【正文】 = — — RX2 52 32 11 91 71 51 31 1975315 55 04 5樣 本樣本均值 __X = 5 0 . 3 4U C L = 5 5 . 5 0L C L = 4 5 . 1 72 52 32 11 91 71 51 31 1975312 01 00樣 本樣本極差_R = 8 . 9 5U C L = 1 8 . 9 2L C L = 072222x 1 , . . . , x 5 的 X b a r R 控 制 圖項(xiàng) 目 : M I N I T A B . M P J 。 Zone A = +3? UCL LCL Zone B = +2? Zone C = +1? Zone A = 3? Zone C = 1? Zone B = 2? 過(guò)程受控的判別 準(zhǔn)則 8：連續(xù) 8點(diǎn)落在中心線兩側(cè)，但無(wú) 1點(diǎn)在 C區(qū)之內(nèi)。 Zone A = +3? UCL LCL Zone B = +2? Zone C = +1? Zone A = 3? Zone B = 2? Zone C = 1? 準(zhǔn)則 6：連續(xù) 5點(diǎn)中有 4點(diǎn)落在中心線同一側(cè)的 C區(qū)之外。 Zone A = +3? UCL LCL Zone B = +2? Zone C = +1? Zone A = 3? Zone B = 2? Zone C = 1? 過(guò)程受控的判別 準(zhǔn)則 4：連續(xù) 14點(diǎn)相鄰點(diǎn)上下交替。 人、機(jī)、料、法、環(huán)、測(cè) 統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制 本節(jié)我們將學(xué)到： 統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制原理 中心極限定理 常用控制圖的選擇、階段 八項(xiàng)判異原則 連續(xù)型數(shù)據(jù)控制圖（ XbarR、 XbarS、 IMR） 離散型數(shù)據(jù)控制圖（ P、 NP、 C、 U） 兩類錯(cuò)誤 過(guò)程受控的判別 準(zhǔn)則 1： 1點(diǎn)落在 A區(qū)之外。為了不漏掉任何一種可能的好結(jié)果，我們使用最佳自己的回歸方法，把所有可能的自變量的子集進(jìn)行回歸之后全部列舉出來(lái)，以便研究者能綜合考慮，從中選一個(gè)最滿意的結(jié)果 最佳子集回歸 之二 實(shí)例演練 已知某感應(yīng)器的感應(yīng)距離和 4中元器件 X X X X4可能有關(guān)，記錄 13組數(shù)據(jù)，試分析這些元器件與該感應(yīng)器之間的關(guān)系 Data/多元線性回歸 常見質(zhì)量工具圖 柏拉圖 因果圖 多變量圖 本節(jié)我將學(xué)到： 柏拉圖 之二 C o u n t s 2 7 4 5 9 4 3 4 7百 分 比 6 4 . 8 1 3 . 9 1 0 . 2 1 1 . 1累 積 % 6 4 . 8 7 8 . 7 8 8 . 9 1 0 0 . 0D e f e c t s 其 他L e a k y G a s k e tM i s s i n g C l i p sM i s s i n g S c r e w s4 0 03 0 02 0 01 0 001 0 08 06 04 02 00Counts百分比D e f e c t s 的 P a r e t o 圖 Pareto：找出少數(shù)重要、和多數(shù)瑣碎的缺陷， 常用的原則是 80/20原則 因果圖 之三 質(zhì) 量 問(wèn) 題環(huán) 境測(cè) 量方 法材 料機(jī) 器人 員O p e r a t o r sT r a i n i n gS u p e r v i s o r sS h i f t sS p e e dL a t h e sB i t sS o c k e t sS u p p l i e r sL u b r i c a n t sA l l o y sB r a k eE n g a g e rA n g l eI n s p e c t o r sM i c r o s c o p e sM i c r o m e t e r sC o n d e n s a t i o nM o i s t u r e %TestingMentorsErraticToo slowConditionAccuracy因 果 圖 使用因果 （魚骨）圖組織有關(guān)問(wèn)題的潛在原因的集 體討論信息。 正態(tài)概率圖 殘差直方圖 實(shí)例演練 下表為某工程師提供的數(shù)據(jù) .表明某特種鋼的韌性與冶煉時(shí)間的記錄： 序號(hào) 時(shí)間 (Min) 韌性 (HRB) 序號(hào) 時(shí)間 (Min) 韌性 (HRB) 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 153 Data/一元線性回歸 .mtw 一元線性回歸 之二 P表示什么含義？ 擬合線圖 之一 擬合線圖可以通過(guò)圖形體現(xiàn)一元函數(shù)關(guān)系 實(shí)例演練 研究者想預(yù)測(cè)上班族的年收入，他收集了 15位上班族的年收入（萬(wàn)元）、 IQ、 EQ和創(chuàng)造力，試用這些變量聯(lián)合預(yù)測(cè)年收入。發(fā)現(xiàn)這個(gè)因子，并包括進(jìn)回歸模型。對(duì) X或者Y或者兩者做個(gè)轉(zhuǎn)換，或者加入 2次項(xiàng)。 散點(diǎn)圖能顯示出自變量 X跟響應(yīng)變量 Y的關(guān)系。 社會(huì)經(jīng)濟(jì) 金融財(cái)務(wù) 工藝質(zhì)量 市場(chǎng)營(yíng)銷 常見的回歸形式 離散 X因子 x x x x x x x x x x x x x x x Xi Y Xa Xb Xc 多元線性 ) Y X2 X1 多元非線性 Y X1 X2 簡(jiǎn)單線性回歸 X Y 一元非線性 X Y 離散響應(yīng)變量的邏輯回歸 1 0 % yes X 回歸分析的一般過(guò)程 ? 觀察散點(diǎn)圖 ? 作描述性統(tǒng)計(jì) ? 線性或曲面？ ? 一元或多元？ ? 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換？ ? 離散型 X， 離散型 Y？ ? 計(jì)算參數(shù) ? Residual？ ? RSq？ ? B0、 bi、 b2 ？ 通過(guò) ? 收集并了解數(shù)據(jù) ? 選擇回歸模型 (假設(shè) ) ? 模型求解 ?模型檢驗(yàn) ? 實(shí)際應(yīng)用 ? 控制輸出值 ? 通過(guò)輸入值預(yù)測(cè) 未通過(guò) ? 變量的基礎(chǔ)分析 ? 明確研究的對(duì)象和范圍 散點(diǎn)圖 X (input) Y (output) 散點(diǎn)圖顯示輸入（ x）跟輸出 (Y)的變化關(guān)系。 設(shè)計(jì) 某化學(xué)工程師，設(shè)計(jì)了一個(gè)新的流程，想要調(diào)查關(guān)鍵輸入因子與氨的堆疊損失之間的關(guān)系。 客觀事物的聯(lián)系 確定性關(guān)系 （函數(shù)關(guān)系） 非確定性關(guān)系 （相關(guān)關(guān)系） 回歸場(chǎng)景 行政 某軟件公司想知道電話排隊(duì)與服務(wù)時(shí)間之間的關(guān)系。為檢驗(yàn)新機(jī)床加工的零件平均誤差與舊機(jī)床相比是否有顯著降低，從某天生產(chǎn)的零件中隨機(jī)抽取 50個(gè)進(jìn)行檢驗(yàn)。 B Y : V e l l e n練習(xí) I 在某部件加工生產(chǎn)中，其厚度在正常生產(chǎn)下服從 N（， *），某日在生產(chǎn)的產(chǎn)品中抽查了 10次，其觀測(cè)值為： ， ， ， ， ， ， ， ， 其平均厚度已增大至 ，若標(biāo)準(zhǔn)差不變，試問(wèn)生產(chǎn)是否正常？（置信水平 95%） 練習(xí) II 一種機(jī)床加工的零件尺寸絕對(duì)平均誤差允許值為 。（取 α = ， β = ） 練習(xí) 0 . 80 . 60 . 40 . 20 . 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 81 . 00 . 80 . 60 . 40 . 20 . 0差 值功效A l p h a 0 . 0 5標(biāo) 準(zhǔn) 差 0 . 7 5備 擇 ≠假 定1 0數(shù) 量樣 本單 樣 本 Z 檢 驗(yàn) 的 功 效 曲 線項(xiàng) 目 : M I N I T A B 2 . M P J 。 2 0 0 8 0 7 3 1 。 Data/雙樣本 t檢驗(yàn) .mtw 雙樣本 T檢驗(yàn) 雙樣本 t 檢驗(yàn) 之一 統(tǒng)計(jì) → 基本統(tǒng)計(jì)量 → 雙樣本 t 雙樣本 t 檢驗(yàn) 之二 雙樣本 t 檢驗(yàn) 之三 如果我們把原假設(shè)和備擇假設(shè)互換， 會(huì)出現(xiàn)什么樣的情況？ 功效和樣本量 某鋼鐵公司項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)在參數(shù)調(diào)整后，希望評(píng)估冷拉鋼筋生產(chǎn)線上的鋼筋平均抗拉強(qiáng)度是否能從 2023Kg有所提高，假定生產(chǎn)線的制成的標(biāo)準(zhǔn)差為 300Kg，經(jīng)檢驗(yàn)，鋼筋平均抗拉強(qiáng)度已變?yōu)?2150Kg。另 10個(gè)不實(shí)施 該促銷手段，得到銷售額 （單位：萬(wàn)元）資料 , 假設(shè)銷 售額都服從正態(tài)分布，且方差相等。 當(dāng)樣本是從連續(xù)型總體數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取的數(shù)據(jù)時(shí)使用單樣本 T 要求數(shù)據(jù)要服從正態(tài)分布，但通常對(duì)此要求不是很嚴(yán)格，只要數(shù)據(jù)是非單峰的連續(xù)型數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)即可 什么是單樣本 T 何時(shí)使用單樣本 T 為試驗(yàn)?zāi)撤N促銷手段對(duì)產(chǎn)品銷售的效果，選出 20個(gè)環(huán)境大 致相同的城市。（用于標(biāo)準(zhǔn)差未知的情況）。一個(gè)新的替代品被提出來(lái) (便宜一些 ) 。試在置信水平為 95%的要求下，請(qǐng)確定這一批 部件的平均長(zhǎng)度是否為 42mm。 請(qǐng)將上述業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化成統(tǒng)計(jì)問(wèn)題 ?第一個(gè)業(yè)務(wù)問(wèn)題實(shí)際上是檢驗(yàn)二個(gè)總體的均值是否相等，即 μ 1 = μ 2； ?第二個(gè)問(wèn)題實(shí)際上是檢驗(yàn)交貨期的均值是否小于等于 30，即 μ ≤ 30。 Data/能源成本 .MTW 第二部分 統(tǒng)計(jì)分析篇 Statistics Analysis 假設(shè)檢驗(yàn) Hypothesis 統(tǒng)計(jì)分析篇之 假設(shè)檢驗(yàn) 本節(jié)我們將學(xué)到： 假設(shè)檢驗(yàn)概念、原理 假設(shè)檢驗(yàn)原則、步驟 兩類錯(cuò)誤（棄真、納偽） P值、置信區(qū)間 單樣本 Z檢驗(yàn) 單樣本 T檢驗(yàn) 雙樣本 T檢驗(yàn) 功效和樣本數(shù)量的確定 統(tǒng)計(jì)方法結(jié)構(gòu) 統(tǒng)計(jì)方法 描述統(tǒng)計(jì) 推斷統(tǒng)計(jì) 參數(shù)估計(jì) 假設(shè)檢驗(yàn) 我們?cè)谑裁磿r(shí)候會(huì)用到參數(shù)估計(jì)？ 為何用假設(shè) 我認(rèn)為該企業(yè)員工的平均年齡為 50歲 ! 業(yè)務(wù)問(wèn)題： ? 某煉鋼爐改變?cè)僮鞣椒ㄒ蕴岣咪摰氖盏寐剩F(xiàn)用二種方法各煉 10爐，如何從 10組數(shù)據(jù)來(lái)比較鋼的收得率有顯著提高？ ? 客戶要求交貨期為 30天，現(xiàn)從運(yùn)作中收集實(shí)際交貨期數(shù)據(jù)， 問(wèn)：實(shí)際交貨期是否符合客戶要求？ 假設(shè)檢驗(yàn) 業(yè)務(wù)問(wèn)題 統(tǒng)計(jì)問(wèn)題 統(tǒng)計(jì)解決方案 業(yè)務(wù)解決方案 假設(shè)檢驗(yàn) 上述問(wèn)題都可以看成對(duì)總體或總體參數(shù)的某個(gè)假設(shè)，然后利用從總體中抽取的樣本來(lái)判斷假設(shè)的真?zhèn)?。您在前半個(gè)月使用 A 來(lái)源（原有來(lái)源），而在后半個(gè)月使用 B 來(lái)源（新來(lái)源）。 練習(xí) III 您的公司采用兩種不同的過(guò)程來(lái)生產(chǎn)塑料小球。請(qǐng)創(chuàng)建一個(gè)按配方分組的合適圖形來(lái)檢查結(jié)果。 您收集了使用過(guò)不同時(shí)間的（新舊配方）電池的樣本。 Data/供應(yīng)商 .MTW 練習(xí) II 公司關(guān)心相機(jī)電池的新配方是否能夠很好地滿足顧客的需要。根據(jù)四個(gè)供應(yīng)商提供的原材料生產(chǎn)的產(chǎn)品中測(cè)量 60 天后的耐用性。 2 0 0 8 0 8 1 5 。 B Y : V e l l e n直方圖作用： 常用于定性判斷樣本分布情況（正態(tài)分布） 怎么樣來(lái)編輯圖形呢？能在圖形上添加參考線嗎 直方圖 直方圖 2 2 02 0 01 8 01 6 01 4 01 2 01 0 01 81 61 41 21 086420H e i g h t頻率1 2 0 1 8 0H e i g h t 的 直 方 圖項(xiàng) 目 : M I N I T A B 2 . M P J 。 工 作 表 : d e s c r i p t i v e 。高級(jí) 應(yīng)用 培訓(xùn) 上海泰珂瑪信息技術(shù)有限公司 02151113591 培訓(xùn)目標(biāo) 學(xué)會(huì) Minitab的軟件常用操作 逐步體會(huì)在實(shí)際工作中應(yīng)用 Minitab 深入掌握各功能模塊 培訓(xùn)知識(shí)體系 軟件操作 統(tǒng)計(jì)理論 質(zhì)量管理 Minitab 課程安排 ? 基礎(chǔ)應(yīng)用篇 （結(jié)構(gòu)功能、描述性統(tǒng)計(jì)、圖表制作 …… ） ? 統(tǒng)計(jì)分析篇 （假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)與回歸分析 ………. ）