sixsigma六西格碼使用工具培訓(xùn)講義-資料下載頁
2025-08-13 21:11本頁面
【導(dǎo)讀】確定需改進的產(chǎn)品或過定義缺陷，收集有關(guān)產(chǎn)分析所收集的數(shù)據(jù)，以對項目進行Y優(yōu)化，並確確保在改善階段的成果。確立改善目標列的影響質(zhì)量的x量改進目標在達成情況不再回復(fù)至改善前的狀態(tài)。高層支持及責(zé)任;6Sigma結(jié)構(gòu);財務(wù)核算;客戶焦點數(shù)據(jù)驅(qū)動分析;6Sigma指標;黑帶承諾;獎勵和認可;階段都會用到相關(guān)和回歸分析方法。散佈(點)圖具體作法參照後面的例子。yi=變量y的數(shù)據(jù)點，i=1,2,3…因為我們分析的目的是發(fā)現(xiàn)主要因素並找到其影響規(guī)律。即隨著“關(guān)鍵的少。對應(yīng)於因素的某個變化量，y的變化量是多少？通過回歸分析，我們可用。方程來表示x和y的關(guān)係?；貧w分析可以篩選潛在的少數(shù)x，對y進行預(yù)測和優(yōu)化及確定對應(yīng)於y的最優(yōu)值的x的水平設(shè)置。
【正文】 . 1 3 + 2 3 2 . 6 H y d r o c a r b o n % 1 9 2 . 5 H y d r o c a r b o n % * * 2 + 5 5 . 6 7 H y d r o c a r b o n % * * 3H y d r o c a r b o n %Oxygen purity %1 . 61 . 51 . 41 . 31 . 21 . 11 . 00 . 90 . 81 0 09 89 69 49 29 08 88 6S 1 . 0 5 4 3 5R S q 8 9 . 1 %R S q ( a d j ) 8 7 . 8 %F i t t e d L i n e P l o tO x y g e n p u r i t y % = 8 8 . 2 4 8 . 8 0 H y d r o c a r b o n %+ 9 . 8 6 6 H y d r o c a r b o n % * * 2H y d r o c a r b o n %Oxygen purity %1 . 61 . 51 . 41 . 31 . 21 . 11 . 00 . 90 . 81 0 09 89 69 49 29 08 88 6S 1 . 0 0 6 8 4R S q 9 0 . 6 %R S q ( a d j ) 8 8 . 9 %F i t t e d L i n e P l o tO x y g e n p u r i t y % = 6 . 1 3 + 2 3 2 . 6 H y d r o c a r b o n % 1 9 2 . 5 H y d r o c a r b o n % * * 2 + 5 5 . 6 7 H y d r o c a r b o n % * * 3線性模式 二次非線性模式 三次非線性模式 注：主要是通過比較三種模式的 R， R(adj)和 S, R， R(adj)值最大且 S最小的模式，它就是較適合的模式。 2 2 2 2 (海量營銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 一。非線性相關(guān)關(guān)係的判定 以下幾種方法可判斷 x和 y之間是否存在非線性關(guān)係，在實際應(yīng)用時，可結(jié)合幾種方法，得出一個綜合的結(jié)論。 觀察散佈圖： 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元非線性回歸分析 (海量營銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 。確認 r 值： r 值代表 x和 y之間線性相關(guān)的程度，如果 r ， 則 x和 y的線性相關(guān) 關(guān)係十分明顯，用線性方程來擬合一般不成問題。如果 r 值很小，觀察散佈圖以發(fā)現(xiàn) x和 y之間 存在明顯的關(guān)係，可用一條線來擬合，這時可以判定 x和 y之間存在非線性相關(guān)關(guān)係。 。觀察回歸分析的殘差圖形： 殘差圖可以使我們獲得重要的信息。在正常情況下，殘差平均值應(yīng)為 0；殘差應(yīng)呈正態(tài)分布，且應(yīng)隨機分布，即不應(yīng)存在特殊的形狀。因此，通過觀察殘差的分布形狀可以判斷所用的回歸模型是否適用。 A。 回歸模型適用時的殘差分布圖和殘差擬合值圖 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元非線性回歸分析 (海量營銷管理培訓(xùn)資料下載 ) B。 回歸模型不適用時的殘差 分布圖和殘差擬合值圖 觀察上面的圖形，可發(fā)現(xiàn)模型適用時，殘差與擬合值圖上的點均勻分布在殘差為 0的直線周圍，見圖 a； 殘差分布形狀為正態(tài)分布，見圖 b。 當模型不適用時，殘差和擬合值圖上的點呈倒拋物線形，見圖 c； 殘差分布形狀為雙峰形 (見圖 d)或其他特別的形狀。 我們可通過下面的兩種方法去驗證： 1。通過 Minitab的 “ Fitted Line Plot” 來檢驗。 2。通過 Minitab的 “ Lack of fit test” ， 即擬合良好性測試來判斷。 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元非線性回歸分析 (海量營銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 二。 一元非線性回歸模型 根據(jù) x和 y之間不同的非線性關(guān)係，回歸模型可分為二次回歸模型和三次回歸模型。當然也有更高次的回歸模型，但實際應(yīng)用時須本著愈簡單愈適用的原則，盡量不要超過三次模型。二次回歸模型和三次回歸模型中， x和 y之間關(guān)係 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元非線性回歸分析
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