【正文】 assessments agree with each other. 檢查數(shù) 這里 Matched是 所有測(cè)定者測(cè)定各部品時(shí)的一致性 所有測(cè)定者測(cè)定結(jié)果相同的次數(shù) 及 % 一致性不超過(guò) 90%,需要及時(shí)改善 MINITAB GUIDE DSEM 66 All Appraisers vs Standard Assessment Agreement Inspected Matched Percent (%) % CI 12 3 ( , ) Matched: All appraisers39。R(Attribute) :StatQuality ToolsAttribute Gage Ramp。 R ( A N O V A ) f o r R e s p o n s eMINITAB GUIDE DSEM 60 Gage Ramp。R(Crossed) :StatQuality ToolsGage Ramp。 ? 此變量與 Unstack 命令語(yǔ)句 一起為把 DATA重新分為兩個(gè) 變量而使用，兩個(gè)變量的名稱 可隨意定義。R時(shí) ,很有用 . 選擇保存 DATA的列 第一個(gè) DATA的值 (本例是 1) 最后一個(gè) DATA的值 (本例是 3) 步長(zhǎng) (本例是 1) 每個(gè)值的反復(fù)次數(shù) (本例是 2) 整體數(shù)值的反復(fù)次數(shù) (本例是 3) MINITAB GUIDE DSEM 25 Patterned Data(作成一些有規(guī)律的數(shù)據(jù) ) 通過(guò)上面的設(shè)置后 ,DATA形式 如右 MINITAB GUIDE DSEM 26 (Random data) :CalcRandom DataNormal ※ 在學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)時(shí) ,經(jīng)常用到一些 DATA,用此菜單可以產(chǎn)生指定要求的隨機(jī)數(shù) 一般正態(tài)數(shù)據(jù)較多 ,但也可以產(chǎn)生其它類型的隨機(jī)數(shù) MINITAB GUIDE DSEM 27 (Random data) 隨機(jī)數(shù)的個(gè)數(shù) 保存隨機(jī)數(shù)的列 隨機(jī)數(shù)的平均值 隨機(jī)數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差 結(jié)果如下 : 因?yàn)槭请S機(jī)的 ,所以每個(gè)人的結(jié)果不一樣 ! MINITAB GUIDE DSEM 28 :CalcProbability Distributions 計(jì)算概率 計(jì)算累積概率 計(jì)算 Z水準(zhǔn) 選擇 DATA列 輸入 DATA 可以計(jì)算正態(tài) ,二項(xiàng) ,超幾何分布等的概率 EX:正態(tài)分布 MINITAB GUIDE DSEM 29 ex: 對(duì)某一制品的拉長(zhǎng)長(zhǎng)度進(jìn)行品質(zhì)管理 ,平均為 40，標(biāo)準(zhǔn)偏差為 N(40,22).購(gòu)買此制品時(shí)顧客 要求拉長(zhǎng)長(zhǎng)度在 35以上 .此工程生產(chǎn)的制品 ,滿足顧客要求的概率為多少 ? Minitab 中求的概率 P(x≤ 35)=? 解 :如下圖形轉(zhuǎn)換問(wèn)題 35 40 2 滿足顧客要求的概率 答案 := :CalcProbability DistributionsNormal MINITAB GUIDE DSEM 30 ex:由 20個(gè)制品構(gòu)成的 LOT中有 5個(gè)不良品 ,此時(shí)抽取 4個(gè)制品時(shí)，有 2個(gè)不良品的概率是多少？ Probability Density Function Hypergeometric with N = 20, X = 5, and n = 4 x P( X = x ) MINITAB GUIDE DSEM 31 ex:某制品的工程不良率為 1%,隨即抽取 10個(gè)制品 ,求 1個(gè)以下 (含 1個(gè) )不良品的概率 . Cumulative Distribution Function Binomial with n = 10 and p = x P( X = x ) MINITAB GUIDE DSEM 32 DPMO(PPM)計(jì)算 SIGMA水準(zhǔn) ex:某工程不良率為 1,000PPM,求短期 SIGMA水準(zhǔn) . 輸入良品率 Inverse Cumulative Distribution Function P( X = x ) x 短期 SIGMA水準(zhǔn) : + = MINITAB GUIDE DSEM 33 SIGMA值計(jì)算 PPM(DPMO)值 ex:已知短期 SIGMA值是 ,求 DPMO(PPM)是多少 . 輸入長(zhǎng)期 SIGMA值 (短期 ) Cumulative Distribution Function x P( X = x ) DPMO: = 66,800 PPM MINITAB GUIDE DSEM 34 ex:收集了 20個(gè)某制品長(zhǎng)度的 DATA,基本統(tǒng)計(jì)量計(jì)算如下 : 選擇數(shù)據(jù)列 選擇輸出圖形 選擇信賴區(qū)間 (FILE NAME:基本統(tǒng)計(jì)量 DATA) MINITAB GUIDE DSEM 35 結(jié)果如下 : 1 1 . 0 1 1 . 5 1 2 . 0 1 2 . 5 1 3 . 0 1 3 . 5 1 4 . 09 5 % C o n f i d e n c e I n t e r v a l f o r M u1 1 . 5 1 2 . 0 1 2 . 5 1 3 . 09 5 % C o n f i d e n c e I n t e r v a l f o r M e d i a nV a r i a b l e : l e n g t hA S q u a r e d :P V a l u e :M e a nS t D e vV a r i a n c eS k e w n e s sK u r t o s i sNM i n i m u m1 s t Q u a r t i l eM e d i a n3 r d Q u a r t i l eM a x i m u m1 1 . 9 2 4 3 0 . 7 1 6 11 1 . 5 7 0 60 . 2 9 40 . 5 6 41 2 . 3 6 5 0 0 . 9 4 1 60 . 8 8 6 6 0 5 7 . 8 E 0 2 9 . 7 E 0 12 01 0 . 8 0 0 01 1 . 5 0 0 01 2 . 4 5 0 01 3 . 1 7 5 01 4 . 1 0 0 01 2 . 8 0 5 7 1 . 3 7 5 31 3 . 1 0 0 0A n d e r s o n D a r l i n g N o r m a l i t y T e s t9 5 % C o n f i d e n c e I n t e r v a l f o r M u9 5 % C o n f i d e n c e I n t e r v a l f o r S i g m a9 5 % C o n f i d e n c e I n t e r v a l f o r M e d i a nD e s c r i p t i v e S t a t i s t i c sDescriptive Statistics: length Variable N Mean Median TrMean StDev SE Mean length 20 Variable Minimum Maximum Q1 Q3 length P Value , 因此數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布 (α=) Skewness: 正態(tài)分布是 0,右邊斜型分布是 (+), 左邊斜型分布是 () Kurtosis: 正態(tài)分布是 0, 急尖分布是 (+), 平尖分布是 () 平均的 區(qū)間推定值 ( 95% 信賴區(qū)間 ) MINITAB GUIDE DSEM 36 DATA的正態(tài)性是 DATA分析的基礎(chǔ) ,一般來(lái)說(shuō) ,制造過(guò)程的 DATA大部分遵循正態(tài)分布 ,如果不是 ,則暗示過(guò)程存在異常 ,須引起注意 . 例 :收集了特征 A的 20個(gè) DATA,驗(yàn)證其正態(tài)性 .(FILE:NORMAL TEST) A v e r a g e : 6 1 0 . 4S t D e v : 6 1 . 1 3 0 1N : 2 0A n d e r s o n D a r l i n g N o r m a l i t y T e s tA S q u a r e d : 0 . 5 4 8P V a l u e : 0 . 1 3 85 0 0 6 0 0 7 0 0. 0 0 1. 0 1. 0 5. 2 0. 5 0. 8 0. 9 5. 9 9. 9 9 9ProbabilityP r o d u c t i v i t yN o r m a l P r o b a b i l i t y P l o tP=, 正態(tài) MINITAB GUIDE DSEM 37 ,在圖形窗口激活時(shí)才能使用 . : Brush功能 Brush的點(diǎn) Brush的結(jié)果 (worksheet中 ) Brush的結(jié)果 (session中 ) MINITAB GUIDE DSEM 38 Analysis(工程能力分析 ) DATA 工程能力分析 :StatQuality ToolsCapability Analysis(Normal) : (file:Capability ) ,按下面方法進(jìn)行 選擇分析數(shù)據(jù)列 輸入樣品組的大小 輸入規(guī)格下限 輸入規(guī)格上限 MINITAB GUIDE DSEM 39 (PPM)結(jié)果 : 19,461PPM 3 0 0 0 3 2 0 0 3 4 0 0 3 6 0 0 3 8 0 0 4 0 0 0 4 2 0 0L S L U S LP r o c e s s C a p a b i l i t y A n a l y s i s f o r L E N G T HU S LT a r g e tL S LM e a nS a m p l e NS t D e v ( W i t h i n )S t D e v ( O v e r a l l )C pC P UC P LC p kC p mP pP P UP P LP p kP P M L S LP P M U S LP P M T o t a lP P M L S LP P M U S LP P M T o t a lP P M L S LP P M U S LP P M T o t a l4 2 0 0 . 0 0 *3 2 0 0 . 0 03 5 4 4 . 6 93 01 2 9 . 4 5 21 6 6 . 8 4 81 . 2 91 . 6 90 . 8 90 . 8 9 *1 . 0 01 . 3 10 . 6 90 . 6 9 0 . 0 0 0 . 0 0 0 . 0 0 3 8 7 5 . 8 7 0 . 2 1 3 8 7 6 . 0 81 9 4 1 8 . 7 4 4 2 . 9 01 9 4 6 1 . 6 5P r o c e s s D a t aP o t e n t i a l ( W i t h i n ) C a p a b i l i t yO v e r a l l C a p a b i l i t y O b s e r v e d P e r f o r m a n c e E x p . W i t h i n P e r f o r m a n c e E x p . O v e r a l l P e r f o r m a n c eW i t h i nO v e r a l l “ 37” ,計(jì)算 SIGMA水準(zhǔn) : + = MINITAB GUIDE DSEM 40 DATA 工程能力分析 :StatQuality ToolsCapability Analysis(Binomial) : (file:Capa