變異數(shù)分析的認(rèn)識(shí)與應(yīng)用-資料下載頁(yè)
2025-08-15 08:50本頁(yè)面
【導(dǎo)讀】能夠"合久必分"再還原成各因子本來(lái)的面目？這個(gè)時(shí)候就要靠"分"字訣的變異數(shù)分析法（Analysis. ANOVA為何能掌握此一精髓呢？其根本原因在于ANOVA是奠基在經(jīng)得起搖撼的偏差平方和的理。長(zhǎng)久以來(lái)，統(tǒng)計(jì)學(xué)家就證實(shí)了當(dāng)一元配置時(shí)：。這種統(tǒng)計(jì)理論甚至可以圖1表示。透過(guò)圖1的幫助我們可更容易明白，當(dāng)任何一組數(shù)據(jù)在未被分解之前，其ST就已經(jīng)存在了，如果ST主要是由SA造成的，那么基本上我們可以認(rèn)為：A因子對(duì)最后結(jié)果有相當(dāng)大的影響，由于VA及Ve都分別過(guò)濾掉了呼朋引伴"n"的膨漲效應(yīng)，因此，可以作出更公平的比較。就可以獲得F0值，只要FA大于F0那就表示A因子對(duì)結(jié)果有顯著影響。以上這種推理過(guò)程就是ANOVA. 以上數(shù)據(jù)輸入PC程序集后，則會(huì)產(chǎn)生ANOVA表（如表3）。（合并后之ANOVA，合并原則請(qǐng)參考第。就可一目了然了，因此ANOVA分析其功。則可進(jìn)行第二階段之后續(xù)實(shí)驗(yàn)）。以上五點(diǎn)都是透過(guò)ANOVA而得到的重要技術(shù)情報(bào)，也就是一般俗稱的KNOW-HOW。為大受公司重用的"功臣師"了。
【正文】 成效孰高之原則來(lái)選擇 A/G/D/F/I 在生產(chǎn)上該用那一水平，（例 F1水平成本甚低， F2水平成本很高，則經(jīng)此實(shí)驗(yàn)后因證明 F1/F2 對(duì)結(jié)果之差異很小，所以可以大膽來(lái)使用 F1作量產(chǎn)條件。 ） 4. 本個(gè)案之初步較佳條件為 C2,B1,A1,D2,F1,G1,H2（若要獲得更嚴(yán)謹(jǐn)之最適條件則可進(jìn)行第二階段之后續(xù)實(shí)驗(yàn)）。 5. 由于誤差項(xiàng)（ e）之貢獻(xiàn)率高達(dá) %，這顯示在原始實(shí)驗(yàn)的 A/B/C/D/F/G/H等因子之外，還有一些可能被遺漏之因子，值得在后 續(xù)實(shí)驗(yàn)中再加以探索證實(shí)。 以上五點(diǎn)都是透過(guò) ANOVA 而得到的重要技術(shù)情報(bào)，也就是一般俗稱的 KNOWHOW。 用 的方式來(lái)做實(shí)驗(yàn)為什么一定比傳統(tǒng)試錯(cuò)法的方式更有效呢？其原因之一是可透過(guò)直交配列表（請(qǐng)參考第六章，第七章）而大量減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)，降低實(shí)驗(yàn)成本，而更大的好處是透過(guò)變異數(shù)分析（ ANOVA）可非常精確地掌握到 KNOWHOW，在技術(shù)密集的時(shí)代，誰(shuí)能掌握 KNOWHOW 誰(shuí)就是真正的贏家，因此一位可以具體提出 KNOWHOW 的工程師，自然能在高科技時(shí)代中，搖身一變成為大受公司重用的 功臣師 了 。
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