【正文】 S q 9 8 . 5 %R S q （ 調(diào) 整 ） 9 8 . 3 %回 歸9 5 % 置 信 區(qū) 間9 5 % 預(yù) 測 區(qū) 間擬 合 線 圖Y = 4 . 7 1 2 + 1 . 4 8 0 X62 一元線性回歸分析 新 觀測值 的 預(yù)測值 新 觀 擬 合 值 測值 擬 合 值 標(biāo) 準(zhǔn) 誤 95% 置信 區(qū)間 95% 預(yù)測區(qū)間 1 (, ) (, ) 最佳化及預(yù)測 Minitab Menu : 統(tǒng)計(jì) ? 回歸 ? 回歸 ? 假如我們希望 Y越接近 75越好， ? 通過回歸方程，當(dāng) Y=75時(shí)，求得 X= 63 為了解某地區(qū)投保人年收入和年投保金額的關(guān)系，針對(duì)該地區(qū)，調(diào)查了 20個(gè)投保人 . 對(duì)該地區(qū)投保人年收入和年投保金額，進(jìn)行回歸分析。 假如該地區(qū)有一名投保人，其年收入大約為 36,000元，請(qǐng)預(yù)測其年投保金額的大致范圍。 年收入 年投 保金額 100000 20230 50000 20230 86000 15000 202300 30000 160000 25050 30000 6000 40000 6660 80000 5000 110000 10000 60000 20230 90000 27800 20230 2300 50000 5000 60000 4500 66500 10000 150000 20230 12023 1000 120230 18000 24000 2023 文件 : Practice 64 （ DOE） 全因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 部分因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 65 在一定的預(yù)算條件 (費(fèi)用 , 時(shí)間 , ?) 下 ,為了得出最大情報(bào) , 計(jì)劃實(shí)驗(yàn)方法和分析方法 . ? 給輸出變量 (Y)有意影響的輸入變量 (X)是哪些 ? 有多大影響 ? ? 無意的輸入變量影響程度是多少 ? ? 測定誤差是多少 ? ? 產(chǎn)生有意影響的輸入變量在何種條件下 , 可以得到最理想的輸出呢 ? DOE的定義 ? DOE (Design of Experiments) 66 DOE的目的 ? 確認(rèn)被選定的 Vital Few Xs 之間的交互作用 ? 利用 X的 Y預(yù)測 MODEL樹立 ? 決定使 Y最佳化的 X條件 Y = f (X1, X2, X3, ? X n) 67 輸出變量 Y 輸入變量 X 用語 輸入因子 (因子 ) – Xs ? 稱為因子 (Factor) ? 潛在解決案或研究中的變量 ? 因子按水準(zhǔn)別分類。 例 ) 在半導(dǎo)體 Process中輸入變量為 : 壓力，溫度 輸出變量 Y X3 X2 X1 X5 ... X4 輸出變量 – Y ? 稱為反應(yīng) (Response) ? 輸入變量 (因子 )對(duì) Y的影響效果 例）半導(dǎo)體 Process效率 68 69 （ Control Charts） 控制圖 –P(不良率控制圖 ) 控制圖 –NP(不良品數(shù)控制圖 ) 70 控制圖 –NP(不良率控制圖 ) Minitab Menu : 統(tǒng)計(jì) ? 控制圖 ? 屬性控制圖 ? P… 文件 : 1 91 71 51 31 1975310 . 3 50 . 3 00 . 2 50 . 2 00 . 1 50 . 1 00 . 0 50 . 0 0樣 本比率_P = 0 . 1 6 8 5U C L = 0 . 3 3 2 4L C L = 0 . 0 0 4 71不 良 數(shù) 的 P 控 制 圖使 用 不 相 等 樣 本 量 進(jìn) 行 的 檢 驗(yàn)71 控制圖 –NP(不良率控制圖 ) Minitab Menu : 統(tǒng)計(jì) ? 控制圖 ? 屬性控制圖 ? NP… 1 51 31 1975315 04 03 02 01 0樣 本樣本計(jì)數(shù)_ _N P = 3 0 . 8 1U C L = 4 7 . 3 8L C L = 1 4 . 2 5111不 良 數(shù) 的 N P 控 制 圖文件 : 72 ? 某公司要求客服人員在收到客戶郵件后，一個(gè)工作日之內(nèi)必須回復(fù)，抽查統(tǒng)計(jì)了 6月 1號(hào)至 24號(hào)的郵件發(fā)送狀況。 ? 每天抽檢 150個(gè)郵件，統(tǒng)計(jì)延遲發(fā)送的郵件數(shù)量，用控制圖對(duì)其進(jìn)行監(jiān)控。 日期 抽查郵件數(shù)量 延遲發(fā)送數(shù)量 0601 150 3 0602 150 4 0603 150 6 0604 150 8 0605 150 6 0606 150 6 0607 150 3 0608 150 4 0609 150 8 0610 150 7 0611 150 9 0612 150 6 日期 抽查郵件數(shù)量 延遲發(fā)送數(shù)量 0613 150 12 0614 150 3 0615 150 7 0616 150 10 0617 150 6 0618 150 3 0619 150 7 0620 150 4 0621 150 5 0622 150 4 0623 150 12 0624 150 11 文件 :SPC3 練習(xí) .MTW Practice 73 ? 什么是假設(shè)檢驗(yàn) (Hypothesis Test)? 對(duì)總體 (Population)設(shè)定某種假設(shè) , 根據(jù)樣本 (Sample)的情報(bào)來判斷假設(shè)的真假與否 . 假設(shè) : 特定某總體是 , , ,. ex) 制造 TEAM男員工的平均 身高是 172 cm. ? 原假設(shè) (Ho, Null Hypothesis) : 作為檢驗(yàn)對(duì)象的假設(shè) ? 備擇假設(shè) (H1 or Ha, Alternative Hypothesis) : Not Ho 某總體 (N) 樣本 ?根據(jù)樣本的情報(bào)來 檢驗(yàn)已設(shè)定的該總體的假設(shè) → 接受原假設(shè) (Ho) : 當(dāng)初設(shè)定的假設(shè)正確的情況 → 接受備擇假設(shè) (H1 or Ha) : Not Ho 補(bǔ)充：假設(shè)檢驗(yàn) 74 ? 什么是假設(shè)檢驗(yàn) (Hypothesis Test) ? 某總體 (N) 樣本 ? 樣本的平均值 : * ? 某總體的平均值 : (.........*.........) 95% 置信區(qū)間 (.....*.......) 90% 置信區(qū)間 ? 從樣本中得到的平均值 (X bar)和實(shí)際某總體的平均值 (μ)是否會(huì)完全一致 ? 或許由于 Data數(shù)量的不足可能會(huì)導(dǎo)致不能完全一致 .所以以樣本的情報(bào) (X bar, s)來推定總體時(shí) ? 通常都表現(xiàn)為 “ 某總體的平均值可能會(huì)在這個(gè)區(qū)間內(nèi) ” , 并且把這個(gè)區(qū)間稱謂置信區(qū)間 (. : Confidence Level). 某總體的實(shí)際平均值超出置信區(qū)間時(shí)稱它為風(fēng)險(xiǎn)率（顯著性水平） , 通常我們把顯著性水平設(shè)定為 (α) = 5%. 172 cm 補(bǔ)充：假設(shè)檢驗(yàn) 75 ? 什么是假設(shè)檢驗(yàn) (Hypothesis Test) ? – 兩類錯(cuò)誤 β 風(fēng)險(xiǎn) 消費(fèi)者危險(xiǎn) (被告者危險(xiǎn) ) α 風(fēng)險(xiǎn) 生產(chǎn)者危險(xiǎn) (判者的危險(xiǎn) ) 總體 (現(xiàn)實(shí) ) 無罪 (良品 ) 有罪 (不良 ) 無罪 (良品 ) 有罪 (不良 ) 標(biāo)本 (判決 ) ? 1 α : 可信度 (置信水平 ) 要檢驗(yàn)的原假設(shè) (Ho) 正確時(shí) ,可以正確判斷的 概率 ? 1 β : 檢驗(yàn)功效 (檢出力 ) 要檢驗(yàn)的原假設(shè) (Ho) 不正確時(shí) ,得出否決性 結(jié)論的概率 無罪 補(bǔ)充：假設(shè)檢驗(yàn) 76 76 謝謝您的參與！ Thanks for your involvement! 77 謝謝觀看 /歡迎下載 BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH