六西格瑪分析響應(yīng)面實(shí)驗(yàn)(編輯修改稿)
2025-03-16 23:03 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 應(yīng)面回歸： 使用編碼單元進(jìn)行分析。 估計(jì)的強(qiáng)度回歸系數(shù)。 Six Sigma Introduction GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 December 18, 1998 使用簡(jiǎn)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(duì)話框（“編碼 ”（集中）數(shù)據(jù)，組塊 ） 點(diǎn)擊“ Term…” ?只選擇“成分”、“體積”、“體積2”項(xiàng)。 ?使用左箭頭鍵將選中的項(xiàng)從“選擇”框外移到“可用”框中。 在主對(duì)話框中，點(diǎn)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(píng)價(jià)簡(jiǎn)單模型的質(zhì)量。 點(diǎn)擊 所有 圖形。 對(duì)于“殘差與變量對(duì)比”，選擇“ Index”到“ Volume”。 Six Sigma Introduction GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 December 18, 1998 會(huì)話窗口輸出 “ 組塊”、“成分”、“體積”和“體積 2”是具有統(tǒng)計(jì)顯著性的項(xiàng)（ p）。 “組塊”代表實(shí)驗(yàn)進(jìn)行的日期 它具有顯著性。原因是什么呢？ 模型能夠說(shuō)明 %的變化（ Rsq（ adj））。 響應(yīng)面回歸： 使用編碼單元進(jìn)行分析。 估計(jì)的強(qiáng)度回歸系數(shù)。 參見(jiàn)下一頁(yè) Six Sigma Introduction GE Appliances Copyright 1999 Rev. 10 December 18, 1998 純誤差和匹配不足 ?三個(gè)開(kāi)環(huán)間的差異是純誤差。 ?三個(gè)開(kāi)環(huán)平均數(shù)與匹配線之間的差異是“ 匹配不足”。 純誤差： 對(duì)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(xiàng) ）。 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(gè)偏差值將很大。 此例中，匹配不足的 p值為 ，將近 。由于我們沒(méi)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(gè)基于過(guò)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(qiáng)度） 這些殘差圖并未指明模型存在的
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