【正文】 ? 給 p。? 為了工序最適當(dāng)化的持續(xù)維持管理，必須能夠檢查出體系管理系統(tǒng)的變化。vRSq ：觀察值到適當(dāng)線的變動比率。 LOT大小（ X） 10 20 30 40 40 50 60 60 70 80生產(chǎn)人力（ Y） 20 29 50 60 70 85 90 95 109 120186回歸分析（ Regression）? FITS是從因素各個測定數(shù)據(jù)計算回歸方程式時的實(shí)測值， “Y” 的推測值是 manhour=+ lot size? Residual（殘差）的 error標(biāo)示是v實(shí)際反應(yīng)值上，把預(yù)想的反應(yīng)值從各測定值上減掉的值，上面例題值是 C4=C2C3187回歸分析（ Regression）v 回歸方程式的殘差（ Residual）是什麼？? 殘差（ Residual） Plot是回歸模式是否適當(dāng)，進(jìn)行檢查的分析工具v殘差（ Residual）的平均值始終是 “0”v殘差（ Residual）具有正態(tài)分析 (Normal Distribution)v殘差（ Residual）應(yīng)是隨機(jī)分布（即，不能有什麼樣的傾向）188回歸分析（ Regression）v 殘差分布形態(tài)? 按時間序列估計為等分散的情況189回歸分析（ Regression）? 估計是獨(dú)立的或可能不是直線關(guān)系的曲線形態(tài)190回歸分析（ Regression）? 其它變量也要一起考慮的情況191回歸分析（ Regression）v 殘差（ Residual）分析（正規(guī)性）v P146192回歸分析（ Regression）? 可以對殘差是否為正態(tài)分布進(jìn)行檢查? 或 StatBesic StactisticNormality Test Variable:Resi 1,Value=193回歸分析（ Regression）? 附加說明v回歸方程式 y=a+bx,即 a（偏移） =，b=（截距）的值vConstant PValue? H0：回歸原點(diǎn)通過（ 0,0）? H1：回歸線未通過原點(diǎn)（ 0,0）? 上面情況是采用 H0，因此 0194回歸分析（ Regression）v對因子的 PValue? H0： Lot size=沒有意義（ or不影響）? H1： Lot size≠ 沒有意義（ or有影響）? 上面情況是 PValue=，因此可以判斷有意義vS值：表示誤差的散布，即表示推定的標(biāo)準(zhǔn)偏差值。? 為了減少收集數(shù)據(jù)時因時間變量，最發(fā)好是以無序法來確定 “X” 因子的水平後再做試驗(yàn)。? 并且對比總變化不能說明的變化?。ㄕ`差引起的變化），可以說明回歸模型好。? 為了分析試驗(yàn)的結(jié)果182回歸分析（ Regression）v 回歸方程式? a和 b的計算公式183回歸分析（ Regression）? 把全體測值用某一個適當(dāng)數(shù)學(xué)方式來表示，其適當(dāng)方程式不能說明的誤差變化和成為最小而決定a和 b。（有 /無相互關(guān)聯(lián)性，可以提供解決問題的 Point）? 這種關(guān)聯(lián)性用某種數(shù)學(xué)方程工來表示及分析叫回歸分析，即可以認(rèn)為將從屬變量 “Y” 與獨(dú)立變量 “X” 的關(guān)系用下列模型的數(shù)學(xué)方程式來適當(dāng)表示。176部分配置法 (Fractional factorial designv Cube plot676556 5560695278494563 6110 159395177部分配置法 (Fractional factorial design? 最適當(dāng)?shù)臈l件是：催化劑 +1（ 2%），溫度 +1（180℃ ），濃度 1（ 3%）下具有最好的組合。? 剩下的注入量（注入速度）人反應(yīng)值影響微小? 從干擾的分析結(jié)果來看，轉(zhuǎn)速幾乎不影響，因此排除該因素不會發(fā)生什麼問題。此時 X3因子的配置結(jié)構(gòu)跟 Z1， X2有同樣的交互作用。165部分配置法 (Fractional factorial design）v 為什麼要使用部分配置法 (Fractional factorial design)? 為了找出致命的少數(shù)因子 Screening時；? 從經(jīng)濟(jì) /成本費(fèi)用方面愾有水平配合下，試驗(yàn)發(fā)生困難。? 如果溫度高，可以在低清洗濃度下，線體速度可以運(yùn)行更快。? 可以把握溫度最大影響反應(yīng)值。157要因配置法 (Factorial Design)Factor Level1 +1A. 水的溫度 (Temp) 溫水 熱水 (Time) 短 長 (Conc.) 低 高?同樣 Run實(shí)施 2次（或 2次以上）得到反應(yīng)值 (Yield)時，求平均值後適用試驗(yàn)排列全體反復(fù) 2次（或 2次以上）時，把數(shù)據(jù)放在 1列來適用。 3次以上的交互作用，技術(shù)分析不太容易，因此一般不考慮。149要因配置法 (Factorial Design)v 什麼是要因配置法? n個因子，各因子的水平數(shù)是 k的試驗(yàn)計劃，所有因子間的水平調(diào)和下實(shí)施試驗(yàn)。作為 因行了 沒有反復(fù)的二元配置實(shí)驗(yàn)，因子的收率如下，求最佳條件。其結(jié)果得到了下列數(shù)據(jù) ，最佳 條件。137試驗(yàn)計劃的樹立v 數(shù)據(jù)分析? GRAPH分析vCapability AnalysisvHistogramvBox PlotvParetovScatter PlotvCube PlotvMain effect plot：平均值 標(biāo)準(zhǔn)偏差vInteraction plot：平均值 標(biāo)準(zhǔn)偏差138試驗(yàn)計劃的樹立? 信賴區(qū)間vPvalue，檢驗(yàn)統(tǒng)計量vTtest， Ftest， Chisquare? 分散分析表 (ANOVA Tables）? 回歸方程式 (Regression)139試驗(yàn)計劃的樹立v 導(dǎo)出結(jié)論? 結(jié)果值在統(tǒng)計上有效嗎？v測定 /分析 /改善階段使用的工具間有矛盾嗎？v結(jié)合實(shí)際問題統(tǒng)計的處理結(jié)果合理嗎？? 得到改善的證據(jù)（長期的）充分嗎？? 結(jié)果值得到實(shí)際改善了嗎？v工序能力值向上了嗎？v所選定題目的 ‘Y’ 值得到了長期改善了嗎？v會不會發(fā)生逆性能的問題？140試驗(yàn)計劃的樹立? 試驗(yàn)結(jié)果怎樣指示改善問題的方向？? 是否要做追加的試驗(yàn)？v 驗(yàn)證試驗(yàn)? 驗(yàn)證試驗(yàn)是證明已找出的最佳條件是真的改善的步驟? 驗(yàn)收試驗(yàn)必須象現(xiàn)象分析類似對長期的數(shù)據(jù)合理分組來實(shí)施? 找出最佳條件來做試驗(yàn)期間在遷定的條件內(nèi)應(yīng)使其自然（實(shí)際作業(yè)條件）141試驗(yàn)計劃的樹立? 參照事項v做驗(yàn)證試驗(yàn)期間必須參加觀察v要確認(rèn)因子的水平變化是否正確v應(yīng)留意試驗(yàn)條件變更是否損壞裝備或誘發(fā)安全性問題v+/只能在條件內(nèi)實(shí)際控制可能的話，不能檢出 2水平變化引起的 效應(yīng)142試驗(yàn)計劃的樹立v 試驗(yàn)時注意事項? 錯誤認(rèn)識發(fā)生問題的因子v相關(guān)關(guān)系錯誤認(rèn)識為因果關(guān)系? 最佳選定的條件和實(shí)際使用的條件不符v試驗(yàn)結(jié)果最佳選定的值在實(shí)際上協(xié)力社不能作業(yè)或生產(chǎn)工序不能賦予其條件v跟 Cost（成本費(fèi)用）等相關(guān)，不能實(shí)行其政策v全體的制度等有可能變更143試驗(yàn)計劃的樹立? 不能決定是因?yàn)闆]有得到管理而變化v潛在變量的影響給 ‘Y’ 值造成大的影響? 試驗(yàn)在很小範(fàn)圍的因子水平上實(shí)施? 沒有包含重要的獨(dú)立變量v沒有包含影響品質(zhì)的 CTQ? 因測定的變動大，不能檢出變化的值144一元配置法v 一元配置法? 只選擇 1個預(yù)計對一些特性值有影響的因子，實(shí)施試驗(yàn)的最單純的試驗(yàn)計劃法。? 連續(xù)的試驗(yàn)：進(jìn)行大規(guī)模試驗(yàn)不如實(shí)施幾次小的試驗(yàn)v初期試驗(yàn)階段上? 能知道哪些因子是重要的，也能理 Mechanism，因此下一步能夠更有效地實(shí)施試驗(yàn)。? 試驗(yàn)時必須參加觀察v通過觀察可以知道是因果關(guān)系還是相關(guān)關(guān)系。135試驗(yàn)計劃的樹立? 交叉法v交叉是因子的效果不能彼此分離，部分配置法多少都有交叉，一般是主效果大于可交互作用的情況， 3次以上的交互作用類似的情況幾乎沒有。為了減少潛在變量的影響，常常隨機(jī)化。如果判定為交互利作用更重要的話，使用試驗(yàn)計劃的一個因素；可是交互作用有可能跟其它交互作用交叉。為了減少潛在變量的影響， 一般采用隨機(jī)法和 Blocking。120分散分析（ ANOVA）的理解? 可以說是決定各水平上 ‘Y’ 特性值（反應(yīng)值）的平均值是否具有 同樣值，步驟v暫定的找出致命的少數(shù)因子的方法v 分散分析的用語理解? 因子 (Factor)：試驗(yàn)上影響特性值的原因? 水平 (Level)：為實(shí)施試驗(yàn)的因子條件? 平方和 (Sum of square)：在因子的特定水平上，計算測定值變化程度? 試驗(yàn) Balance/Unbalance：測定值相同或不相同時所有因子水平的 調(diào)合數(shù)121分散分析（ ANOVA）的理解v 分散分析的使用 ? One Way ANOVA： 具有 2個以上的水平的 1個因子的情況? Balance ANOAV： 具有 2個以上因子的情況 ? 試驗(yàn)計劃法（ DoE=Design of Experiment）：分析多因子時，針對那個 調(diào)合上給 ‘ Ｙ ’ 特性值造成影響大的因子。什麼是水平的分析方法。? 利用 X2(Chisquare)驗(yàn)證v原假設(shè) (Ho)：不良類型和交接之間彼此是否無關(guān)聯(lián)（獨(dú)立因素）v對立假設(shè)（ H1）：不良類型和交接班之間彼此是否有關(guān)聯(lián)（從屬因素）116假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計數(shù)型? 不良類型：vA：碰傷vB：洩漏vC：開關(guān)不良vD：粘貼不良117假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計數(shù)型交接班 A B C D1 15 21 45 132 26 31 34 53 33 17 49 20?設(shè)定假設(shè)?原假設(shè)（ Ho）：不良類型和交接班之間彼此無關(guān)聯(lián)（獨(dú)立）?對立假設(shè)（ H1）：不良類型和交接型號之間彼此有關(guān)聯(lián)（從屬）118改善（ Improvement）119分散分析（ ANOVA）的理解v 什麼是分散分析（ ANOVA）？? 試驗(yàn)實(shí)施後，對試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析所使用的分析方法? 特性值的散布用總平方和來表示。v設(shè)定假設(shè)? Ho：獨(dú)立（分類的變數(shù)之間地相關(guān)性）? H1：從屬（分類的變數(shù)之間有相關(guān)性 )114假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計數(shù)型? 期望值（ E），觀測值（ O）， X2統(tǒng)計量v期望值（ Expected Frequency）：對一些現(xiàn)象的結(jié)果期望的值v觀測值（ Observed Frequency）：對一些現(xiàn)象的結(jié)果實(shí)際觀測的vX2統(tǒng)計量是115假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計數(shù)型v X2(Chisquare)統(tǒng)計量? 用 3個月把 Monitor產(chǎn)品不良類型按不同的交接班整理後，調(diào)查各交接班有（從屬的）無（獨(dú)立的）產(chǎn)品不良類型的特性後，進(jìn)行改善活動，檢出了 N=309個 Monitor不良。? 顯著性水平 (Significance Level)：象一般使用的α=(,)Ho 是真的拒絕的概率103假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計量值第二種錯誤（ β）第一種錯誤（ α）真 實(shí)H0=真 H1=假采 納H0=真H1=假104假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計量值v 假設(shè)設(shè)定方法? 以原假設(shè) [母體和 Sample(樣本 )是一樣的 ]來假定vHo： μ1=μ2vHo： μ1=μ2=μ3=……μnvHo： σ1=σ2vHo： σ1=σ2= σ3 ……σn105假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計量值? 對立假設(shè) [母體和樣本不同的 ]則為 v兩側(cè)檢驗(yàn)時 H1： μ1≠μ2v偏側(cè)檢驗(yàn)時 H1： μ1 ＜ μ2 μ1 ＞ μ2v兩側(cè)檢驗(yàn)時 H1： σ1≠ σ2v偏側(cè)檢驗(yàn)時 H1： σ1 ＜ σ2 σ1 ＞ σ2106假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計量值v 假設(shè)檢驗(yàn)的形態(tài)? 計量型數(shù)據(jù)：使用 Z， Ttest統(tǒng)計量v實(shí)行平均值檢驗(yàn)的必須檢驗(yàn)分散的同質(zhì)性（ Ftest)vFtest是比較 2個以上的母體的散布? 計數(shù)型數(shù)據(jù)：使用 x2(chiSquare)統(tǒng)計量v次數(shù)、頻度等107假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計量值v 假設(shè)檢驗(yàn)時樣本大小和特征? 樣本的大小取多少好呢？v如果樣本數(shù)小，很難表示母體的特征，可能導(dǎo)致檢驗(yàn)結(jié)果的錯誤v相麼，樣本數(shù)大的時候，實(shí)際操作中時間 /費(fèi)用方面難以適用v因此，樣本數(shù)的大小最好從各方面都考慮後作出恰當(dāng)?shù)臎Q定108假設(shè)檢驗(yàn)（ Hypothesis Test）計量值v 假設(shè)檢驗(yàn)的實(shí)行順序? 設(shè)定原假設(shè)、對立假設(shè) (Ho， Hi)? 確定顯著性水平（ α= ， ， ）? 選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計量（ Z， T， Chisquare統(tǒng)計量）? 求接受或拒絕域? 從數(shù)據(jù)上判定顯著性，解釋結(jié)果vP(Probability)概率值＜ α 則接受對立假定 (H1)vP(Probability)概率值＞ α 則接受對立假定 (Ho)? 把統(tǒng)計的解釋