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minitab之msa分析實(shí)例-展示頁(yè)

2025-02-16 22:33本頁(yè)面
  

【正文】 ortion : P的備擇值:實(shí)際要測(cè)定的比例? --母比率; 功效值(查出力): 1- β = 假設(shè) P: H0的 P值( ) 母比率 實(shí)際上是否小于 ,需要樣本 217個(gè) A— 假設(shè)測(cè)定: 案例: (1): 1sample t(單樣本) 背景:對(duì)零件尺寸測(cè)定 100次,數(shù)據(jù)能否說明與目標(biāo)值( 600)一致( α = ) PValue → Ho (信賴區(qū)間內(nèi)目標(biāo)值存在) → 可以說平均值為 600 A— 假設(shè)測(cè)定: 案例: (2): 2sample t(單樣本) 背景:判斷兩個(gè)母集團(tuán) Data的平均, 統(tǒng)計(jì)上是否相等(有差異) 步驟①:分別測(cè)定 2組 data是否正規(guī)分布; ②:測(cè)定分散的同質(zhì)性; ③: t- test; ① 正態(tài)性驗(yàn)證: 統(tǒng)計(jì)-基本統(tǒng)計(jì)- 正態(tài)性檢驗(yàn) : PValue → 正態(tài)分布 PValue → 正態(tài)分布 ② 等分散測(cè)定: 統(tǒng)計(jì)-基本統(tǒng)計(jì)量-雙方差 : PValue → 等分散 對(duì) Data的 Boxplot 標(biāo)準(zhǔn)偏差的信賴區(qū)間 測(cè)定方法選擇: F- test:正態(tài)分布時(shí); Levense’ s test:非正態(tài)分布時(shí); ③ 測(cè)定平均值: 統(tǒng)計(jì)-基本統(tǒng)計(jì)量- 2sample t : PValue → H a →u1 ≠ u2 A— 假設(shè)測(cè)定: 案例: Paired (3): Paired t(兩集團(tuán)從屬 /對(duì)應(yīng)) 統(tǒng)計(jì)-基本統(tǒng)計(jì)量- 配對(duì) t : 背景:老化實(shí)驗(yàn)前后樣本復(fù)原時(shí)間; 10樣本前后實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),判斷老化實(shí)驗(yàn)前后復(fù)原時(shí)間是否有差異; (正態(tài)分布;等分散; α = ) PValue → H a →u1 ≠ u2 (有差異) A— 假設(shè)測(cè)定: (4): 1 proportion t(離散-單樣本) 統(tǒng)計(jì)-基本統(tǒng)計(jì)量- 1 proportion t: 背景:為確認(rèn)某不良 P是否為 1%,檢查 1000樣本,檢出 13不良, 能否說 P=1%? ( α = ) PValue → H 0 → P= A— 假設(shè)測(cè)定: (4): 2 proportion t(離散-單樣本) 統(tǒng)計(jì)-基本統(tǒng)計(jì)量- 2 proportion t: 背景:為確認(rèn)兩臺(tái)設(shè)備不良率是否相等, A: 檢查 1000樣本,檢出 14不良, B: 檢查 1200樣本,檢出 13不良, 能否說 P1=P2? ( α = ) PValue → H o →P1 = P2 A— 假設(shè)測(cè)定: (5): ChiSquare t(離散-單樣本) 背景:確認(rèn) 4個(gè)不同條件下,某不良是否有差異? PValue → H o →P1 = P2 = … (無差異) 應(yīng)用一: 測(cè)定頻度數(shù)的同質(zhì)性: H0: P1=P2=…=Pn Ha: 至少一個(gè)不等; A— 假設(shè)測(cè)定: (5): ChiSquare t(離散-單樣本) 背景:確認(rèn) 班次別 和 不同類型不良率 是否相關(guān)? PValue → H a → 兩因素從屬(相關(guān)) 應(yīng)用二: 測(cè)定邊數(shù)的獨(dú)立性: H0: 獨(dú)立的(無相關(guān)) Ha: 從屬的(有相關(guān)); 班次 不良類型 A— ANOVA(分散分析): 兩個(gè)以上母集團(tuán)的平均是否相等; (1): Oneway A(一因子多水平數(shù)) 背景:確認(rèn) 三根彈簧彈力比較 ? H0: u1=u2=…= un Ha: 至少一個(gè)不等; PValue → H a → u 不等,有差異; 信賴區(qū)
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