 2次 TEST Pvalue － 正態(tài)分布（ P越大越好） 本例： P＝ ，數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。 － A, B 有意 ； 通過分散分析判斷 1次效果、交互作用及曲率效果的有意性。 ※ RSq
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