【正文】 例如分月別 , 作業(yè)人員別 , 時(shí)間。 在控制數(shù)據(jù)的非正態(tài)性與 Serve Group 平均相關(guān)的 Serve Group 工程變動修正時(shí)使用。 把表示工程狀態(tài)的特性值移動具有一定模樣的點(diǎn)，按系列類別連接而成的線型圖表 ?Define Tests:管理圖的初期設(shè)定?BoxCox Transformation:把非常歪曲的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 正態(tài)性數(shù)據(jù)?Xbar:對部分群平均的管理圖?R:對部分群范圍的管理圖?S:對部分群標(biāo)準(zhǔn)偏差的管理圖?XbarR:對部分群平均和范圍的管理圖?XbarS:對部分群平均和標(biāo)準(zhǔn)偏差的管理圖?I:對個(gè)別觀測值的管理圖?MR:對移動范圍的管理圖?EWMA:對指數(shù)加重移動平均的管理圖?MA:對移動平均的管理圖?CUSUM:累積管理圖?Zone:Zone管理圖?ZMR:對個(gè)別觀測值和移動范圍的已標(biāo)準(zhǔn)化的管理圖Minitab管理圖基礎(chǔ)MinitabDefine Test216。 在 Minitab 中支援的混合物實(shí)驗(yàn) mixture 實(shí)驗(yàn) : 總量已指定，想知道成份比調(diào)到何程度時(shí) mixtureamounts 實(shí)驗(yàn) : 與成份比一起想知道總量時(shí)適用 mixtureprocess variable 實(shí)驗(yàn) : 想知道與成份比一起影響的變量條件時(shí)216。216。小于 1的值在 cube內(nèi)， 大于 1時(shí)軸點(diǎn)位置則在 cube位置外?Number of Block:指定 Block 數(shù)?Number of Center points : 指定中心點(diǎn)MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計(jì)劃 ) MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計(jì)劃 ) Factors...?輸入因子名與水準(zhǔn)Options...?實(shí)驗(yàn)順序 random化?生成相同的實(shí)驗(yàn)計(jì)劃時(shí)指定其次數(shù)?把實(shí)驗(yàn)計(jì)劃保存在 Work sheetResults...?能多樣指定 欲在 Session 窗輸出的實(shí)驗(yàn) 計(jì)劃結(jié)果 MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計(jì)劃 ) Analyze RS Design?Responses : 選擇已輸入結(jié)果的列?Analyze data using : 決定在分析時(shí)是否使用因子水準(zhǔn) code化、或 uncode化， uncode 指已輸入的因子實(shí)際水準(zhǔn)Terms...?選擇 Model 項(xiàng) (term) Linear:A,B,C Linear and Square:A,B,C,A*A,B*B,C*C Linear and 和 2因子交互作用： A,B,C,A*B,B*C,A*C full quadratic:A,B,C,A*A,B*B,C*C,A*B, A*C,B*CResults...Storage...?在 Session 窗輸出系數(shù)和分散分析表、異常值?把適合值與殘差保存在 Worksheet MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計(jì)劃 ) Minitab 實(shí)行結(jié)果 Linear?分散分析表 Linear 部分的 pvalue為 ， 故表示 Linear Model沒有影響?在看分散分析表的 LackofFit 部分的 pvalue為 ， 可知預(yù)測模型的適合性缺乏 即 ,必要其它形態(tài)的預(yù)測模型 看 2次形態(tài)的預(yù)測模型MinitabResponse Surface Designs(反應(yīng)表面計(jì)劃 ) Terms...Graphs...?選擇 Full quadratic ?在 Residual Plots中選擇 “Histogram” “Normal plot”, “Residual versus fits” “Residual versus order”216。 反應(yīng)表面計(jì)劃法的種類 中心合成計(jì)劃法 (Central Composite Design) BoxBehnken計(jì)劃法 (BoxBehnken Design)216。 在重要的實(shí)驗(yàn)因子 (Vital Few)確認(rèn)后，為尋找對反應(yīng)值的最佳實(shí)驗(yàn)條件而使用216。?Other : 為確認(rèn)異常值的數(shù)據(jù)被保存MinitabFactorial Design(要因配置法 ) Minitab 實(shí)行結(jié)果?在看各因子的 pvalue 時(shí)可以 知道主因子 C, T和 交互因子 K*T為統(tǒng)計(jì)性的有影響的因子?根據(jù)分散分析表 (ANOVA Table)可知道主因子占全體 散布的 %(=) MinitabFactorial Design(要因配置法 ) ?Pareto圖可同時(shí)看到效果的大小與 重要性。 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃 Matrix等對各個(gè)反應(yīng)值進(jìn)行保存。?選擇欲輸出最小乘方平均的 termMinitabFactorial Design(要因配置法 ) Storage...?Fits and Residuals : 把適合值與殘差保存在 Work sheet .?Model Information : 在 2水準(zhǔn)要因?qū)嶒?yàn)或者 PB 實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果中，保存各個(gè)反應(yīng)值的 效果。 在變更當(dāng)前的實(shí)驗(yàn)計(jì)劃重新指定時(shí)使用?Factors:指定已輸入的因子水準(zhǔn)的列?2level factorial:2水準(zhǔn)要因?qū)嶒?yàn)?General full factorial:不是 2水準(zhǔn)的完全要因?qū)嶒?yàn)計(jì)劃?指定因子的水準(zhǔn)Low/High...MinitabFactorial Design(要因配置法 ) Designs...?指定實(shí)驗(yàn)編號、實(shí)驗(yàn)的基本順序、中心點(diǎn)、 實(shí)驗(yàn)的 Block.?Order of the data:以設(shè)定的數(shù)據(jù)配置指定?Specify by column:指定特定 column MinitabFactorial Design(要因配置法 ) Analyze Factorial Design216。MinitabFactorial Design(要因故配置法 ) Options... ?Fold Design:設(shè)定 Fold?Randomize Runs:實(shí)驗(yàn)順序 Random?Fraction:使用部分配置法時(shí)設(shè)定 Fraction 使用位置?Base for random data generator:設(shè)定 Random 生成基準(zhǔn)點(diǎn)?Store design in worksheet:把實(shí)驗(yàn)計(jì)劃保存在 Worksheet?能多樣化地指定，愿意在 Session 窗口輸出 的實(shí)驗(yàn)計(jì)劃結(jié)果?在 Session 窗口輸出與別名 (alias)關(guān)聯(lián)的內(nèi) 容時(shí)，指定交互作用的次數(shù)。 在 Minitab 中要因配置法的實(shí)行階段 利用 “Create Factorial Design” 為了完全要因配置法或部分實(shí)施法的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的選擇 選擇實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)后 , 指定各因子的名名稱及水準(zhǔn)、反復(fù)次數(shù)、 Random化與否 實(shí)行實(shí)驗(yàn)后 , 輸入數(shù)據(jù)實(shí)行 “Analyze Factorial Design” 得出實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果 最后利用 “Factorial Plot” 繪出主效果及交互效果的 plot MinitabFactorial Design(要因配置法 ) MinitabFactorial Design(要因配置法） Create Factorial Design?2level factorial(default generators) 2水準(zhǔn)要因配置 (generator 自動指定 )?2level factorial(specify generators) 2水準(zhǔn)要因配置 (generator 使用者指定 )?PlackettBurman design:15因子以上的情況?General full factorial design:在 2水準(zhǔn)以上， 且要因類別水準(zhǔn)不同時(shí)的完全要因?qū)嶒?yàn)?Number of factors:因子數(shù) 指定?Display Available Designs:展示使用可能的 配置 ?顯示因子別實(shí)驗(yàn)數(shù) (Run)和 分析度 （ Resolution) 根據(jù)因子的數(shù)量 一元配置法 , 二元配置法 , 多元配置法216。攪亂 (Confounding) 以兩個(gè)以上因子的效果合并后 (例 ) 1 + 2 產(chǎn)生的現(xiàn)象難以分離 1+3, 2+2 216。交互效果 兩個(gè)以上的因子結(jié)合后對反應(yīng) (例 ) E12 = 5 (Interaction Effect) 因子產(chǎn)生的影響167。反應(yīng)值 (Response) 實(shí)驗(yàn)的數(shù)值性結(jié)果 (一般用 Y表示 ) (例 ) Y = 267mm167。因子 (Factor) 實(shí)驗(yàn)所用的輸入要素 (例 ) 溫度 , 濕度 ,…167。Modify Design:對實(shí)驗(yàn)的修正167。RS Design:反應(yīng)表面實(shí)驗(yàn)167。Response Optimizer:尋找滿足目標(biāo)值因子的 最佳組合167。Contour/Surface(Wireframe)Plots:展現(xiàn)實(shí)驗(yàn)的 反應(yīng)表面167。Analyze Factorial Design:得出實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果167。Define Custom Factorial Design:在變更當(dāng)前的 實(shí)驗(yàn)計(jì)劃而再指定時(shí)使用。 實(shí)驗(yàn)的成敗，只有把以往的經(jīng)驗(yàn)或者理論性、 技術(shù)性知識等的原有技術(shù)與 依照實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法的知識結(jié)合起來才有可能 . 167。5. DOE(實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法 )Minitab實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法基礎(chǔ) 216。 變動是 Variety 2 水準(zhǔn)比別的水準(zhǔn)大?？芍腊? Field 水準(zhǔn)變更的 Variety 各水準(zhǔn)的 變動及平均值。交互作用的水準(zhǔn)間差異比較167。Lake在各水準(zhǔn)間無太大的變動。Supplement 在 2水準(zhǔn)時(shí)值特大。Factors:指定因子167。對主效果的水準(zhǔn)間差異比較167。Pool error across groups適用總合誤差◆ 平均值以 symbol 標(biāo)記，且有信賴 區(qū)間標(biāo)記。Type of interval plot Standard Error:適用標(biāo)準(zhǔn)誤差 Multiple:適用標(biāo)準(zhǔn)誤差倍數(shù) Confidence interval:指定信賴度167。Y variable:設(shè)定反應(yīng)值 167。 MinitabInterval Plot216。MinitabTest for Equal Variances216。Probtype, Calculat, Probtype*Calculat等比留意水準(zhǔn) () 小，故判斷為各因子的水準(zhǔn)間存在散布的差。Random factors:指定變量因子167。Response:實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)167。Strength 的 3水準(zhǔn) (值 =3)時(shí)有影響MinitabAnalysis of MeansMinitabBalanced ANOVA216。Main Effect:主要因167。脫離管理線則有影響167。Distribution of Data:資料的分布形態(tài) Normal:正態(tài)分布 , Factor 1:因子水準(zhǔn) Col (一元配置法時(shí) ) Factor 2:因子水準(zhǔn)第二 Col (二元配置法時(shí) ) Binomial:二項(xiàng)分布 Poisson:Poisson分布167。用 Graph 來顯示因子的平均值，檢討因子的哪個(gè)水準(zhǔn)有影響分散分析與平均分析的差距 分散分析是對水準(zhǔn)間有無差距的分析平均分析是對全體平均與各水準(zhǔn)平均間有無差 距的分析167。?看左圖可知道 Lake 的平均間沒有差。?Suppleme的 p值 小于 ， 故 Suppleme 的 水準(zhǔn)間有差。Store residuals:保存殘差167。Row factor:B因子167。167。216。剩余事項(xiàng)與 Stack 情況相同?Responses:指定按各水準(zhǔn)別 有反應(yīng)值的 Col MinitabOne Way ANOVA(Unstacked)) 216。?存在各范圍間的重疊區(qū)間 ?各點(diǎn)呈現(xiàn)直線狀態(tài)時(shí)，意味著正態(tài)性MinitabOne Way ANOVA(一元配置法 ) 216。 (級區(qū)間有變動 ) 上面的 p值大于 ，故沒有影響。留意水準(zhǔn)比 pvalue 大則有影響。F:F概率值167。SS:乘方的和 (Sum of Square)167。Store fits:保存水準(zhǔn)平均值 167。Comparisons:檢定多重比較167。Response:指定反應(yīng)變量167。在數(shù)據(jù)為一個(gè) Col中以 Stack 形態(tài)保存時(shí)使用。因子為一個(gè) , 反復(fù)數(shù)為對所有水準(zhǔn)不相同也可 , Radom實(shí)驗(yàn)。Factors:MinitabNominal Logistic Regression4. 分散分析Minitab分