这是黑带如何完成一个项目策划的实例教程

1、这是黑带如何完成一个项目的实例教程,指导黑带如何更好的完成项目。如何定义一个项目?项目定义是由冠军来完成的。我们简单介绍以下项目是如何定义的。1确定要紧商业问题:a目标b目的c可交付使用的2对与生产来讲:a循环时刻质量/缺陷水平c耗费3项目的选择a选择项目的工具a1宏观图a aeto图分析a3鱼骨图a4因果矩阵图b项目的标准（评估)b1减少缺陷的0%b第一年节约 $75Kb3项目完成周期为4个月b最少的资金总额b5黑带的第一个项目必须满足培训目标6ima项目运作实例定义时期-我们在定义时期做什么-我们在定义时期需要做什么?1，完成项目陈述。2,完成项目预测节约金额。3，完成问题陈述:3.问题是

2、什么?.2在哪里和什么时刻发觉的?3.3问题将涉及哪些工序?34谁将受到阻碍？3.5问题的严峻程度是什么？.6你是如何得知这些的？4,绘制宏观图。5,描述项目的主线。6,完成目标陈述。7，组成项目小组,列出小组成员。8，完成财务评估。6Sigma项目运作实例-定义时期如何进行项目问题陈述-如何进行问题陈述?分六个方面进行问题陈述：1问题是什么？2在哪里和什么时刻发觉的？3问题将涉及哪些工序？4谁将受到阻碍?5问题的严峻程度是什么？6你是如何得知这些的? Sigm项目运作实例-定义时期-如何绘制宏观图-如何绘制宏观图? 绘制宏观图的顺序:供应商-输入-工序-输出-客户6Sigma项目运作实例定义

3、时期-项目的目标陈述要点- 项目的目标陈述要点:1,目标陈述2，计算方法,全年节约额确定Tea Mmers成员:1,小组成员要包括技术人员2,包括维修人员（假如需要）,包括操作者4,小组人员不超过5人(专门情况除外)。6 Sima项目运作实例-测量时期-如何进行项目描述-如何进行项目描述: 1,目标陈述,Metric 图，月节约额如何绘制工艺流程图:召集小组:流程图绘制是集体努力的结果小组包括:流程负责人：项目结果的负责人工程部门-工艺,产品,设计及设备生产部门-操作员，各班次主管,培训员,操作班长,维修技师流程图所需信息脑力风暴观看经历操作手册工程标准,工作指示六大方面（人，机,方法，测量，

4、材料,环境）确定工艺范围:范围至观重要越窄越好!大量工艺步骤可能表明项目定义不佳或问题源于几个项目问题藏于问题中若问题能够由粗略分析解决,治理层会去做绘制可执行的工艺图你能确认缺陷来源吗？我们能有意识地改变输入指标变量吗？有意识的改变输入指标变量能直接阻碍输出结果吗？工艺流程图(F）:6 Sig 工艺流程图的要素:所有工艺步骤包括隐形工厂数据采集点所有设备工具各步骤表明增值性（VA）和非增值性（V)操纵标准文件用标准符号绘制工艺流程:在Microft OffceTM等软件中可找到 工艺流程图程序:绘制工艺记载的工艺步骤包括所有检查点,测量指标和传运步骤确认所有数据采集点标示各工序标准操纵文件各

5、步骤标明为增值性()或非增值性(NVA)确认各工艺步骤的 和 标明可能消除的VA 步骤加入并标明“隐形工厂”工段标明为V或NVA，标明可能消除的步骤标明须指定操纵文件的步骤加入DP，R,COPQ,循环周期等可能值标明须进行量具和工艺能力研究的步骤通过直接或秘密观看确认准确性文件记录/确认:文件记录的工艺流程首先绘制记录下来的工艺加入并标明隐形工厂步骤当所有步骤展示出来后,流程图就属于实际工艺确认流程图的准确性至关重要项目组必须花时刻观看工艺秘密进行。观看导致行为改变确认实际工艺设置与记录的设置相同跨班跨机器观看工艺如何绘制工艺流程细图:工艺流程细图:6Sga 工艺流程图要素：工艺或产品是输出指

6、标Y和输入指标标准上下限和标准操纵文件所用设备/工具绘制工艺流程细图工艺流程细图必须依工艺流程图而画。更改其一应在另一个中反映出来。应使用最新的操纵文件标明所有隐形工厂步骤的输入输出指标工艺流程细图程序:1，从流程图中列出工艺步骤2，加入下列内容输出指标输出指标标准,若存在输入指标输入指标标准，若存在工艺能力或量具能力指标所用设备,标明隐形工厂步骤4，标明各步骤属于增值性（VA)或非增值性（NVA)5，标明各步骤属于可控性的（C）或噪音性的(N)6,确认各设备的输入指标设置,确认流程图准确性8，必要时更改及更新流程标准限和工艺能力:工艺及产品标准加入X的工艺设置加入Y 的标准限 标明未记录的Y

7、和可控的X测量系统加入量具重复性及复验性数据标明须做测量系统分析的量具工艺能力展示RTY,DU,CPK等的可能值标明哪些工艺步骤数据陈旧或不完整而需做工艺能力分析更改及更新:更改记住：6 Sigma 的目标之一是找出:Y（）随着对工艺的深入了解,更新工艺图以反映新的信息更新项目最终成果之一是现有的工艺的流程图更新工艺图以反映任何工艺改变加入测量系统分析及工艺能力分析结果精简制造与S:精简制造例似于日本的5精简制造与5S:鱼骨图:鱼骨图一种系统确认所有可能导致问题(后果)产生的缘故方法。构造鱼骨图的方法:1. 陈述问题，并置于右边的方框内2.朝方框画一水平箭头。3 在箭头上下写上传统因素类型名称

8、或你怀疑是的类型名称。用直线连到箭头线上。.在各要紧的类型范围内，集思广益并列出所有可能引起问题发生的因子。5.进一步优化：对各种详细列出的因子再列出其输入变量。*6-an， hne ,meho, easument，mothe nte (viromet)(6M:人员，机器，测量方法，原材料，环境)定性测量系统研究:定性型量具 R&R 术语:检验员分数（%）-在定性型R&R检验过程中，检验员前后一致的比例定性数据-定性（合格/不合格)数据，可用来做记录和分析定性型测量系统-把每个部件与标准进行比较,从而决定部件是否符合标准的测量系统。消费者偏见-职员倾向把合格产品判为废品有效筛选分数（%)-在定

9、性型R&R检验过程中,所有职员本身前后一致且相互之间也一致的比例。标准值-由一个高准确度量具所测的平均值生产者偏差-职员倾向于把不合格（有缺陷的)产品判为合格筛选-用检验方法对产品进行0%的评估筛选有效性-定性量具系统区不合格与不合格的能力使用定性型量具&R 的目的：工艺评估评估你的检查标准或工作质量标准与客户要求的一致性确定所有班次,机器等的检查人员是否使用相同标准来决定合格与不合格量化检查人员准确重复其检验结果的能力确定检查人员与“已知标准”的一致性及倾向于消费者偏差依旧生产者偏差工艺改进发觉是否需要培训,缺少工序或缺乏标准定性型量具 R&R的方法:预备从工艺中选择3个部件，50%合格,5

10、0次品可能的话,选择近乎于合格和不合格样本选择检查人员-受过完全培训的和有资格的实施要求每一个检查人员随机地检查部件,决定合格与不合格并重复此检查评估将结果载入文件假如必要，采取适当的措施调整测量工艺重做RR试验，核实调整后的有效性定性型量具 & -结论:检查员分数假如大多数职员差不多上0,则培训作用极为有限筛选有效分数假如职员本身前后一致然而相互间不一致,则重新培训可关心减少错误。标准化分数假如职员时常与标准不一致，则需要改变测量系统（或局部标准）工艺能力分析:为何测量工艺能力?使我们依照数据分配资源！(这可不常见！)缺陷率得以量化确认能够改进机会分析工艺能力可使组织预测其所有产品和服务的真

11、实质量水平确认工艺发生问题的本质居中程度或分散度工艺能力研究连续数据 离散数据1.确认标准限1确认标准限2.收集数据 2.收集数据.确定短期偏差 3.决定:短期依旧长期?.计算工艺能力指标： (通常是长期）a.短期:4.计算工艺能力指标： ZU,ZLa.长期: CP PPM CPK Sgm水平ZL Sigm水平ZST Pb.长期: b.短期: Sigma水平ZT igm水平ZST P CPK工艺能力计算实例一位技师负责医院设备的蒸汽杀菌过程。其中一个关键参数是操纵“暴露”时期的温度。设备室温度和在最小饱和蒸汽浓度的周期时刻决定杀菌程度在整个设备室维持前后一致的温度范围专门重要。第一步：确认标准

12、这一时期常被忽视。我们如何设定标准？设计部门-设计蓝图设计部门如何得到各项要求?工艺部门-标准由工艺往常能够做到的或开始使用时的能力定这方法有错吗?客户我们总是对客户讲能够吗？对上例而言：设备室目标温度是250C.50第二步:采集数据-合理编组应采集数据获得“短期”性能,如可能，“长期”性能通过固定时刻区间采集一系列快照型数据应按合理编组采集快照数据什么是合理编组？从流程连续不断产生的零件或产品中合理取样以期捕获最小工艺偏差的方法组内偏差反映一般偏差平均标准差(用一种均方差方法平均）是对工艺应有能力的良好可能第二步:采样-例子例子：技师在暴露周期从控温探针读数中选取五个数据,并从连续七个杀菌运

13、转周期采集数据，数据列在ChamerTep2.mt文件的杆hambTemp栏中第三步:确定短期偏差多数现有数据居于长期和短期之间为了可能真实短期数据：小心设计工艺能力研究方法确保编组策略合理某些工艺无法研究短期数据如低产量和长循环周期工艺采样昂贵或难以取样的工艺第三步：短期依旧长期?一个指导思想:假如同意80%的输入指标在其自然范围内浮动,数据确实是长期的 短期及长期:组内及组间平均标准差与总标准差对各组方差取平均值可得到组内标准差的平均值总标准差由所有数据算出，不计编组平均标准差不计组间偏差,而总标准差计入组间偏差平均标准差是对组内标准差的最佳可能长期和短期指导思想短期数据在有限的周期或间隔

14、采集数据在有限的机器和职员中采集差不多总是连续变量长期数据在专门多的周期，间隔,机器和职员中采集能够是离散或连续数据离散数据几乎差不多上长期性的第四步:计算ZU和Z:Z分数提供统计数据以便用共同语言交流提供一个与标准上下限相关的工艺性能指标第四步:计算P例子工艺平均值为325标准差为1标准上限为38，下限为20C是多少?若平均值为 355而标准差不变又是多少? C与工艺应有能力Cp是工艺应有能力的良好指标工艺应有能力-一个工艺观看到的最好的短期性能机会-工艺长期性能与工艺应有能力间的差距Sigma项目-致力与把长期性能与工艺应有能力的差距缩短定量测量系统研究:定性型量具 R -模型测量系统总和

15、工艺+测量系统偏离度: 观看值=实际真实值测量偏移通过“校准打算” 测量偏移来评估真实值测量值(准确度）测量系统 总合=工艺2测量系统偏离度: 观看的偏差工艺的偏差+测量的偏差通过“校准打算”来评估 真实值 测量值（准确度)测量系统的指标：量具RR结果量具偏差(auremet syte）真实值 精确度(量具偏差）观看值测量系统的精确度(P）:精确度包括重复性和复制性测量系统的指标-PT:精确度与公差之比-P/代表量具偏差占公差的部分此部分通常用百分数来表示最好的情形P/T%-可同意的P/T0%测量系统的测量方法-P/TV:精确度与总偏差之比代表量具偏差占据总偏差的部分此部分通常用百分率来表示最

16、好情形0量具可同意条件4 ,可同意的：3-/T 和 / 的用处:P/T （%公差)最常用于测量系统的精确度评估将量具的精确度与公差要求进行对比假如量具用来对生产样品进行分类 P/T 还能够P/SV(R&）- Siga 首选测量量具与量具研究偏差相比其性能如何最适合进行工艺改进的评估使用时应小心。量具研究偏差并不一定代表真实的工艺偏差/TV（RR)-6 Sigma 首选测量量具与工艺偏差相比其性能如何使用时应小心。量具研究偏差并不一定代表真实的工艺偏差当量具样本中的偏差代表真实工艺偏差时，PTV等于S定量型量具 R&R -使用方法讲明：1，校准量具或确认最近校准仍然有效，收集10个代表工艺偏差全

17、部范围的样本3,从每日使用这种测量方法的职员中选出检验员4，运用 ClacMk Paterned aa 预备量具研究数据表5,让职员测量所有无标识，随机次序的样本，分不让另外其他职员测量所有无标识,随机次序的样本，重复第五步及第六步循环三次。也尽量打乱职员次序8，用 Mniab 作下列两个分析tatQualityoolsGage &R Stdy(rossed)taQality ToolsGge Ru Chat9,对测量系统能力研究结果进行分析1,确定适当的后续措施定量型量具 R&R -Miab 实例:一个黑带想对冶金工艺使用的温度表进行量具研究，他严格按前面一页的方法进行实验，并将数据输进了R

18、&Rape.ls 中。运用intab分析数据并评估量具能力SttQualityToolage R Sudy(Crossd）.inita 量具&R研究-选项输入该工艺公差和偏差，假如你想要initab帮你计算/T 和 P的话。Miitab 默认计算PS量具&R结果-ANOVA表值是变化源在统计上对总偏差阻碍是否不显著的概率在那个例子中,部件和职员均为显著的偏差源另外，你能用Minib的计算器计算总的平方和吗?那个值代表什么意思?6 m项目运作实例-分析时期-失效模式及后果分析-失效模式及后果分析： Faiure Mods an fectsAnlss (FMEA)Backgo： Filurodes

19、 ad Effets Anlsis (FMA)Frst deeloped i he 195ApprriatbyNSA the190 rte pa prgram Fo Mtr Cmpanys he frst or Aerican copntowdelymplemet th useo EA Tyesof FMEA Sytem Tpleel, ely ag analsi o cmplex ysms Design Syst， ubses, part & omonntar in esignstag roces ocuses on proess fo, sequen,equiment, toling,ga

20、gs, inus,outs,et pots,etcWho? hen? Wo stucts the FMEA?Te BlkBelt s h team leaderTheprocess ower inherit thfinshed FME Usethepoces pping,C mati tam. y d t ad a rep roqalit, a suppler, elabilityhen sd he FEA be costrcted? Af the res ma & thC&E mtrixBeoro fterthe controlplan， pdng te maiyof th poessWhy

21、?Wam pxecie:uve 6 ecods to dcen: Whawouyou wnt o kno bo a“dfc”？For tercess: FMEA mproves therelabity f te procs n FMEA identfies problemsfore thyocu FMA serve as a recdo impovment kowld orh uue:FEA helps evlue he rsk of rocessagesFME dentie aro othe studis mltivari， VA， E6 rocess MEA -Terminoloy FME

22、: Asyteatic alis of arocess s to identify potentafiurs adto preent thr ccurencential ailu mode： The mannr n hihhe processcodpotnialyfai to mt h procssrerents. ontal File Effe: Th reults o teailue de on thctome everity：An ssessmetofth eriousnes ofa failre de.eiy applie t heeffcts oly. Cause:Hw th fal

23、ure culd ccur, descrbe ierm ofomethingthatcan brrected rconolledOccurrne:Tekeihod hat a spefic far moe i projectedto ccr. Deteio: he efectiveness of urrnt poce conrls toidetithe ailure mde (or th failreeffect) priorto occurrn, prior trease t rucion, rprior to siment to etmr. R - Risk ririty Nmber: T

24、hepodut Severity, Ocurrece DeeionFMAExampleslatng ExampAn aerospae pating cpany wa shippingroduct to tscustomers ith nicke ang ta was tothin arts wre falingcorrosio testin at the usoer. Sipping ExamleThe hiping depatmento an electronic copani unabe toshi ansemly wtht s clm sellprotective pckaig scau

25、ses ocasonal te spmnts to ustom.In the following xampe， sinleine r t A is used aanilsratio foreaco th aboe exmple. 图形技术分析:Graphial MetodsProcs ariaio Nois variatonfrodiscrte inputs fferen opeats, mcin,euferent days， shifs Dierentbch, itus, raw mtels Noi vitionfrom continuous inut Ambient temerature,

26、 umidi, pressure ar， rif，esion, chemcal epltion) ,.， , ( 1 Procss x x x f y ) ,., , (2 1 kNoie n n f +Intentioa nwant hquaio ust meas haany opiseteminedby he intntiona pos setingsandthunwant nos variatin.Comn lassifico o Noise Vriabls Positional (wth patvriation）Varition itnsgleproductiounit Tinesva

27、itiocrss platd ptVaiainacoss unitcining ay parts Vaao aros a semiconductowfer may dieVariti b posionn bachprocess Cvity-ocavityvariaton an injetion mldigoeationCclca (art-o-part varati) Variton etwen oseuive poduction units atch-to-batch average difeene cscuive bche Temporl (tie-to-tie vraion) Shfto

28、-shft,ayoDay, Setupo-seupVariati nt ccouted fo Positional or Cylica2 2 2 2TemoalCyialPsitinal Nois +=GrhicalAnaysis xaple Injection mln i usedtomake a typofsock, four piecesatatme, onic persl.Meaurements of escetconsitoftice valusnexcessof 5.00 miieters Tegauge measureihundreth ofallimter Th speciia

29、tion is 11 or times a ath srvisrwoulgoohe pres and gatr up teparts prucd y fie conseuve cycles f the pres.ince ea cyleroduced fo parts,e wouldhave 0 ats t measure evry two housThe sevisor kettrac o the cyce nd thcavi fro hich eac partcae and wroteitwentmeaurment inan rrylikethi: The supervisorclc am

30、les fourtmes aay fiv days (20aplesttl， pr ersample).Calcule the rcss capablity nduse li-aihart t hl deterie sources of vaiationABCDES118 192 19 21S 3 1614 13 1S 101113 10 13S11 12 13 11Erise: eermine apabily Usin Mintb，analyz he Thc ata SocketDta.mtfocessapaiitReember, tespecifcatins re: 1 Whatisthe

31、srt-trm process paliy？ Wh i the lon-tem prcess capbility？ re thee ood r vales?Remmer, ongoal oSix igma is treduc variaion,hic will incasecaility. t lay orant touerstand theprocess cpabilit. Pepari Data r Mrginal Plot by “Slot” Maial pltsreue bth variabes to b define umealy nedo cnvert “Slot”to numri

32、c oumn irst Ste1: onvert “Slo” MapoeTex to NuericMnip od Text t NumriciVar Analsi Defined grapil analyi tool e logical s-groingnlyes the efet o discrete X on cntinuous s A capailiy nd process nalysis tool aaollectd for aretivey ho time Dtacaestimte capability, abliy, d = f(x)Majorfou: stud nntolenoi

33、sevariationfistVariann nosevarblesprdues chnic d acemen sifs, chng in riabilit,n insabiiy Nois variatio mut berducedor elinaed in rder oleveage th mportntctrolablevariales stemtalyli-vrianalsisis a ve usfu olfor raphially ideningurs ofvarato, especialloi aiain Latrthweek， we will stdyi oreltion &rgr

34、esin (nalysis o he efft ofontinuous Xsncontnuou ), naysif varane (NVA) ntheGeneal ineodel (GL)， botnumerical alyes ovarine dataultivri nalye wihep idetif theariaion sue with epurposeof redingoreimiaintm.A Mult-Vi Pln1. Clarly sttet becv2. Lis h ad Ysto e stude3 Ensuraureetsyst capabii4. Describ the

35、salingpla. Desrbeth datacollecion & sorge la (ho,wa， when，etc.）6. Dsibe tprodurand settins use run the rcs7. Assele and train e ea. Dfineesnsiilit8 Clect e dat9Anaz he dat1.Verify the rlts11 Draw nclios. eort esults. Me recommndtinsnjectio Ming Exmpe1 Cealystaethe oecti Dtermiethe proess caplityo th

36、 inecton mlig proes Dermine major soures fnoevariat Lst te Xsad s to b studied utpt： Thness Iputs:Cavity (slot), ycl, sml3.Enre measreenystem cpbiliy An MSA wascoducedan thsystemwasfound cpabe.Describethe sampling pla One ample fo echo, fiveconsetiverun, our tims aday for v dys.5. ecre he daa colect

37、ion &stragpn （wh, what, hen, were,et.)e spervisor colleced th dtaandenteredit ina workt6. escrie te proedre nd ettings used to run the prcesstanda, costa process ettins.7.Assembl an ta the tea.fine resposibitie. For a small project, te supeisrdi all e wok8.ollctthe daa. The d re i Minitabwrkseet keD

38、at.mt. Analyzehe dat aysi s on the folloin sid 中心限理论:Cntra Limit TeormQ: Wy Ae o an Distiutos Nmal? hy somehng tiscomcated socon?ciece hashown s tat varibles thatvarraomly ae distriut ormaly. Soa rml disribution is atala ranomdistrbuton.Anothr easo wysomediriutionsare normalyditribu is becausemeaure

39、mns are actaly averaes orteof many submeasuremns.Thesngle maueme that wethink we riis acuall the avage ( u） oma measureents. hera Liitorem, dicussd inthe folloing slid，proides nexplanatin f hy aveaes onon-orma daa apearnoml.Diceemnstraion （ter Dstribuon)hatde a probaility disributiofrm a single look

40、 like？ Whathe me? What is the stnarddevatio?onstructadataset n init lct Calc andom Dat tegeomth ainmenuGerate 1，00 rows o at nC1: M = , Ma= 6 U nitb Graphical Summaroutin for analyss Stat Basi Statistic isplayDscitive tatisticsiitab Out (Typical)Theprobabilit stibuton thepossibe ues of theroll o a i

41、ngl iei obviousyon-norml.Apere distrbiond hae hdal ixarsexatly equal, b even ih1，00 data point, here isil somediferencein te hitoram If abetterstimtis requied， aiffere at setcod be onstrute wi exactly elount of eacpossbleutom. Try it see if the ubersare aydfeent. Sampling N-nmal Distriuin Ee ah pern

42、 in th cls o to asingledie sixtentims adrcord te data. Calculae t ean andstndard devatonof achsam of sxteen Reor th means and sandard devatiosfrom chpersint class n Mintab orkheet se iitabsapicl Summary routie for nalysis t Bsctatitics DispyDesripiv SttistsAlteately， a ame ofsixtn throwso the ce cn

43、besmuated inMinitb asfollows:Select: Calc Rdo Data ntegrohe mainmuGeneat 16 ros of a in C1: Min = 1， Max= 6Aayze te Sampl ta What sthe man thsale args? Mean 35 What is te andard eatonofthe ample aages? igma4 Is the distributon normal? Wa s he p-vaue？ Wat i te relatioshp twen the averageof theampl ma

44、nsd the opuation averae? Wat is te etons between e sima o heavges an the sgmaohe idiviuls?he entral Lit Thee Formal Defnitin： Ifndo amples of n masurments arreeatelyrwn frm a puatn withafinieman an sandrdeiaton , ten,wnn ilarge, the reliv frequencyhgam or th sample mea (caultd fo theread samls) il b

45、e oimaelyormait meananda sandard diti equal t the poulaiostanarddeviatin， ， didedbte squrroot f n.(Note：The pproximaton becomes oe reciseaninceaes.)Cetral Lmit Ter Eerc Frm a Mnitab anlsi o the niformly distribtdda: Fo a exercise, verif ha teCetral iitTherm svaiforthisuifo dataVrilN Man evn=1 (ndivi

46、duals) 10000 -.31 057n=2 (Mean) 10000 002590.40613n=5 （Mean）00 -.00113 0.25953n=3 (Means) 000 0.020.159相关性及简单线性回归：ReionCorelatinnrdtin sed for qanitatie variable(sand )Foeviw：Wh tocuso Sixigma？ ht de ts eatio rerset?A. athemtical me of a poess ps o Rgression: t predictYfrom etingof xampls: istae f（a

47、cceleratin， tilvelcity, tim)Prodct yild =f(concenratins ofrectants) Hrdns = f（ally, nneal mpratue) （ xf emeber, th focus ofix Sa s oeemine the defingquation of teprocss. t i o detfythe impotntiputvriles, determi th relatinship to teoutpts, dtrminetheoptimaues of thecrcal nut nd thncontrol the inpus

48、attheptiu seings dotis, th Bclt mutnow therelashipbetwen the p d teutputs. This mdule isuss lirmodeling techniues fr identiying herelainsip betwee ntins varableinputs andntiuous aiable outputs.A Siple Linear ModelLineaeutioseuire contiuou inutandoutp varibles.Onther assupin istha te nepent aral （ip）

49、 is knowndfixd andthaal ofthe variaion is itedendentvaribl（outpt). Ths notusully theae, uon thenputs aresetings o dialsorgaue or swae thatems ixe ndinvariable. Man ties thariation in theoutputia funtinf einbiio the input crolerthol theinptthe ame vlue. olecing Daa (y & x) A ew hohtsP 8 ?Marc 1, Brak

50、trough Manaem Grou Unpublishe popriear or availabe onuderlicnse. l ih rserved. Mrch 16， 0ake ure hproces settns overthe likelodutionrang (bu not to far). Togreat rang poits ousde thenmlnge mayhave tograt an fft n thmodel To smal arange Er e adomae the fit. Tak severaeplicates t ech inutsettin (x). e

51、licate runshep ncrase themodelccurac.Randomize rns heneerprtial. Run rers ften ignifican factr. The ouput (y) at differnt input (抯) i not lwandeendenof prevus settin.A goo spread in tedt isrqured oroodmodl. Cnsier two empl：Al o the dta is collectd atthe norapcesssettins. I tis ase， regresin willtry

52、tofi a linr model t a ombination orano poces vaiaion d rammasuremen variatioThe rels will beono alue.Th eco case is hen mst ofthe dtis clustered aroun e sandad stisexcetfo cl of poin at he extremerangesn ths cae， the eree pointscontr thefoftemodel. Ifone o heexreme ons i a fyer,thenth model ilbin er

53、roruo th fyerhe ideal case s for he Black Belt tocollct a ag of daa thruhu thepocesspac.置信区间:Confidnce Intervs oulion s h set ofall mesrentofntest to the epeimeter A sae isa bsetof mesumets seete rom e opulatinA inference isa tement auta oultion paamete bad nnformaton tained ia mpl Toypes of infrenc

54、 stimaion A poll has ben devied etermie he publics eacnto aew olial scadlThe purpose s to esimatethe reactioof all Americans by ollng rpresntativesaple Hypthesis esting A vccine o Lymdiseas hs been eveoped but theraof negativside effectss 1.45. A newvaccine haseendelopean t is desired to know if the

55、 ratofneaie sdeffcts is lower than 1.45%.Theoter branhof stisc isdescrtiv. It purpose is merly todscibe asetofaurmnt.Infeential sttsticis sed to ue whGodwsabouta poplao rom a samp.Wininferentil tatstc, thr artwtye: estimaion ad hothss tesin.Estimaion is tringto uess te poplationstatiics foma sapl. H

56、ypthsis estingconcerns evlating asape satisicndcomparingit oome yteial vaueEstimate d the CTWat isthebest estmat of heppulaonmean using sample dta? Te sampl an！ gd of an esiateis theample m?hat factor infunce the accuracy oftestiae ofe menrm mp a? Recall tht: Te aation in he istribtinofsampleean i a

57、fucion of thvariance fthe pulaion ad the samplesze!n Pop X/ =WhatutallSamps? th opulaion sanad dvition isknw（italmost neve s)usthe reviusfrmu fo mlmples， too Ifth ppulatio sima s unknown （t usull s）: The esmae fo stadard deviation（s）is e The t-diributinisued insted of th ormal (） disribio Q:hat is a

58、 t-stributin? The ditribtn is familyf bell-hpd (orma-ke)sribution ht ar ependet on sape sizeThe saller the sample sizn, thewider and fatte tedistrbutnns X nt X n n 1 ， 2/ 1 , 2 +T tdsbutonis he geral case oray sample hee the populaion sndrddeationis unknown However， ith lgeamples,h -ad z-disributona

59、e aritica, eitherc be us.ouca erify hsinMinitb bygeerng lae sampleo normal datandhen analyzin iwt oth the ndtdisributionroutines.rpoons and Bnoial Eeim Pg 35 . April 1，Beaktroh Manageet Goup. Uplised proriearwor aailbenlyunerlicens.All rits resre. April 3, 2001 Prooion datais suall te elto abinmal-t

60、peexerimen Binomxrimets (or Berntrials) aethosetaae only n o two outcoes, ither “scces” r a“failure” hepbbiit o histpe of exermet s dscied by anoial dstibtion， cmlicaeddistribution In man asthe nomal dstrbution can be ud oproxitehe inoml itiutio Whnxp and nx(1p)5 = nx nd = xpx（1-p)Binomial distribut