六西格瑪分析響應(yīng)面實驗(編輯修改稿)
2025-03-16 23:03 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 應(yīng)面回歸： 使用編碼單元進行分析。 估計的強度回歸系數(shù)。 Six Sigma Introduction GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 December 18, 1998 使用簡單模型重新匹配： 組塊、成分、體積、體積 2 StatDOEAnalyze RS Design或者“ Ctrle” 不要改變主要對話框（“編碼 ”（集中）數(shù)據(jù)，組塊 ） 點擊“ Term…” ?只選擇“成分”、“體積”、“體積2”項。 ?使用左箭頭鍵將選中的項從“選擇”框外移到“可用”框中。 在主對話框中，點擊“ Graphs”。 Six Sigma Introduction GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 December 18, 1998 殘差分析 創(chuàng)建殘差圖以便我們能夠評價簡單模型的質(zhì)量。 點擊 所有 圖形。 對于“殘差與變量對比”，選擇“ Index”到“ Volume”。 Six Sigma Introduction GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 December 18, 1998 會話窗口輸出 “ 組塊”、“成分”、“體積”和“體積 2”是具有統(tǒng)計顯著性的項（ p）。 “組塊”代表實驗進行的日期 它具有顯著性。原因是什么呢？ 模型能夠說明 %的變化（ Rsq（ adj））。 響應(yīng)面回歸： 使用編碼單元進行分析。 估計的強度回歸系數(shù)。 參見下一頁 Six Sigma Introduction GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 December 18, 1998 純誤差和匹配不足 ?三個開環(huán)間的差異是純誤差。 ?三個開環(huán)平均數(shù)與匹配線之間的差異是“ 匹配不足”。 純誤差： 對于自變量常數(shù)值的響應(yīng)的可重復(fù)性。這是一種內(nèi)在誤差（白噪音加上模型未包含的 X項 ）。 匹配不足： 平均值與假定模型之間的偏差。如果模型不能很好地與數(shù)據(jù)相匹配，那么這個偏差值將很大。 此例中，匹配不足的 p值為 ，將近 。由于我們沒有具體理由相信二次模型就是系統(tǒng)的正確模型，所以可能要研究其他模型（或許是一個基于過程物理學(xué)的模型）。 Six Sigma Introduction GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 December 18, 1998 殘差分析 殘差柱狀圖 （響應(yīng)變量為強度） 這些殘差圖并未指明模型存在的
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