統(tǒng)計(jì)基本概念及qc手法hq(參考版)
2025-01-22 12:03本頁面
【正文】 ?離群值以「 *」符號表示，代表超出 UL=Q3+(Q3Q1)及 LL=(Q3Q1)之?dāng)?shù)值 * * 小於 UL之最大值 第三四分位數(shù) (Q3) 中位數(shù) 第一四分位數(shù) (Q1) 大於 LL之最小值 離群值，大於 UL之?dāng)?shù)值 離群值，小於 LL之?dāng)?shù)值 Lower Limit： (Q3Q1) Upper Limit： Q3+(Q3Q1) 箱型圖 IQR IQR= inter quartile range 四分謂距 (Q3Q1) strength machine strength machine strength machine 1 1 3 1 1 3 1 1 53 3 1 1 175 3 1 1 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 105 1 2 4 1 2 4 1 2 4 105 1 2 4 1 2 150 4 1 2 4 1 3 4 案例： 下列為 4個(gè)機(jī)臺(tái)拉力測試結(jié)果， 請 以箱型圖觀察 不同機(jī)臺(tái) 對拉力的分布 資料輸入 箱型圖分析 點(diǎn)取 With Groups Graph Box plot 點(diǎn)取‘ strength’放置 Graph variables欄位 點(diǎn)取‘ machine’放置 grouping欄位 THE END Thanks! 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 。 上界位於 Q3 之上 (IQR)。使用四分位數(shù)距 (IQR)時(shí)， 必須設(shè)定界限。 ?可以看出一個(gè)製程的某一輸入變數(shù)是否會(huì)影響輸出變數(shù)的特性。 資料輸入 散佈圖分析 Graph Scatter plot 點(diǎn)取 Simple 廣告次數(shù)與銷售量呈正相關(guān) 點(diǎn)取‘銷售量 (y)’放置 Y變數(shù) 點(diǎn)取‘廣告次數(shù) (x)’放置 X變數(shù) 相關(guān)係數(shù)求法 Stat Basic Statistics Correlation 點(diǎn)取‘銷售量 (y)’與‘廣告次數(shù)(x)’放置 Variables 相關(guān)係數(shù) ，相關(guān)程度極高 廻歸方程式 Stat Regression Fitted Line Plot 相關(guān)係數(shù) (r) 相關(guān)程度 以上 極高 高 普通 低 以下 極低 點(diǎn)取‘銷售量 (y)’放置Response(y) 點(diǎn)取‘廣告次數(shù) (x)’放置Predictor(x) ?何謂箱型圖 ? 箱型圖的目的 ? 箱型圖的解讀 箱型圖 箱型圖 ?箱型圖 (Box plot) 適合用於表示數(shù)據(jù)之分布特性，可以用來描述組內(nèi) 及組間之變異。 ?r=0， 代表不為線性相關(guān) 。1， 代表相關(guān)性越強(qiáng) 。 ?r值為正代表是正相關(guān)關(guān)系 ， 反之 r值為負(fù)即為負(fù)相關(guān)關(guān)系 。 ?正相關(guān)：表 X增加時(shí)， Y也會(huì)隨之增加 ?負(fù)相關(guān)：表 X增加時(shí)， Y則隨之減少 ?無相關(guān)：不論 X增加或減少，對 Y的結(jié)果都沒有影響 這裡指線性相關(guān)關(guān)系 ? 正相關(guān)型態(tài) 強(qiáng) 弱 ? 負(fù)相關(guān)型態(tài) 強(qiáng) 弱 不相關(guān)的型態(tài) r 相關(guān)係數(shù)是一種用以衡量兩配對隨機(jī)變數(shù) (bipartite random variables)之關(guān)係的度量 。 ?一個(gè)變數(shù)放在橫軸，另一個(gè)變數(shù)則放在縱軸。 規(guī) 格 下 限 規(guī) 格 上 限 平均值 推移圖 (Trend Chart) ?何謂推移圖 ?推移圖的做法 ?推移圖的看法 ?推移圖的應(yīng)用 ?數(shù)據(jù)的變動(dòng)依時(shí)間序列打點(diǎn)，點(diǎn)與點(diǎn)之間由折線連起來的圖。 規(guī) 格 下 限 規(guī) 格 上 限 平均值 ?變異很小，對規(guī)格而言還很充裕，如能把變異稍放大也沒關(guān)係， 如此可提高效率，降低成本、管理也較輕鬆。 規(guī) 格 下 限 規(guī) 格 上 限 平均值 平均值繼續(xù)保持，但變異要縮小 ?變異很大，兩側(cè)都超過規(guī)格界限值，發(fā)生不良品應(yīng)立即採取對策。如圖所示 規(guī) 格 下 限 規(guī) 格 上 限 平均值 ?平均值良好，但變異太大，剛好跟規(guī)格的兩端吻合，若稍微增大 很可能出現(xiàn)不良品。 ?顯示製程能力，將製程之群體分配和規(guī)格比較，以判斷製程 能力 膜厚： 規(guī)格： 177。對數(shù)據(jù)之分配形狀，分布範(fàn)圍與規(guī)格 間之關(guān)係都可一目瞭然。 ?掌握影響問題點(diǎn)的主要項(xiàng)目：柏拉圖法一旦列出，很容易可以 看出前三項(xiàng)的影響度之和幾乎佔(zhàn)了全部的七八成 ?針對著前三項(xiàng)逐一採取分析行動(dòng)很容易可解決問題，改善行動(dòng) 的效果必定顯著有效 ?可作改善前後的比較，改善前的柏拉圖與改善後的柏拉圖並列 對比，馬上可以看出改善效果的確認(rèn) ?最前面的即是最主要的原因(柏拉圖 A項(xiàng) ) ?累計(jì)影響度 70%~80%的項(xiàng)目是改善之重點(diǎn) 10 20 發(fā)生頻數(shù) 檢查項(xiàng)目 100 % 50 % 累計(jì)影響度 (%) 不良項(xiàng)目 缺點(diǎn)數(shù) 銀面露銅 139 污染 32 銀面刮傷 19 沾綠漆 48 沾膠 4 其他 6 案例：下表為檢驗(yàn)之檢核表，試?yán)L製柏拉圖並指出少數(shù)重要 的不良項(xiàng)目 柏拉圖分析 Stat Quality Tools Pareto Chart 資料輸入 改善重點(diǎn) Labels欄位放置?不良項(xiàng)目? Frequencies欄位放置?缺點(diǎn)數(shù)? 直方圖 ?何謂直方圖 ?直方圖的功用 ?直方圖的做法 ?
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