minitab質(zhì)量分析工具應(yīng)用大全(參考版)
2025-02-11 19:28本頁(yè)面
【正文】 ?Model:指定說(shuō)明變量 ?Factors:在說(shuō)明變量中指定離散型變量 Minitab Nominal Logistic Regression 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 。 Minitab Ordinal Logistic Regression ? 反應(yīng)變量為名目型 (性別 , 郵編 , 學(xué)號(hào)等 ) 資料構(gòu)成的 logistic 回歸模型。 ?Model:指定說(shuō)明變量 ?Factors:在說(shuō)明變量中指定離散型變量 Regionr 的 pvalue= 比留意水準(zhǔn) ，故沒(méi)有影響。 在 Measures of Association 上 Pairs 部分是一致的結(jié)果， Summary Measures表示預(yù)測(cè)力的 尺度。 并且 p值為 ， 故判斷為至少 一個(gè)不是 0。 D Discordant 461 % GoodmanKruskal Gamma Ties 34 % Kendall39。 ?Model:指定說(shuō)明變量 ?Factors:在說(shuō)明變量中指定離散型變量 Graph... ?指定為回歸模型診斷的各種圖象 Minitab 105 Binary Logistic Regression 二元 擬 合 線(xiàn) 回 歸 法 Results... 通過(guò)圖象診斷過(guò)程中顯示不適合模型的值有 2個(gè)。 ?進(jìn)行殘差分析之前應(yīng)先保存殘差和適合值 Stat Regression Storage : 把 Fits與 Residual check ?Residuals : 指定殘差 ?Fits : 指定反應(yīng)變量的推定值 Minitab Residual Plots Minitab Residual Plots 顯示為檢查殘差是否近似于正態(tài)分布的正態(tài)概率圖， 接近直線(xiàn)時(shí)為良好。 Minitab Best Subsets ?履行單一回歸步驟 , 繪出回歸圖 ?在線(xiàn)型回歸及多項(xiàng)回歸中有用的方法 , 即一個(gè)變量對(duì)應(yīng)一個(gè)反應(yīng)值時(shí)。 以下是如前所定的 5個(gè)說(shuō)明變量中包含 2個(gè)至 4個(gè)的模型中按 Rsquare高順序 所表示的。 新數(shù)據(jù)的信賴(lài)區(qū)間為 (, ), 預(yù)測(cè)區(qū)間為 (, )。即兩個(gè)變量的回歸系數(shù) 不是 0。 Y Y Y3的取 值 范 圍 ； (4) 數(shù)值性分析 ： 調(diào)整因子的水準(zhǔn) ， 接近收率 (Yield)= 、 粘性 Viscosity)=65. 已修訂的因子水準(zhǔn)值 91 XBARR管理圖 ： (1) XbarR （ n10） ① 正常的 xbarR圖 ② 管理界限再計(jì)算（不考慮異常點(diǎn)） XbarR圖 9 控制圖 92 XbarS 管理圖（ n=10） 93 P 管理圖（離散，樣本大小不一定） （ 3） P 管理圖（離散，樣本大小不一定） 按月、按值班組、改善前 (6月 )、按改善前后等 按層區(qū)別在一個(gè)坐標(biāo)圖上區(qū)分標(biāo)注。 求可以滿(mǎn)足 3個(gè)反應(yīng)變量 (Y Y Y3)結(jié)果條件的因子的最佳水準(zhǔn)。 即意味著滿(mǎn)足 目 標(biāo)值 要求； 調(diào)整因數(shù)水平而使透過(guò)率更好 。 因子間的交互作用無(wú)有意 。 求 將變 量透 過(guò) 率最大化的最佳 條 件。 實(shí)際水平 : A ( 30,40) ,B(150,160) → 為還原實(shí)際水平值， 線(xiàn)性變換的 △ 值各各乘 5. ),5(),51( ????? Uncoded? 利用追定的回歸系數(shù)，決定最大傾斜方向 (Δ) BA ??? ),1(??Coded最大傾斜方向： A每增加 1時(shí) ， B增加 的方向 。 1次效果 (Main Effect) 有意； 彎 曲 不有意，故而沒(méi)有曲率效果。 84 最大傾斜法： 一次試驗(yàn)－－ (1) 因子配置設(shè)計(jì) ： 背景： 反應(yīng)值 : 收率 (Yield) 時(shí)間＝ 35min，溫度＝ 155時(shí)， Y＝ 80％ － 因 子 : 時(shí)間 (30 , 40) 溫度 (150,160) 確認(rèn)哪個(gè)因子影響收率，利用中心點(diǎn)包括的 22配置法 在中心點(diǎn)實(shí)驗(yàn)的次數(shù)！ 一次試驗(yàn)－－ (2)統(tǒng)計(jì)性分析 ： 實(shí)施對(duì)因子效果的 ttest， 判斷有意的因子 。 I — DOE： 82：多因子不同水準(zhǔn) ① 因子配置設(shè)計(jì) ： 輸入 data： 反復(fù)次數(shù) ② 曲線(xiàn)分析 ： 傾斜越大， 主效果越大 無(wú)法確認(rèn)交互效果 ③ 統(tǒng)計(jì)性分析 ： 通過(guò)分散分析，判斷 1次效果、 2次效果的有意性； 主效果有有意， 交互效果無(wú)有意。 A、 B對(duì)結(jié)果有意； AB交互對(duì)結(jié)果無(wú)有意； 通過(guò)分散分析，判斷 1次效果、 2次效果的有意性； 主效果有有意， 交互效果無(wú)有意。 MINITAB 質(zhì)量分析工具應(yīng)用大全 3. 工序能力分析 11 M測(cè)量系統(tǒng)分析（連續(xù)型案例） 背景： 3名測(cè)定者對(duì) 10部品反復(fù) 2次 TEST 1 測(cè)量系統(tǒng)分析 － 測(cè)量值隨 OP的變動(dòng) － 測(cè)量值隨部品的變動(dòng) － 對(duì)于部品 10， OP有較大分歧； 所有點(diǎn)落在管理界限內(nèi) － 良好 大部分點(diǎn)落在管理界限外 － 主變動(dòng)原因：部品變動(dòng) － 良好 12 M測(cè)量系統(tǒng)分析（離散型案例） gage名目 .Mtw 背景： 3名測(cè)定者對(duì) 30部品反復(fù) 2次 TEST 檢查者 1需要再教育； 檢查者 3需要追加訓(xùn)練； (反復(fù)性 ) 兩數(shù)據(jù)不能相差較大， 否則說(shuō)明檢查者一致的判定與標(biāo)準(zhǔn)有一定差異 個(gè)人與標(biāo)準(zhǔn)的一致性 （再現(xiàn)性？） M測(cè)量系統(tǒng)分析： 離散型案例 （順序型）： 散文 .Mtw 背景： 3名測(cè)定者對(duì) 30部品反復(fù) 2次 TEST 張四 需要再教育； 張一、張五需要追加訓(xùn)練； (反復(fù)性 ) 兩數(shù)據(jù)不能相差較大， 否則說(shuō)明檢查者一致的判定 與標(biāo)準(zhǔn)有一定差異 M正態(tài)性測(cè)定 : (測(cè)定工序能力的前提 ) 案例： 背景： 3名測(cè)定者對(duì) 10部品反復(fù) 2次 TEST Pvalue － 正態(tài)分布（ P越大越好） 本例： P＝ ，數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。 原因： Data分層混雜； 群間變動(dòng)大； 2 數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn) 31 M工序能力分析（連續(xù)型）： 案例： ① 工程能力統(tǒng)計(jì)： 3 工序能力分析 短期 工序能力 長(zhǎng)期 工序能力 X平均＝目標(biāo)值 － Cp＝ Cpm X平均 ≠目
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