【正文】 2023年 3月 19日星期日 1時 35分 42秒 01:35:4219 March 2023 ? 1一個人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 , March 19, 2023 ? 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 。 :35:4201:35Mar2319Mar23 ? 1世間成事，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。 2023年 3月 19日星期日 1時 35分 42秒 01:35:4219 March 2023 ? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時，你只能或者最好沿著以腳為起點的射線向前。 :35:4201:35:42March 19, 2023 ? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。 , March 19, 2023 ? 雨中黃葉樹，燈下白頭人。為確認(rèn) 4個照片工位那個對此缺陷影響明顯，收集了一個月的生產(chǎn)數(shù)據(jù)如下： 問 4個工位是否某個工位生產(chǎn)的缺陷比例與其他工位的比率顯著不同？ ? 建立假設(shè)： H0：各工位產(chǎn)生的缺陷比率相同 Ha：至少一個工位產(chǎn)生的缺陷比率與其他工位不同 ? 確定置信度水平為 95％ ? Minitab： Control Charts U 工位 檢查數(shù) 缺陷數(shù) 缺陷比率 A 35000 4169 % B 26000 5208 20% C 38000 3941 % D 41000 6135 15% A分析（ Analyze） 內(nèi)部資料 注意保密 用 MINITAB計算結(jié)果 所有點都超出置信區(qū) ，故拒絕零假設(shè)，即以 95％置信度認(rèn)為各工位產(chǎn)生的缺陷比率存在顯著不同。問此時生產(chǎn)線現(xiàn)在的不良范圍是多少？是否偏離原來的不良記錄？ ? 建立假設(shè)： H0： 生產(chǎn)線目前的不良率 ＝ % Ha： 生產(chǎn)線目前的不良率 ≠ % ? 確定可接受的 α風(fēng)險系數(shù)， α＝ ? Minitab： StatBasic Statistics1 Proportion A分析（ Analyze） 內(nèi)部資料 注意保密 用 MINITAB計算結(jié)果 Test and CI for One Proportion Test of p = vs p not = Sample X N Sample p % CI ZValue PValue 1 20 500 (, ) P ，無法拒絕零假設(shè)，即以 95％置信度認(rèn)為目前生產(chǎn)線不良率沒有發(fā)生變化。 P P A分析（ Analyze） 內(nèi)部資料 注意保密 離散數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗 1) 分析常用工具 ? 柏拉圖 將關(guān)鍵的少數(shù)變量從次要的多數(shù)中找出來。 ? 建立假設(shè)： H0： бa2＝ бb2＝ бc2 Ha： бa2 ≠ бj2 設(shè)至少一對不相等 ? 確定可接受的 α風(fēng)險系數(shù)， α＝ ? 用 Minitab ANOVA。這時就需要用到 F檢驗 例：某公司用 2臺設(shè)備加工一批電阻，為檢驗兩臺設(shè)備加工精度有無差異，各抽取 10個電阻，測得其阻值分別是： A： B： 問：這 2臺設(shè)備加工精度有無差異。 P＝ 總體均值的置信區(qū)間 A分析（ Analyze） 內(nèi)部資料 注意保密 多樣本均值假設(shè)檢驗 若需要同時檢驗多個樣本均值有無差異，這時就需要用到方 差分析 ANOVA 例：某編碼下有 3種電阻，實測其阻值分別是： A： B： C： 問：三種電阻阻值均值是否有顯著差異。 2) 雙樣本 t檢驗 雙樣本 t檢驗法適用于小樣本容量條件下對兩個總體 均值進(jìn)行測試。 α＝ ? 選擇假設(shè)檢驗類別。 P＝ 總體均值的置信區(qū)間 A分析（ Analyze） 內(nèi)部資料 注意保密 例：某供應(yīng)商生產(chǎn)的一批電阻，阻值為 500Ω，為確認(rèn)來料是否與目標(biāo)值 500Ω吻合，測得 20個阻值數(shù)據(jù)如下： 499 501 500 502 498 500 501 501 497 502 499 499 498 499 498 500 499 499 502 501 問該批來料阻值是否偏離目標(biāo)值。 ? t檢驗法： 單樣本 t檢驗法適用于對單個總體樣本均值的檢驗，可針對小樣 本容量（ n≤ 30）進(jìn)行檢驗。 一般情況，若 P，則拒絕零假設(shè)， 95％的置信度 A分析（ Analyze） 內(nèi)部資料 注意保密 假設(shè)的定義 1) 單側(cè)檢驗和雙側(cè)檢驗 臨界值 α 2 α 2 無法拒絕 H0 拒絕范圍 拒絕范圍 臨界值 α 無法拒絕 H0 拒絕范圍 臨界值 臨界值 α 無法拒絕 H0 拒絕范圍 H0： A＝ B Ha： A≠B H0： A＝ B Ha： A B H0： A＝ B Ha： A B A分析（ Analyze） 內(nèi)部資料 注意保密 2） 定義假設(shè) 零假設(shè)公式 備選假設(shè)公式 檢驗類別 應(yīng)用 H0 ： μ1＝ μ2 Ha： μ1≠μ2 雙側(cè)檢驗 檢驗均值 工件加工平均值與目標(biāo)值的差別 H0 ： μ1＝ μ2 Ha： μ1μ2 Ha： μ1μ2 單側(cè)檢驗 檢驗均值 供應(yīng)商 A的物料是否比供應(yīng)商 B的物料好（均值高） H0 ： μ1≤μ2 Ha： μ1μ2 單側(cè)檢驗 檢驗均值 供應(yīng)商 A的物料均值是否比供應(yīng)商 B的低或與 B相等 H0 ： μ1≥μ2 Ha： μ1μ2 單側(cè)檢驗 檢驗均值 供應(yīng)商 A的物料均值是否比供應(yīng)商 B的高或與 B相等 H0 ： σ1＝ σ2 Ha： σ1≠σ2 雙側(cè)檢驗 檢驗方差 工件加工尺寸分布沒有改變 H0 ： σ1＝ σ2 Ha： σ1σ2 Ha： σ1σ2 單側(cè)檢驗 檢驗方差 車床 A加工的工件尺寸分布是否比 B加工的尺寸分布更離散 H0 ： P1＝ P2 Ha： P1≠P2 雙側(cè)檢驗 檢驗方差 產(chǎn)品 A的不良率與產(chǎn)品 B的不良率相同嗎？ A分析（ Analyze） 內(nèi)部資料 注意保密 Parameters to be tested Confidence interval CI Comparison to target 2 samples More than 2 samples X Z value When σ known t test t test ANOVA T When σ unknown S χ 2 test χ 2 test F test Bartlett / levene Attributive proportion χ 2 test χ 2 test χ 2 test A分析（ Analyze） 內(nèi)部資料 注意保密 單樣本假設(shè)檢驗 1) 單樣本均值假設(shè)檢驗 ? Z檢驗法： 單樣本 Z檢驗法適用于對單個總體樣本均值的檢驗，一般要求 樣本容量 n30。即實際觀察的差異的顯著性，如果 P α ,則差異具有統(tǒng)計顯著性，如果 P≥ α,則說明差異不具有統(tǒng)計顯著性。 9) 將統(tǒng)計結(jié)論轉(zhuǎn)化為實際問題解決方案。 對結(jié)論進(jìn)行總結(jié)，