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2025-05-21 17:02本頁面
【導(dǎo)讀】上屆實驗計畫評審第一名發(fā)表。實驗計畫法專有名詞介紹。一因子實驗與變異數(shù)分析。探討實驗進行的方式，以及對實驗觀測值的解。以最少的時間與經(jīng)費，客觀的找出問題的真因，尋求最穩(wěn)定品質(zhì)、最小成本的最佳生產(chǎn)條件。水準(zhǔn)選擇為可操控範(fàn)圍內(nèi)之極大極小值。多個因子以實驗所有可能的影響因子。圍內(nèi)選取水準(zhǔn)範(fàn)圍。少人為誤判交互作用誤差?！笇Φ膯栴}比對的答案更重要」。經(jīng)QIT審定委員判定是否使用DOE實驗配置D+15. 機械或反應(yīng)溫度或時間。因子水準(zhǔn)-在針對各別因子所作實。驗中，會被改變的設(shè)定數(shù)。處理-因子水準(zhǔn)的特定組合為處理。不一致或不連貫時。多因子所得到的回饋反應(yīng)。如何有效改善LGA類零件之氣孔。變異數(shù)分析的意義。平均數(shù)易受離散值的影響。平均數(shù)接近標(biāo)準(zhǔn)=此群資
【正文】 E r r o r 0 . 7 5 16 0 . 0 5 63% T o t a l 1 . 4 1 19 1 . 4 1 1 0 0 % 由上表 7 的結(jié)果顯 示 材料因子（ A ）的對於試片強度有顯著的影響，並且其材質(zhì)變異，對於整體變異的貢獻度為 37 % 顯示其為重要的影響因子。另外，因為其誤差的變異貢獻很大，代表還有重要因子沒有被發(fā)現(xiàn)，由此可以知道，在因子選定方面， 尤其是因子選定只能有一個時 ，必須要慎選，否則很可能做了白功 (利用多重比較法 ) 【解】 ? ? S te p5 . 求最佳條件 ( 利用多重比較法 ) 由上表查出各材料之強度平均值 1AY＝ 13 . 1 2AY＝ 13 . 2 3AY＝ 13 . 5 4AY＝ 1 t 0. 025 ( 16) *)5/15/1( ??= ( 2) ( 3 68) = 0. 29 0 1 t 0. 005 ( 16) *)5/15/1( ??=(2 .9 2 1) ( 0. 13 6 8) = 0. 3 9 96 jiyy ? 1AY 2AY 3AY 4AY 0 ** 2 * 0 3AY 0 ** 2 * 2AY (利用多重比較法 ) 【解】 故只要兩平均數(shù)相減之絕對值小於 0 . 2 9 1 就代表在信心水穩(wěn) 9 5 % 沒有差異。 由上表可得知我們有 9 5 % 信心相信， A3 與 A 4 材料所生產(chǎn)的產(chǎn)品強度明顯比 A1與 A2 高。 1AY 2AY 3AY = 4AY (利用信賴區(qū)間法 ) 【解】 ? ? S t e p 6 . 求最佳特性值範(fàn)圍 ( 利用信賴區(qū)間法 ) 3AY ＝ 1 3 . 5 t 0 . 0 2 5 ( 1 6 ) * )5/1( ? = ( 2 . 1 2 ) ( 0 . 0 9 7 ) = 0 . 2 0 6 故當(dāng)選用第三種或第四種材料時，我們有95 % 的信心相信產(chǎn)品強度會在 ? 之間。 一因子實例結(jié)論 經(jīng)上面的分析結(jié)果：在不同材質(zhì)中以第三種及第四種材質(zhì)的產(chǎn)品品質(zhì)強度最強，平均可以達到 1 3 .5 ，並且其 95% 信心度之推動誤差在 0 . 206 。但在 ANO V A分析階段，我們發(fā)現(xiàn)此因子對於整體變異的貢獻度很低 ( 3 7 %) ，一般我們會希望因子的變異貢獻度達到 80%以上，才能停止關(guān)鍵因子找尋。 謝謝大家 Q amp。 A 假設(shè)檢定補充說明 為什麼要做假設(shè)檢定 ? ? ? 每年有成千上萬種新產(chǎn)品上市，許多公司依據(jù)產(chǎn)品上市前的市場調(diào)查結(jié)果作為產(chǎn)品是否上市的參考依據(jù)。 ? 假設(shè)檢定提供驗證方法以決定此產(chǎn)品是否上市。 ? ? 每年數(shù)百種新藥品的發(fā)明，然而，此藥物是否真的有用，還是只是病人的心理作用呢？醫(yī)學(xué)界使用 『 雙盲實驗 』 以作為驗證。 ? 假設(shè)檢定提供驗證方法以決定此藥物是否真實有效。 DoE 與 假設(shè)檢定 ? 第一階段多因子少水準(zhǔn)的試驗後，變異數(shù)分析的結(jié)果哪些才是顯著因子？ ? 第二階段少因子多水準(zhǔn)到底結(jié)果是否為顯著？ ? 第三階段再現(xiàn)性的試驗中，我們所設(shè)定的最佳因子水準(zhǔn)是否真的對結(jié)果（特性值）有所改善？ 假設(shè)檢定的四個基本要素 ? H0: ? 虛無假設(shè) ? 一般的基本狀況。為一開始的假設(shè)。想要推翻的假設(shè)。 ? H1: ? 對立假設(shè) ? 假設(shè)檢定者 『 想要證明 』 的假設(shè)。 ? 非一般的狀況。 ? 檢定統(tǒng)計量 (Test Statistic): ? 根據(jù)抽取樣本所計算出來的統(tǒng)計量 ? 拒絕區(qū)域 (Rejection Region): ? 當(dāng)檢定統(tǒng)計量超過拒絕區(qū)域，則我們有一定的 『 信心水準(zhǔn) 』說明我們拒絕（推翻）了原本的虛無假設(shè) ? 反之，沒有足夠的證據(jù)顯示，原本的假設(shè)是錯誤的。 α 以及 β 錯誤 No error Type II error: β(消費者風(fēng)險 ) Type I Error: α(生 產(chǎn) 者風(fēng)險 ) No error 真實狀況 H0 True H0 False H0 True H0 False 抽樣檢定的結(jié)果 顯著水準(zhǔn) ? α ? 一般而言，我們通常取 α = 5% 作為“顯著水準(zhǔn) (significance level)”. ? α =P{Reject H0 when H0 is true!} ? 換言之，我們選擇接受 5% 的 『 生產(chǎn)者風(fēng)險 』 ? 當(dāng) α取越大，假設(shè)檢定越不容易 Reject H0, 也就是說。證據(jù)必須非常 『 顯著 』 ，我們才有足夠證據(jù)推翻虛無假設(shè) 統(tǒng)計量 ? Z (標(biāo)準(zhǔn)常態(tài)分配 ) ? 統(tǒng)計量有很多種，我們以最簡單的統(tǒng)計量 : Z 為例， 說 明假設(shè)檢定的過程與方法。 /xzn????欲檢定的母體平均數(shù) 樣本平均數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 樣本大小 拒 絕 區(qū)域 : 以 Z統(tǒng)計量、雙尾檢定為例 ? Nondirectional, twotail test ? H0: pop parameter ＝ value ? H1: pop parameter ≠ value ? ?? ? ?????D o N o tR e j e ct H000R e j e ct HR e j e ct H+Z Z 顯著水準(zhǔn) α =P{Reject H0 when H0 is true!} Back
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