minitab实例-自我管理与提升-求职职场-实用课件.ppt
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1、M-测量系统分析:测量系统分析:连续型案例:连续型案例:gageaiag.Mtw 背景:3名测定者对10部品反复2次TEST测量值随测量值随OP的变动的变动测量值随部品的变动测量值随部品的变动对于部品对于部品10,OP有较大分歧;有较大分歧;所有点落在管理界限内所有点落在管理界限内良好良好大部分点落在管理界限外大部分点落在管理界限外主变动原因:部品变动主变动原因:部品变动良好良好M-测量系统分析:测量系统分析:离散型案例离散型案例(名目型)(名目型):gage名目.Mtw背景:3名测定者对30部品反复2次TEST检查者1需要再教育;检查者3需要追加训练;(反复性)两数据不能相差较大,否则说明检
2、查者一致的判定与标准有一定差异个人与标准的一致性(再现性?)M-测量系统分析:测量系统分析:离散型案例离散型案例(顺序型):(顺序型):散文散文.Mtw背景:3名测定者对30部品反复2次TEST张四 需要再教育;张一、张五需要追加训练;(反复性)两数据不能相差较大,否则说明检查者一致的判定与标准有一定差异M-正态性测定正态性测定:(测定工序能力的前提测定工序能力的前提)案例:案例:背景:3名测定者对10部品反复2次TESTP-value 0.05 正态分布(P越大越好)本例:P 0.022,数据不服从正态分布。原因:1、Data分层混杂;2、群间变动大;M-工序能力分析(连续型):工序能力分析
3、(连续型):案例:案例:Camshaft.MTW 工程能力统计:工程能力统计:短期短期工序能力工序能力长期长期工序能力工序能力X平均目标值平均目标值 CpCpmX平均平均目标值目标值 Cp Cpm 求解求解Zst(输入历史均值)(输入历史均值):历史均值:表示强行将它拉到中心位置不考虑偏移 Zst(Bench)求解求解Zlt(无历史均值)(无历史均值):无历史均值:考虑偏移 Zlt(Bench)*Zshift Zlt(Bench)Zlt(Bench)12.131.820.31 工序能力分析:工序能力分析:案例:案例:Camshaft.MTW另:另:capability sixpack工具工具M
4、-工序能力分析(离散型):工序能力分析(离散型):案例:案例:bpcapa.MTW(1):二项分布的:二项分布的Zst缺陷率:不良率是否受样本大小影响?平均(预想)PPM226427Zlt0.75ZstZlt1.52.25M-工序能力分析(离散型):工序能力分析(离散型):案例:案例:bpcapa.MTW(2):Poisson分布的分布的ZstAGraph(坐标图):(坐标图):案例:案例:Pulse.MTW(1)Histograpm(直方图)单变量(直方图)单变量通过形态确认:正规分布有无;异常点有无;(2)Plot(散点图)(散点图)X、Y双变量双变量通过形态确认:相关关系;确认严重脱离倾
5、向的点;(3)Matrix Plot(行列散点图矩阵图)多变量(行列散点图矩阵图)多变量(4)Box Plot(行列散点图矩阵图)多变量(行列散点图矩阵图)多变量(5)Multi-vari Chart(多变因图多变因图)Sinter.MTW目的:掌握多X因子变化对Y的影响(大概);材料和时间 存在交互作用;(5)Multi-vari Chart(多变因图多变因图)Sinter.MTW目的:掌握多X因子变化对Y的影响();倾斜越大,主效果越大无交互效果 平行;有交互效果 交叉;(5)Multi-vari Chart(多变因图多变因图)Sinter.MTW目的:掌握多X因子变化对Y的影响(交互作用
6、细节);材料、交互的P 有意;A假设测定决定标本大小:假设测定决定标本大小:(1):1-sample Z(已知(已知u)背景:HaN(30,100/25)H0 N(25,100/n)为测定分布差异的标本大小 有意水平 =0.05 查出力 1=0.8差值:u0ua 2530-5功效值(查出力):1 0.8标准差:sigma10A假设测定决定标本大小:假设测定决定标本大小:(2):1-sample T(未知(未知u)背景:HaN(30,100/25)H0 N(25,100/n)为测定分布差异的标本大小 有意水平 =0.05 查出力 1=0.8差值:u0ua 2530-5功效值(查出力):1 0.8
7、标准差(推定值)标准差(推定值):sigma10样本数量27 已知u的1-sample Z的样本数量t 分布假定母标准偏差未制定分析;A假设测定决定标本大小:假设测定决定标本大小:(3):1 Proportion(单样本)(单样本)背景:H0:P 0.9 Ha:P 0.9 测定数据P10.8、P20.9 有意水平 =0.05 查出力 1=0.9P1=0.8功效值(查出力):1 0.9P2=0.9母比率0.8 实际上是否0.9以下,需要样本102个A假设测定决定标本大小:假设测定决定标本大小:(3):2 Proportion(单样本)(单样本)背景:H0:P1P2 Ha:P1 P2 有意水平 =
8、0.05 查出力 1=0.9P的备择值:实际要测定的比例?母比率;功效值(查出力):1 0.9假设P:H0的P值(0.9)母比率0.8 实际上是否小于0.9,需要样本217个A假设测定:假设测定:案例:案例:Camshaft.MTW(1):1-sample t(单样本)(单样本)背景:对零件尺寸测定100次,数据能否说明与目标值(600)一致(=0.05)P-Value 0.05 Ho(信赖区间内目标值存在)可以说平均值为600A假设测定:假设测定:案例:案例:2sample-t.MTW(2):2-sample t(单样本)(单样本)背景:判断两个母集团Data的平均,统计上是否相等(有差异)
9、步骤:分别测定2组data是否正规分布;:测定分散的同质性;:ttest;正态性验证:正态性验证:P-Value 0.05 正态分布P-Value 0.05 正态分布 等分散测定:等分散测定:P-Value 0.05 等分散对Data的Box-plot标准偏差的信赖区间测定方法选择:Ftest:正态分布时;Levenses test:非正态分布时;测定平均值:测定平均值:P-Value 0.05 Hau1 u2A假设测定:假设测定:案例:案例:Paired t.MTW(3):Paired t(两集团从属(两集团从属/对应)对应)背景:老化实验前后样本复原时间;10样本前后实验数据,判断老化实验
10、前后复原时间是否有差异;(正态分布;等分散;=0.05)P-Value 0.05 Hau1 u2(有差异)A假设测定:假设测定:(4):1 proportion t(离散单样本)(离散单样本)背景:为确认某不良P是否为1,检查1000样本,检出13不良,能否说P=1%?(=0.05)P-Value 0.05 H0 P=0.01A假设测定:假设测定:(4):2 proportion t(离散单样本)(离散单样本)背景:为确认两台设备不良率是否相等,A:检查1000样本,检出14不良,B:检查1200样本,检出13不良,能否说P1=P2?(=0.05)P-Value 0.05 HoP1=P2A假设
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