minitab實(shí)例-文庫吧資料
2025-02-14 22:40本頁面
【正文】 值 － Cp Cpm ② 求解 Zst（輸入歷史均值） ： 歷史均值：表示強(qiáng)行將它拉到中心位置 － 不考慮偏移－ Zst (Bench) ③ 求解 Zlt（無歷史均值） ： 無歷史均值： － 考慮偏移－ Zlt (Bench) * Zshift ＝ Zlt (Bench) － Zlt (Bench) ＝ － ＝ 工序能力分析： 案例： 另： capability sixpack工具 M工序能力分析（離散型）： 案例： (1)：二項(xiàng)分布的 Zst 缺陷率： 不良率是否 受樣本大小 影響？ －平均（預(yù)想） PPM＝ 226427 － Zlt＝ ＝ Zst＝ Zlt＋ ＝ M工序能力分析（離散型）： 案例： (2)： Poisson分布的 Zst A— Graph（坐標(biāo)圖）： 案例： (1) Histograpm（直方圖）－單變量 通過形態(tài)確認(rèn)： －正規(guī)分布有無； －異常點(diǎn)有無； (2) Plot（散點(diǎn)圖）－ X、 Y雙變量 通過形態(tài)確認(rèn)： －相關(guān)關(guān)系； －確認(rèn)嚴(yán)重脫離傾向的點(diǎn)； (3)Matrix Plot（行列散點(diǎn)圖－矩陣圖）－多變量 (4)Box Plot（行列散點(diǎn)圖－矩陣圖）－多變量 (5)Multivari Chart（ 多變因圖 ） 目的：掌握多 X因子變化對(duì) Y的影響（大概）； － 材料和時(shí)間 存在交互作用； (5)Multivari Chart（ 多變因圖 ） 目的：掌握多 X因子變化對(duì) Y的影響（）； 統(tǒng)計(jì)－方差分析－主效果圖、交互效果圖： 傾斜越大，主效果越大 無交互效果 － 平行； 有交互效果 － 交叉； (5)Multivari Chart（ 多變因圖 ） 目的：掌握多 X因子變化對(duì) Y的影響（交互作用細(xì)節(jié)）； 統(tǒng)計(jì)－方差分析－雙因子： 材料、交互的 P － 有意； A— 假設(shè)測(cè)定－決定標(biāo)本大?。? (1)： 1sample Z（已知 u） 背景： Ha～ N（ 30， 100/25） H0～ N（ 25， 100/n ）－為測(cè)定分布差異的標(biāo)本大小 有意水平 α = 查出力 1－ β = 統(tǒng)計(jì)－功效和樣本數(shù)量－ 1sample Z： 差值： u0－ ua ＝ 25－ 30＝ 5 功效值（查出力）： 1－ β ＝ 標(biāo)準(zhǔn)差： sigma＝ 10 A— 假設(shè)測(cè)定－決定標(biāo)本大?。? (2)： 1sample T（未知 u） 背景： Ha～ N（ 30， 100/25） H0～ N（ 25， 100/n ）－為測(cè)定分布差異的標(biāo)本大小 有意水平 α = 查出力 1－ β = 統(tǒng)計(jì)－功效和樣本數(shù)量－ 1sample t： 差值： u0－ ua ＝ 25－ 30＝ 5 功效值（查出力）： 1－ β ＝ 標(biāo)準(zhǔn)差（推定值） ： sigma＝ 10 樣本數(shù)量 27 已知 u的 1sample Z的樣本數(shù)量 － t 分布假定母標(biāo)準(zhǔn)偏差未制定分析； A— 假設(shè)測(cè)定－決定標(biāo)本大小： (3)： 1 Proportion（單樣本） 背景： H0： P＝ Ha： P 測(cè)定數(shù)據(jù) P1＝ 、 P2＝ 有意水平 α = 查出力 1－ β = 統(tǒng)計(jì)－功效和樣本數(shù)量－ 1 Proportion ： P1= 功效值（查出力）： 1－ β ＝ P2= 母比率 實(shí)際上是否 ，需要樣本 102個(gè) A— 假設(shè)測(cè)定－決定標(biāo)本大?。? (3)： 2 Proportion（單樣本） 背景： H0： P1＝ P2 Ha： P1 P2 有意水平 α = 查出力 1－ β = 統(tǒng)計(jì)－功效和樣本數(shù)量－ 1 Prop
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