关于Minitab教育的完整资料

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1、Fast Execution Profitable GrowthGreat Company Great People 本资料来源 Fast Execution Profitable GrowthGreat Company Great People 分析（ChiSquare） 26/40 检验三个以上比率之间的差异. 000营业部对A、B、C、D四种材料进行了作业性评价，结果如下： A B C D 样本 不合格 品 45 43 48 44 5 7 2 6 - 0假设：不同材料的不合格率一样 -对立假设：不同材料的不合格率不一样 Stat - Tables -Chi-Square Test. Ex

2、pected counts are printed below observed counts A B C D Total 1 45 43 48 44 180 45.00 45.00 45.00 45.00 2 5 7 2 6 20 5.00 5.00 5.00 5.00 Total 50 50 50 50 200 Chi-Sq = 0.000 + 0.089 + 0.200 + 0.022 + 0.000 + 0.800 + 1.800 + 0.200 = 3.111 DF = 3, P-Value = 0.375 * p-Value : 0.375(37.5%) =p-Value大，所以接

3、 受0假设。 即不同材料之间不存在 不合格率上的差异。 Fast Execution Profitable GrowthGreat Company Great People 分析（ChiSquare） 26/40 想确认两个变量的独立关系的时候. 000营业部调查了不同性别所喜欢的产品色彩，结果如下： -0假设：性别与色彩是相互独立的（无关联） -对立假设：不同材料的不合格率不是相互独立的（有关联） 白色 紫色 蓝色 男 女 37 41 44 35 72 71 Chi-Square Test: 白色，紫色，蓝色 Expected counts are printed below observe

4、d counts 白色，紫色，蓝色Total 1 37 41 44 122 29.28 45.95 46.77 2 35 72 71 178 42.72 67.05 68.23 Total 72 113 115 300 Chi-Sq = 2.035 + 0.534 + 0.164 + 1.395 + 0.366 + 0.112 = 4.606 DF = 2, P-Value = 0.100 * p-Value : 0.100(10.0%) = p-Value大，所以 接受0假设。 即色彩与性别是独立的 Fast Execution Profitable GrowthGreat Company

5、Great People 理解（ChiSquare） 26/40 3)对表（TABLE）的假设检验 Chi-SquareTest结果的解释方法 骰子的概率因我们事先已经了解了， 因而能通过简单的计算算出来。在不知概率的情况下 ，如果当想要确认两个变数的独立关系时，我们将 怎么做？ Chi-Square Test: 白色，紫色，兰色 Expected counts are printed below observed counts 白色 紫色 兰色 Total 1 37 41 44 122 29.28 45.95 46.77 2 35 72 71 178 42.72 67.05 68.23 To

6、tal 72 113 115 300 Chi-Sq = 2.035 + 0.534 + 0.164 + 1.395 + 0.366 + 0.112 = 4.606 DF = 2, P-Value = 0.100 首先考虑一下出现白色的概率。 全部人员数是300名，选择白色的人数72名， 选择白色的概率是72/300。 接下来计算一下男士（1）的预计值。 参与的男士总人数为122名， 则计算出来的预计值（72/300）122为29.28既男 士选择白色的预计值是29.28， 实际值是37，它们之间的差异是（37-29.28）（ 37-29.28）/29.28即2.035。 分析结果chi-sq的

7、个别值越大， 预计值与实际值之间的差异越大。 改善（Improvement）阶段 DOE完全配置法 DOE部分配置法 Fast Execution Profitable GrowthGreat Company Great People 试验的设计与分析 27/40 这次介绍一下6活动中的重点部分试验设计和分析方法。（以各种设计法中最常用的设计法为重点） 试验试验的概述 积极收集数据的方法是试验。 做试验时，不仅要节约时间和费用，而且出于去除噪音、保护试验的考虑， 需要考虑试验设计。 我们不是计划（planning）试验，而是设计（Design）试验。 因此，虽有适用于各种情况的多种试验设计法，

8、但在做试验时一般都是经过 下面3步来达到最佳。 决定因素的选择 - 要因配置法（2水平计）、交落法、部分实施法 向最佳点移动 - Center point设计和最大倾斜法 最佳点的确认 - 反应表面试验（一般也称中心合成法） 在这里我们将介绍设计和分析上述试验设计的方法。 试验试验中使用的基本用语语 000事业部对影响冷却力的A、B两个因子进行了试验。 这时，A、B分别被分为3个，并在各自的试验条件下进行了二次试验。 试验的关注对象？冷却力 - 称作因变量或被解释变量 调整的变量？A, B - 称作自量变或解释变量 自变量的试验条件？3 - 水平(Level) 在各自试验条件下的试验次数？2

9、- 重复数 Fast Execution Profitable GrowthGreat Company Great People 试验的设计与分析 27/40 什么是2水平要因配置法？ 2水平计因素配置法是指把自变量的水平设成2水平来进行试验的方法。 （在所有的试验条件下进行） Design方法 试对影响冷却力的A、B二因子进行试验。 （水平：2水平；重复次数：2次） Stat - DOE - Factorial - Create Factorial Design. Design完成后的状态态 Fast Execution Profitable GrowthGreat Company Grea

10、t People 试验的设计与分析 27/40 试验结试验结果的分析（练习练习3.mtw） ANOVA 分析 Stat - DOE - Factorial - Analyze Factorial Design. 因A、B的P-Value值小，所以我们可以知道：在A、B的影响下，因变 量值是变化的。 但我们也知道：A、B的交互作用对因变量并没有太大的影响.可将此用 图表示如下： Fast Execution Profitable GrowthGreat Company Great People 试验的设计与分析 27/40 试验结试验结果的分析（练习练习3.mtw） 图解分析 Stat - DO

11、E - Factorial - Analyze Factorial Design. 逐一点击MainEffectsPlot、InteractionPlot、Cube plot的setup按键，然后像右边图那样进行输入。 Fast Execution Profitable GrowthGreat Company Great People 试验的设计与分析 27/40 试验结试验结果的分析（练习练习3.mtw） 图解分析 Cube Plot 分析时的注意事项 在求试验时的最大值时，使用起来最容易的是CubePlot。 但在存在交互作用时，请不要使用CubePlot。你可这样进行。 Stat - D

12、OE - Factorial - Analyze Factorial Design. 在各水平组合中可看到试验结果。 Fast Execution Profitable GrowthGreat Company Great People 9、 人的价值值，在招收诱诱惑的一瞬间间被决定。5月-215月-21Friday, May 28, 2021 10、低头头要有勇气，抬头头要有低气。02:27:09 02:27:09 02:275/28/2021 2:27:09 AM 11、人总总是珍惜为为得到。5月-2102:27:09 02:27May-2128-May-21 12、人乱于心，不宽宽余请请。

13、02:27:09 02:27:09 02:27Friday, May 28, 2021 13、生气是拿别别人做错错的事来惩罚惩罚自己。5月-215月-2102:27:09 02:27:09 May 28, 2021 14、抱最大的希望，作最大的努力。28 五月 2021 2:27:09 上午02:27:09 5月-21 15、一个人炫耀什么，说说明他内心缺少什么。五月 212:27 上午5月-2102:27May 28, 2021 16、业业余生活要有意义义，不要越轨轨。2021/5/28 2:27:09 02:27:09 28 May 2021 17、一个人即使已登上顶顶峰，也仍要自强不息。

14、2:27:09 上午2:27 上午02:27:09 5月-21 Fast Execution Profitable GrowthGreat Company Great People 9、 人的价值值，在招收诱诱惑的一瞬间间被决定。5月-215月-21Friday, May 28, 2021 10、低头头要有勇气，抬头头要有低气。02:27:09 02:27:09 02:275/28/2021 2:27:09 AM 11、人总总是珍惜为为得到。5月-2102:27:09 02:27May-2128-May-21 12、人乱于心，不宽宽余请请。02:27:09 02:27:09 02:27Frid

15、ay, May 28, 2021 13、生气是拿别别人做错错的事来惩罚惩罚自己。5月-215月-2102:27:09 02:27:09 May 28, 2021 14、抱最大的希望，作最大的努力。28 五月 2021 2:27:09 上午02:27:09 5月-21 15、一个人炫耀什么，说说明他内心缺少什么。五月 212:27 上午5月-2102:27May 28, 2021 16、业业余生活要有意义义，不要越轨轨。2021/5/28 2:27:09 02:27:09 28 May 2021 17、一个人即使已登上顶顶峰，也仍要自强不息。2:27:09 上午2:27 上午02:27:09 5

16、月-21 Fast Execution Profitable GrowthGreat Company Great People 试验的设计与分析 27/40 什么是交落法？ 只有在同一环境和条件下进行试验，才能获得完好的结论。但在同 一环境下完成所有的试验经常是很困难的。比如，做4因素2水平试 验时，总共要进行16次试验。在所做的16次试验当中，如果一天完 不成8次，那么就不得不花费2天来完成。这时，第一天和第二天的 试验环境和条件就不敢说是完全一样的了。 为了有效地消除变化的条件和环境所产生的影响，而把全部试验分 为两组来设计的方法就是直交法。 在进行这样的试验时，把16次试验分成8次2个组。如此划分的标准 可参看下面。 3次以上的交互作用对因变量几乎没有影响，即使有影响，大部分也 是无法从技术上进行克服的，所以我们在做试验设计时，就放弃了 这种高层次的交互作用。 直交是我们在无法消除二因子间的交互作用时才提及的。在这里， 我们无法消除高层次的交互作用和Group间的效应，在这种情况下 我们还是进行了设计，所以就称作直交法。） 设计设计方法 让我们将2水平4因子分做两个小组来进行设计