【正文】 ?Response:指定反應變量 ?Frequency:輸入頻率數(shù) ?存在成功與試行次數(shù) , 成功與失敗 , 失敗與 試行次數(shù)形態(tài)的反應變量時各自輸入。 (越接近 1為越好的預測力 ) Minitab Binary Logistic Regression Minitab 106 Ordinal Logistic Regression 順 序回 歸 法 ? 反應變量按順序型顯示的 logistic回歸模型 ?Response:指定反應變量 ?Frequency:輸入頻率數(shù) ?存在成功與試行次數(shù) , 成功與失敗 , 失敗與 試行次數(shù)形態(tài)的反應變量時，各自輸入。s Taua Total 1540 % 結果解釋 在 Logistic回歸 Table中 Smoke與 Weight 在留意水準 5% 以內有意義。 用類似于正態(tài)概率圖的用途顯示全面的殘差 形態(tài)的圖象，正態(tài)分布形態(tài)時為良好 殘差對適合值的圖象是顯示越小的預測值 更為適合 ?當反應變量不是連續(xù)性的二分型 (0,1)資料時的回歸分析 ?Response:指定反應變量 ?Frequency:輸入頻率數(shù) ?存在成功與試行次數(shù) , 成功與失敗 , 失敗 與試行次數(shù)形態(tài)的反應變量時，各自輸入 。 另在包含 2個、 3個、 4個說明變量的模型 中，每各變量個數(shù)輸出 3個。 對資料的說明程度 (決定系數(shù) )為 %， 因第 9個數(shù)據(jù)是非正常 數(shù)據(jù)，故需要進一步觀察。 輸 入 試驗結 果： A、 B： 選 中后右鍵選擇數(shù) 據(jù)格式轉換 成整 數(shù) (2)統(tǒng)計性分析 ： ※ 誤差項要不要 Pooling? 誤差項 Pooling的話 → Lack of fit（失擬） 的 Pvalue要大起來 , → Rsq(adj)要升高 ，或者 Regression（回歸）的 F值要升高 → 不然的話，證明現(xiàn)在的模型更適當 ? 2個因子的主效果 、 2次效果都有意 ， 不實施 Pooling. ? 交互作用 ， Pooling到誤差項時 ， Rsq(adj)和 lack of fit的 P值會減少 ， 因此不 Pooling. ? A 的 2次效果 (A*A)不有意 ， 故而 Pooling到誤差項 . ? 交互作用 (A*B)， Pooling到誤差項時 ， Rsq(adj)和 lack of fit的 P值會減少因此不 Pooling. ?Pooling 后分析結果 在 項 中去掉 A*A項 后再次 運 行 ?Pooling 后分析結果 在 項 中去掉 A*A、 A*B項 后再次 運 行 ? A、 B的 2次效果 （ AA,BB） 不有意 ， Pooling到誤差項 . ? AB交互作用 ， Pooling到誤差項時 ， Rsq(adj)和 lack of fit的 P值會減少因此不 Pooling. (3) 坐標圖分析 ： 位于 Plot的中央部的白色部分是 A和 B因子滿足所有反應變量的水平值的范圍 。 ※ RSq RSq(adj)64%， → 可以信賴回歸模型 ； ※ 通過分散分析，判斷 2次效果的有意性 1次效果、 2次效果有意 ※ 通過 LackofFit Test，判斷模型的 適合性 失 擬 (不有意 )， 因此判斷模型適合 (3) 殘差分析 ： 對殘差的正態(tài)分布假說的研討 － 直方圖 、 正態(tài)分布圖 對分散同質假說的研討－與擬合值 ※ 殘差已確定為隨機分布，可以進行分散同質假說研討 (3) 坐標圖分析 ： 因子的 最佳條件 A: 289 ~ 310 B: 11 ~ 18 → 預想 Y=. (4) 數(shù)值性分析 ： 最佳化因子水平 初期設定（大概值） 望大：求最大值； 下限：設定最小值 望目：設定目標值 Y = ， 滿足度 = 1。 Step Coded Level Uncoded Level 試驗結果 (收率 ) A B A B 中心點 0 0 35 155 Δ 1 5 Δ 1 1 40 Δ 2 2 45 Δ 3 3 50 Δ 4 4 55 Δ 5 5 60 Δ 6 6 65 Δ 7 7 70 Δ 8 8 75 Δ 9 9 80 Δ10 10 85 Δ11 11 90 Δ12 12 95 Step由實驗者配置 ， Step10時 Y取最大值 ， 適用因子配置； 二次試驗－－ (1) 因子配置設計 ： 背景：通過最大傾斜法求 Y最大化的因子水平，通過追加實驗，確認是否最佳水準的領域； 收率 (Yield) 時間 (80 , 90) 溫度 (171,181) 確認哪個因子影響收率，利用中心點包括的 22配置法 二次試驗－－ (2)統(tǒng)計性分析 ： 圖形－等值線圖 ： 對因子效果 ttest， 判斷與 Y有意因子 A, B 有意 CtPt P， → 存在曲率效果 . 分散分析 1次效果 有意 曲率效果有意 結果解釋 通過 等 值線圖 及統(tǒng)計性分析， 1次模形不有意，具有曲線的情形，因此判斷 2次模形更適當 → 實施反應表面計劃 85 — 反映表面實驗 ： (1) 因子配置設計 ： 試驗配置 : 中心合成計劃 (2因子 ) 反應值 (Y) : DATA 因數(shù) /水平 : A (Low = 260, High = 330), B (Low = 6, High = 20) 背景：通過最大傾斜法， 在 A= 295, B=13狀態(tài) 下，判 斷 最佳 條 件 會 出 現(xiàn) 。 － A, B 有意 ； 通過分散分析判斷 1次效果、交互作用及曲率效果的有意性。 顯示因子的水準不能線性變換 (Coded) 時的回歸系數(shù) . Coded是指實際因子水準 (1, +1)變換為線性變換。 MINITAB 質量分析工具應用大全 3. 工序能力分析 11 M測量系統(tǒng)分析（連續(xù)型案例） 背景： 3名測定者對 10部品反復 2次 TEST 1 測量系統(tǒng)分析 － 測量值隨 OP的變動 － 測量值隨部品的變動 － 對于部品 10， OP有較大分歧； 所有點落在管理界限內 － 良好 大部分點落在管理界限外 － 主變動原因：部品變動 － 良好 12 M測量系統(tǒng)分析（離散型案例） gage名目 .Mtw 背景： 3名測定者對 30部品反復 2次 TEST 檢查者 1需要再教育； 檢查者 3需要追加訓練； (反復性 ) 兩數(shù)據(jù)不能相差較大， 否則說明檢查者一致的判定與標準有一定差異 個人與標準的一致性 （再現(xiàn)