sixsigma六西格碼使用工具培訓(xùn)講義-在線瀏覽
2024-10-25 21:11本頁面
【正文】 n = 變量 x和 y的樣本容量 i = 1 i = 1 i = 1 n n n 2 2 參照相關(guān)係數(shù)都督算法的例子。 變革管理6西格瑪 DMAIC策略的概括圖 回顧： 定義 /測量階段 (海量營銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 相關(guān)和回歸分析在 6 sigma中各階段的作用 分析階段 相關(guān)和回歸分析 突破性策略 定義 測量 分析 改善 控制 優(yōu)化 鑒別 驗證原因的真實性 對結(jié)果進行預(yù)測 確定少數(shù)關(guān)鍵變量 相關(guān)和回歸分析 從右圖可知，在 6 sigma分析，控制階段都會用到相關(guān)和回歸分析方法。 全面文化行為改變。 文化/ 行為改變。 黑帶承諾。 客戶焦點數(shù)據(jù)驅(qū)動分析。 6 S i g m a 結(jié)構(gòu)。Six Sigma 使用工具 培訓(xùn)講義 (海量營銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 回顧： 定義 /測量階段 6sigma 管理法 (海量營銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 定義機會 測量癥狀/ 結(jié)果 分析問題/ 原因 改善績效水平 控制K P I V s( 項目章程) ( 目前狀況) ( 根本原因) ( 解決方案) ( 保持成果)確定需改進的產(chǎn)品或過 定義缺陷，收集有關(guān)產(chǎn) 分析所收集的數(shù)據(jù)，以 對項目進行Y 優(yōu)化，並確 確保在改善階段的成果程， 決定相關(guān)的資源 品或過程的現(xiàn)狀數(shù)據(jù)並 確定一組按重要程度排 認優(yōu)化方案對項目的質(zhì) 能夠持續(xù)保持，使過程確立改善目標 列的影響質(zhì)量的x 量改進目標 在達成情況 不再回復(fù)至改善前的狀態(tài)。6 S i g m a 項目以關(guān)鍵營運過程的改善機會為目標 Q F D 過程圖 多變量分析 全因子D O E 統(tǒng)計制程控制 項目策劃和管理工具 Q C 七工具 假設(shè)檢驗 中央點 預(yù)先控制圖工 工具 因果關(guān)係分析 正態(tài)檢驗 部分因子分析 其他控制圖C O Q 腦力激蕩 均方差分析 障礙 防錯具 F M E A ANOVA 田口設(shè)計 圖象控制能力分析 非參數(shù)檢驗 多線性分析 組織學(xué)習(xí)測量系統(tǒng)分析 相關(guān)性分析 反應(yīng)表面分析 系統(tǒng)思考中央極限定理 回歸分析 E V O P階段 高層支持及責(zé)任。 財務(wù)核算。 6 S i g m a 指標。 獎勵和認可。 關(guān)鍵群體。 共同語言。 (海量營銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 分析階段 相關(guān)和回歸分析概述 1. 回歸分析定義： (海量營銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 分析階段 相關(guān)和回歸分析概述 2. 相關(guān)分析定義： (海量營銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 分析階段 相關(guān)和回歸分析概述 3. 相關(guān)和回歸分析的關(guān)係： (海量營銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 分析階段 相關(guān)和回歸分析概述 4. 散佈 (點 )圖： (海量營銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 分析階段 相關(guān)和回歸分析概述 4. 幾種常見的散佈 (點 )圖： 散佈 (點 )圖具體作法參照後面的例子。 (海量營銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 6. 回歸分析 通過相關(guān)分析可以確定變量間的相關(guān)性及相關(guān)程度，在解決實際問題時，僅做到這一步是不夠的。即隨著“關(guān)鍵的少數(shù)因素 x”的變化，因變量 y如何變化。通過回歸分析，我們可用方程來表示 x和 y的關(guān)係?；貧w分析可以篩選潛在的少數(shù) x，對 y進行預(yù)測和優(yōu)化及確定對應(yīng)於 y的最優(yōu)值的 x的水平設(shè)置。 分析階段 相關(guān)和回歸分析 一元線性回歸分析示例 (海量營銷管理培訓(xùn)資料下載 ) 5. Minitab輸出分析結(jié)果如下： 回歸方程和回歸方程的方差分析： Regression Analysis: Oxygen purity % versus Hydrocarbon % The regression equation is Oxygen purity % = + Hydrocarbon % Predictor Coef SE Coef T P Constant Hydrocarbon % S = RSq = % RSq(adj) = % Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 1 R
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