minitab功能說(shuō)明new(參考版)
2025-02-12 22:34本頁(yè)面
【正文】 試以 ANOVA分析下列兩組數(shù)據(jù)其差異？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。習(xí)題四假設(shè)一產(chǎn)品之規(guī)格為 160~175mm，為了要了解 A、 B、 C三位工人的技術(shù)水準(zhǔn)的差異，特安排他們?cè)谕瑯訔l件下生產(chǎn)這種產(chǎn)品。產(chǎn)生平均值為 5,標(biāo)準(zhǔn)方差為 ,Base為 10的 30個(gè)數(shù)據(jù) .一般統(tǒng)計(jì)量的操作 . Stat Basic Statistics輸入統(tǒng)計(jì)對(duì)象選擇圖形選擇圖形 結(jié)果顯示幾個(gè)重要用語(yǔ)的介紹 :Mean:算術(shù)平均值 Median:中位值 . StDev:標(biāo)準(zhǔn)偏差 SE Mean: 平均標(biāo)準(zhǔn)誤差 = σ√n Q1:依序排列數(shù)據(jù)時(shí) ,列在 25%位置的數(shù)據(jù) . Q3:依序排列數(shù)據(jù)時(shí) ,列在 75%位置的數(shù)據(jù) . 活用 Minitab的假定和檢定 Stat Basic Statistics問(wèn)題說(shuō)明 :兩批棉紗由 2個(gè)廠商提供 ,棉紗的強(qiáng)度規(guī)格為平均數(shù) μ0 = ,1廠和2廠的棉紗強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差為 σ 1 = , σ 2 = .1廠和 2廠各抽測(cè) 10段和 12段棉紗做強(qiáng)度試驗(yàn) ,數(shù)據(jù)如下 :1Sample t.. Stat Basic Statistics 1Sample t..檢定 Team1 Ho: μ = μo Vs. Hi:μ μo Team1樣品檢定選擇小于 Stat Basic Statistics 1Sample t..從 P值 =,可以得出結(jié)論 ,拒絕Ho.從圖表可以形象地看出樣品平均值與Ho相差多少 . Stat Basic Statistics 2Sample t..2Sample t..兩組樣本的檢定檢定兩組樣本差異是否為零選擇箱形圖檢定 Team1和 Team2 Ho: μ1 = μ2 Vs. Hi :μ1 = μ2 Stat Basic Statistics 2Sample t..平均值從 P值 =,可以得出結(jié)論 ,拒絕Ho.樣品數(shù)箱型圖 Stat Basic Statistics Normality test隨機(jī)産生一組正態(tài)數(shù)據(jù)檢定數(shù)據(jù)資料是否隨正態(tài)分佈 .輸入要檢定的數(shù)據(jù)列結(jié)果分析 :數(shù)據(jù)分佈和圖錶上的直綫一緻 ,則可認(rèn)為是正態(tài)分佈 .P值小于 ,則不是正態(tài)分佈 . Stat Regression最小平方和回歸此方法是根據(jù)數(shù)據(jù) Xi和反映值 Yi,得出一個(gè)一次函數(shù) ,並根據(jù)此一次函數(shù)來(lái)預(yù)測(cè) .還是選用 Anova DOE 洗衣機(jī)例子 . Stat Regression Regression得出 Y與 Time的函數(shù)應(yīng)變量變量 Stat ANOVA單因子方差分析Oneway選用 Anova DOE 洗衣機(jī)例子 . Stat ANOVAOneway對(duì) Time進(jìn)行單因子分析 選擇箱型圖分析選擇箱型圖分析 Stat ANOVA Oneway以 Time的兩個(gè)水準(zhǔn)建立箱型圖 . Stat ANOVA Twoway雙因子方差分析P值有大于 ? Stat ANOVA General linear model根據(jù)對(duì)結(jié)果的分析來(lái)推測(cè)因子的影響度 , 通常用在 DOE的后補(bǔ)分析 .選擇 ANOVA DOE的洗衣機(jī)例子來(lái)檢定因子對(duì)結(jié)果的影響輸入反映值和因子 P, 說(shuō)明沒(méi)有顯著影響 Stat ANOVAMain Effects Plot Stat ANOVA Interaction Plot Stat DOE設(shè)計(jì) ANOVA DOE要因配置法設(shè)計(jì) Taguchi DOEDOE試驗(yàn)設(shè)計(jì)法有 ANOVA和 Taguchi兩種 . Stat DOE ANOVA 設(shè)計(jì)這里只簡(jiǎn)單說(shuō)明 ANOVA DOE在 Minitab中操作 .例 : 對(duì)某一洗衣機(jī) , 通過(guò)試驗(yàn)研究 ,量化洗 滌時(shí)間和水量對(duì)衣物清潔度的影響 . Stat DOE ANOVA 設(shè)計(jì)2個(gè)因子和 2個(gè)水準(zhǔn)假設(shè)每組組合做 4次試驗(yàn)Step1Step2可輸入因子和水準(zhǔn)Step3須輸入每次對(duì)應(yīng)試驗(yàn)的結(jié)果 . Stat DOE ANOVA 設(shè)計(jì)主要影響圖 相互作用圖 立方圖按下 Setup才能產(chǎn)生主要影響圖 ,輸入反應(yīng)值列輸入全部的因子行相互作用圖和立方圖的生產(chǎn)與上類(lèi)似 Stat DOE ANOVA 設(shè)計(jì)立方圖主要影響圖 相互作用圖圖表式結(jié)果 .從表中可找出最佳條件 .洗 滌時(shí)間 :20分鐘 . 水量 :4加侖 Stat DOE ANOVA 設(shè)計(jì)數(shù)字式結(jié)果顯示在Session windows中 ,它與圖表式結(jié)果一樣 . 輸入反應(yīng)值行點(diǎn)擊 StatDOEFactorialAnalysis Factorial Design Stat DOE ANOVA 設(shè)計(jì)選中目標(biāo)變量 Y.點(diǎn)擊 StatDOEFactorialResponse optimizer,對(duì)目標(biāo)值尋找最佳組合 .輸入目標(biāo)值和範(fàn)圍 Stat DOE ANOVA 設(shè)計(jì)點(diǎn)擊 StatDOEFactorialResponse optimizer,對(duì)目標(biāo)值尋找最佳組閤 .對(duì)目標(biāo)值 Y=18,最佳組合為 Stat DOE Taguchi 設(shè)計(jì)這里只簡(jiǎn)單說(shuō)明 Taguchi DOE在 Minitab中操作 .例 : 對(duì)某一洗衣機(jī) , 通過(guò)試驗(yàn)研究 ,量化洗 滌時(shí)間和水量對(duì)衣物清潔度的影響 .假設(shè)是望大特性 . 假設(shè)是望大特性 . 公式如下 : y1 y2 y3 y4 … … ynσ 2 =1/n (Σ1/y i 2)η = － 10㏒ σ 2 Stat DOE Taguchi 設(shè)計(jì)2個(gè)因子 2個(gè)水準(zhǔn)選擇 L4點(diǎn)擊L4的試驗(yàn)組合 根據(jù)組合完成試驗(yàn) ,每個(gè)試驗(yàn)完成 4次 ,輸入試驗(yàn)數(shù)據(jù) Stat DOE Taguchi 設(shè)計(jì)StatDOETaguchiAnalyze Taguchi design選擇望大特性選擇圖形保存結(jié)果 Stat DOE Taguchi 設(shè)計(jì)找出 SN比和平均值作用圖圖表式結(jié)果 .從表中可找出最佳條件 .洗 滌時(shí)間 :20分鐘 . 水量 :4加侖 與 ANOVA DOE 結(jié)果相同 . Stat DOE Taguchi 設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)最佳組合的結(jié)果 .TaguchiPredict Taguchi results預(yù)測(cè)平均值和 SN比點(diǎn)擊 Levels 按鈕選擇最佳
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