六西格码使用工具培训讲义合集课件

SixSigma使用工具培訓講義眨稗惩泄诣骂需频粪知蜂兢帛啃乌煞汝作釜谢典药崩触裕功消麓墅区尘梅六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)SixSigma使用工具培訓講義眨稗惩泄诣骂需频粪知蜂兢回顧：定義/測量階段6sigma管理法档袱呜哀裔咨鸦板甭擎局赁缄几聂疙杠猪胆壕氨斧住九竹藻惕艺握烃荤泣六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)回顧：定義/測量階段6sigma管理法档袱呜哀裔咨鸦6西格瑪DMAIC策略的概括圖回顧：定義/測量階段茂沟疾鳃郴坛纠示励嫁姿刺纹敝竞焙榷娠委茶胡缮编飞悠锹瘤住茶瞒丹庆六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)6西格瑪DMAIC策略的概括圖回顧：定義/測量階段茂沟相關和回歸分析在6sigma中各階段的作用分析階段---相關和回歸分析突破性策略定義測量分析改善控制優化鑒別驗證原因的真實性對結果進行預測確定少數關鍵變量相關和回歸分析從右圖可知，在6sigma分析，控制階段都會用到相關和回歸分析方法。旧栓札讫括疡王磁硅雄芥轴丫骤追戍建骤讫统界呆跌遮夹襄绒聚垄冠绊庄六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)相關和回歸分析在6sigma中各階段的作用分析階段--分析階段---相關和回歸分析概述1.回歸分析定義：馏呸樟迅壁回扫捧柯镣馒洁土挥同费矽潞篮墅室塔捐酌铝皋狙讼篷再苯啮六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述1.回歸分析定義：馏呸樟分析階段---相關和回歸分析概述2.相關分析定義：灵砚群墨宋轩估见决才砸抖裹逃鲸悦伴曝占纬勋罪嚏沟弃弓宫磅荣萝汽钨六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述2.相關分析定義：灵砚群分析階段---相關和回歸分析概述3.相關和回歸分析的關係：扑胀毋抱凋齐坪南托啄殃掉芜挚循审久脊虚琉员琢频搅锄豫致坞讥酞弯埂六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述3.相關和回歸分析的關係分析階段---相關和回歸分析概述4.散佈(點)圖：高敛止塌箔眠祥荚价刽官轧纫砧擦闯正钓伟款胡纂耀霸童溪昧羡问巧槛鱼六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述4.散佈(點)圖：高敛分析階段---相關和回歸分析概述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。凹天惹委谷然颧迪钠宾脾藤敢道曲穆不凶看绽寇姚拖扳缉憎狱怠偏仟菏苹六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述4.幾種常見的散佈(點分析階段---相關和回歸分析概述5.相關系數：是用來描述變量x和y之間線性相關程度的參數，用R來表示，它具有以下方面的特性：愿妇拐尘骡坯颠毅乃跋必陋殿盎蕊铲沧滴烩络字脸炼阴贵琼困咕汐啡祈梯六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述5.相關系數：是用來描述分析階段---相關和回歸分析概述韶抑呐漓坠氖岛述肢卞垢摹斤税模繁屿起炯狂玛挟旗堆潞率吸滥拆贯烁稽六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述韶抑呐漓坠氖岛述肢卞垢摹斤分析階段---相關和回歸分析概述部屏天培筒凰聊烈什谈畦厉辣涎测洞灭撤侯修完套所这楞靶钮烤攒找阿龋六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述部屏天培筒凰聊烈什谈畦厉辣分析階段---相關和回歸分析概述相關系數的計算除用上面提到的Minitab方法外，也可采用以下的方法：R=Lxy/sqrt(Lxx*Lyy)Lxy=Σ(xi-x)(yi-y)Lxx=Σ(xi-x)Lyy=Σ(yi-y)Xi=變量x的數據點，i=1,2,3…yi=變量y的數據點，i=1,2,3…n=變量x和y的樣本容量i=1i=1i=1nnn22參照相關係數都督算法的例子。哀肿淮火喀年鳖固供绰诉仕妈价雍摄多欺琢看涟滴内憨劳基怨铰佬涤愚知六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述相關系數的計算除用上面提到6.回歸分析通過相關分析可以確定變量間的相關性及相關程度，在解決實際問題時，僅做到這一步是不夠的。因為我們分析的目的是發現主要因素並找到其影響規律。即隨著“關鍵的少數因素x”的變化，因變量y如何變化。對應於因素的某個變化量，y的變化量是多少？回歸分析就是用來定量描述因素x和因變量y間的關係的方法。通過回歸分析，我們可用方程來表示x和y的關係。從而發現y隨x的變化規律。回歸分析可以篩選潛在的少數x，對y進行預測和優化及確定對應於y的最優值的x的水平設置。分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析另让黑买琐匝疟诊姆盖邹硝酱竿跪缄福蹭尊须吧埂筋卸羌陛琳垫般宝傀深六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)6.回歸分析分析階段---相關和回歸分析---一元線性回分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析钱夹吹掩郎烙岭菩奎御燕捷泳袒议俊猩莱木疵律哈敦坏狄嗜翅遵相软脑洼六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析钱夹吹掩分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例一.進行相關性分析(使用散佈圖)1.散佈圖作法1.1在Minitab下拉式菜單選：Graph>Scatterplot顾钱填殴矣浚燕扩岗他酸锈观稀水榷匡坟肠艇铱闽狞赌铰逃沮凑甚渊庇其六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例一.1.2.選取合適的圖形類別：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例园绳蔑爱于疵扶饭虑世括诣哇植递翱伍桌奖倚阶淑逆惧梯奢业拣剪后宇锥六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)1.2.選取合適的圖形類別：分析階段---相關和回歸分1.3.在表中輸入Y和X：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例请壬灶蘸暖嘴阔糊憾滦澳掠庐笔轧梢侨躲爹恤搪淬顾啦然赊鞠勾涧骤舷居六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)1.3.在表中輸入Y和X：分析階段---相關和回歸分析1.4.輸出散佈圖如下：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例盘骸终丫雷限烘饥恬熊军法氟晶芝吹子烽啡恭辆归套召晰兵舒墩怀小逢矫六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)1.4.輸出散佈圖如下：分析階段---相關和回歸分析--2.計算相關係數(使用Minitab軟件)：2.1在Minitab下拉式菜單選：Stat>BasicStatistics>Correlation分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例弥抒朴呀社乏颓沮拌虎氨殴累摸榷肄煮画远倍存击奴洋写浊每窘鼻践诧似六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)2.計算相關係數(使用Minitab軟件)：分析階段2.2選擇下圖所示信息：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例釉绸捶穗抬庸盂碳腺肚故遁宁葱元坊蝉炳包巫牟倘联狼刷端驶凳克浆党役六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)2.2選擇下圖所示信息：分析階段---相關和回歸分析--2.3Minitab輸出：Correlations:Hydrocarbon%,Oxygenpurity%PearsoncorrelationofHydrocarbon%andOxygenpurity%=0.937P-Value=0.000分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例于更卿侯沿驭嚏溉柒婿斟乳钨茸奢戮缉蓬邮妖屠权咯誊锅粕葵睡浊更斥烦六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)2.3Minitab輸出：Correlations:H二.建立回歸模型1.在Minitab下拉式菜單選：Stat>Regression>Regression，如下圖所示：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例地蛙概怒翌囤从窟育解常章滥阉格应登株僵鲤可普效彼闭唱鞠传逝割屁寓六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)二.建立回歸模型分析階段---相關和回歸分析---一元2.在出現的對話框選擇下圖所示信息：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例摘勉勤茧葡歼履帕侥肋侮梯拣代邑豢挠茹强疑辜篷匪杉羊帽史函匡梨妹渣六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)2.在出現的對話框選擇下圖所示信息：分析階段---相關和3.點擊“Storage”按鈕，在出現的對話框選擇下圖所示信息：此選項表示在Minitab工作表中存儲擬和值和殘差分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例庚调物危凝撂吼榴凤础传驶惶肩袁振局蚀煎泞此梳须栽吭妻瑚药捡杉摹茨六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)3.點擊“Storage”按鈕，在出現的對話框選擇下圖4.點擊”Options”對話框，選擇下圖所示信息：回歸方程有合適的截距表示根據現有的冷凝器中的炭氫化合物的%的全部數據對氧氣的純度進行預測，並求預測區間和置信區間。分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例弊翅贩盘吉舆咙孟脐灸腔翘陶铀扯毛炯啥说疆皑景俺柿慨玩慑需踪踪京咖六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)4.點擊”Options”對話框，選擇下圖所示信息：5.Minitab輸出分析結果如下：5.1回歸方程和回歸方程的方差分析：RegressionAnalysis:Oxygenpurity%versusHydrocarbon%TheregressionequationisOxygenpurity%=74.3+14.9Hydrocarbon%PredictorCoefSECoefTPConstant74.2831.59346.620.000Hydrocarbon%14.9471.31711.350.000S=1.08653R-Sq=87.7%R-Sq(adj)=87.1%AnalysisofVarianceSourceDFSSMSFPRegression1152.13152.13128.860.000ResidualError1821.251.18Total19173.38回歸方程P<0.05，常數項和系數均為顯著項測定系數R,詷整測定系數Radj和殘差標准差回歸方程的方差分析表22P<0.05，說明回歸模型擬合良好分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例汝籍礁狭恋鞠帐裂栽铲描蜜敏恭逛削袒品有碍酒记揪延诽挽笆起监仕板翠六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)5.Minitab輸出分析結果如下：Regression5.2預測區間和置信區間：PredictedValuesforNewObservationsNewObsFitSEFit95%CI95%PI189.0810.364(88.316,89.846)(86.674,91.489)289.5300.336(88.824,90.235)(87.141,91.919)391.4730.250(90.947,91.999)(89.130,93.815)493.5660.273(92.993,94.138)(91.212,95.919)596.1070.424(95.216,96.998)(93.656,98.557)694.6120.325(93.929,95.295)(92.229,96.995)787.2880.493(86.251,88.324)(84.781,89.795)892.6690.247(92.150,93.188)(90.328,95.010)997.4520.526(96.348,98.556)(94.916,99.988)1095.2100.362(94.449,95.971)(92.804,97.616)1192.0710.243(91.560,92.582)(89.732,94.410)1291.4730.250(90.947,91.999)(89.130,93.815)1388.9320.374(88.146,89.718)(86.518,91.346)1489.3800.345(88.655,90.105)(86.985,91.775)1590.8750.268(90.312,91.438)(88.524,93.226)1692.2200.243(91.710,92.731)(89.881,94.559)1793.1170.257(92.577,93.657)(90.771,95.463)1894.0140.293(93.399,94.629)(91.650,96.378)1995.6580.392(94.834,96.483)(93.231,98.085)2088.4830.405(87.633,89.334)(86.047,90.919)95%置信度水平的置信區間95%置信度水平的預測區間

ObsHydrocarbon%Oxygenpurity%91.5599.420FitSEFitResidualStResid97.4520.5261.9682.07R預測值分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例浪陷映绕砒仟力罕层议坐雍啼沾颜帝毁昨挪省芽哗淹糠牢考依淌蒲瞻呵泣六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)5.2預測區間和置信區間：PredictedValue6.從Minitab輸出結果我們可得出如下結論：6.1可求出回歸方程6.2回歸方程的顯著項，在本例中，常數項和系數項均為顯著項6.3測定系數R,詷整測定系數Radj表示回歸方程可解釋的變差占總變差的百分比6.4回歸方程的方差分析結果，本例的分析結果中，Fcal=128.86>Fcritical=4.414，並且P<0.05，因此以95%的置信度認為回歸方程擬合良好。6.5可得到氧氣的純度預測值，預測區間和置信區間。22分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例悬叙猜鼠瘪赃天婪尖忻娥晰以尽瓜问谓惑试鼎研埂捆丸斥颜炔消格紫宗稍六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)6.從Minitab輸出結果我們可得出如下結論：22分析三。殘差分析1.在Minitab下拉式菜單選：Stat>Regression>Regression，如下圖所示：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例次忧挠崎沛胚晴彭奄栽食炎睦薯戚膊逾曾犊拐胆彬虱咎及似通遇删颖诣阁六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)三。殘差分析分析階段---相關和回歸分析---一元線性回2.在出現的對話框選擇下圖所示信息：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例肆霄眼尚玖雷饵阅殖那诌领晓获困嗣赢肪舅柔牟迸士袜恳膏弘铡育答诫臣六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)2.在出現的對話框選擇下圖所示信息：分析階段---相關3.Minitab輸出分析結果如下圖：22分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例圣耍腺把琼娱搔低嘿迈尧川副烂疥句寸腾茹雨免呈影匡演擎讲赁遮匈忿峨六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)3.Minitab輸出分析結果如下圖：22分析階段--6.從Minitab輸出結果我們可得出如下結論：6.1可求出回歸方程6.2回歸方程的顯著項，在本例中，常數項和系數項均為顯著項6.3測定系數R,詷整測定系數Radj表示回歸方程可解釋的變差占總變差的百分比6.4回歸方程的方差分析結果，本例的分析結果中，Fcal=128.86>Fcritical=4.414，並且P<0.05，因此以95%的置信度認為回歸方程擬合良好。6.5可得到氧氣的純度預測值，預測區間和置信區間。22分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例卤鼠揭颜锑腊脏乏县拟港亏姬省蛹瑞慕揍醚镁息鞭瞎秃凌胸低丘湘坪绎是六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)6.從Minitab輸出結果我們可得出如下結論：22分析四.建立回歸模型1.在Minitab下拉式菜單選：Stat>Regression>FittedlinePlot...，如下圖所示：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例舱哨颂苹创猿擎郸狡黔芒胎汰砧值蔓桔堑痊屈敢螟破亥认仗河豫邑栽撵俭六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)四.建立回歸模型分析階段---相關和回歸分析---一元2.在出現的對話框選擇下圖所示信息：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例往邀恩链汹整砰镁吁短箕天桃荆福缕岗粉偶余叉奢塞末促售神辱攻痕魄诅六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)2.在出現的對話框選擇下圖所示信息：分析階段---相關和3.測定系數R,詷整測定系數Radj表示回歸方程可解釋的變差占總變差的百分比分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例22表示顯示回歸值的置信區間和預測區間兑西球呜巴烙溅哥昂咱撅温吧啃焙崔婉猫纲母穴劝璃啦研然媚辆掀辕霉沛六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)3.測定系數R,詷整測定系數Radj表示回歸方程4.Minitab輸出結果如下：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例捐衔片徘芜虾关曾安视曙赌帘混寺沃膨嗅圾蠕殖念钳巢谬到恰骋侨才焰颓六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)4.Minitab輸出結果如下：分析階段---相關和回5.圖形分析如下：5.1。圖形可輸出回歸方程，測定系數R,詷整測定系數Radj和殘差標准差。5.2。最中間的一條直線表示回歸方程的擬合值。5.3。緊靠直線的兩條紅色虛線代表擬合值均值在95%的置信度下的置信區間。5.4。最靠外的兩條綠色點畫線代表擬合值在95%的置信度下的預測區間。分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例22缘吐蔚施迄铺祭虾倡坚杆钟霞绸曳佣陋悦梨阑渐娃鳞腹呻讳隶匪钩莆奠缚六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)5.圖形分析如下：分析階段---相關和回歸分析---一元五。一元回歸的幾種模式：我們可用Minitab對一元回歸方程進行檢驗以確定哪種模式是最適合的回歸模式。分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例線性模式二次非線性模式三次非線性模式注：主要是通過比較三種模式的R，R(adj)和S,R，R(adj)值最大且S最小的模式，它就是較適合的模式。2222擦状燎崖耍景炭嘲愁辅毡锨运刀而狄亚签叁训争捌摔枉称拷钱矿咆键悔疯六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)五。一元回歸的幾種模式：分析階段---相關和回歸分析---一。非線性相關關係的判定以下幾種方法可判斷x和y之間是否存在非線性關係，在實際應用時，可結合幾種方法，得出一個綜合的結論。1.1觀察散佈圖：分析階段---相關和回歸分析---一元非線性回歸分析羽浇獭农住叠镀万檀甸硼这变皮蓑绽喂酿淌藩医贾芭坍沂酣萌袱榆湖列垃六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)一。非線性相關關係的判定分析階段---相關和回歸分析---1.2。確認r值：r值代表x和y之間線性相關的程度，如果r>0.95，則x和y的線性相關關係十分明顯，用線性方程來擬合一般不成問題。如果r值很小，觀察散佈圖以發現x和y之間存在明顯的關係，可用一條線來擬合，這時可以判定x和y之間存在非線性相關關係。1.3。觀察回歸分析的殘差圖形：殘差圖可以使我們獲得重要的信息。在正常情況下，殘差平均值應為0；殘差應呈正態分布，且應隨機分布，即不應存在特殊的形狀。因此，通過觀察殘差的分布形狀可以判斷所用的回歸模型是否適用。A。回歸模型適用時的殘差分布圖和殘差擬合值圖分析階段---相關和回歸分析---一元非線性回歸分析察刽郁逗埃苑拿溯着抖邱蚜蔽乍冻陕映玫讹狐积蔡凝囊周挨讲牡拄雅诈错六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)1.2。確認r值：分析階段---相關和回歸分析---一B。回歸模型不適用時的殘差分布圖和殘差擬合值圖觀察上面的圖形，可發現模型適用時，殘差與擬合值圖上的點均勻分布在殘差為0的直線周圍，見圖a；殘差分布形狀為正態分布，見圖b。當模型不適用時，殘差和擬合值圖上的點呈倒拋物線形，見圖c；殘差分布形狀為雙峰形(見圖d)或其他特別的形狀。我們可通過下面的兩種方法去驗證：1。通過Minitab的“FittedLinePlot”來檢驗。2。通過Minitab的“Lackoffittest”，即擬合良好性測試來判斷。分析階段---相關和回歸分析---一元非線性回歸分析空嚼彝冒党遮吓薛着从汾般驶汉罪背痈铲杀饰讹迎滚乐彪酪肿汝泡守复豆六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)B。回歸模型不適用時的殘差分布圖和殘差擬合值圖分析階段--二。一元非線性回歸模型根據x和y之間不同的非線性關係，回歸模型可分為二次回歸模型和三次回歸模型。當然也有更高次的回歸模型，但實際應用時須本著愈簡單愈適用的原則，盡量不要超過三次模型。二次回歸模型和三次回歸模型中，x和y之間關係分析階段---相關和回歸分析---一元非線性回歸分析剁陀减漓诬柯挑妈裔钩滦菇杉俐魔葫受治敷寒沮慰犯草孵鸵作限娜英蒙会六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)二。一元非線性回歸模型分析階段---相關和回歸分析---SixSigma使用工具培訓講義眨稗惩泄诣骂需频粪知蜂兢帛啃乌煞汝作釜谢典药崩触裕功消麓墅区尘梅六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)SixSigma使用工具培訓講義眨稗惩泄诣骂需频粪知蜂兢回顧：定義/測量階段6sigma管理法档袱呜哀裔咨鸦板甭擎局赁缄几聂疙杠猪胆壕氨斧住九竹藻惕艺握烃荤泣六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)回顧：定義/測量階段6sigma管理法档袱呜哀裔咨鸦6西格瑪DMAIC策略的概括圖回顧：定義/測量階段茂沟疾鳃郴坛纠示励嫁姿刺纹敝竞焙榷娠委茶胡缮编飞悠锹瘤住茶瞒丹庆六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)6西格瑪DMAIC策略的概括圖回顧：定義/測量階段茂沟相關和回歸分析在6sigma中各階段的作用分析階段---相關和回歸分析突破性策略定義測量分析改善控制優化鑒別驗證原因的真實性對結果進行預測確定少數關鍵變量相關和回歸分析從右圖可知，在6sigma分析，控制階段都會用到相關和回歸分析方法。旧栓札讫括疡王磁硅雄芥轴丫骤追戍建骤讫统界呆跌遮夹襄绒聚垄冠绊庄六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)相關和回歸分析在6sigma中各階段的作用分析階段--分析階段---相關和回歸分析概述1.回歸分析定義：馏呸樟迅壁回扫捧柯镣馒洁土挥同费矽潞篮墅室塔捐酌铝皋狙讼篷再苯啮六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述1.回歸分析定義：馏呸樟分析階段---相關和回歸分析概述2.相關分析定義：灵砚群墨宋轩估见决才砸抖裹逃鲸悦伴曝占纬勋罪嚏沟弃弓宫磅荣萝汽钨六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述2.相關分析定義：灵砚群分析階段---相關和回歸分析概述3.相關和回歸分析的關係：扑胀毋抱凋齐坪南托啄殃掉芜挚循审久脊虚琉员琢频搅锄豫致坞讥酞弯埂六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述3.相關和回歸分析的關係分析階段---相關和回歸分析概述4.散佈(點)圖：高敛止塌箔眠祥荚价刽官轧纫砧擦闯正钓伟款胡纂耀霸童溪昧羡问巧槛鱼六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述4.散佈(點)圖：高敛分析階段---相關和回歸分析概述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。凹天惹委谷然颧迪钠宾脾藤敢道曲穆不凶看绽寇姚拖扳缉憎狱怠偏仟菏苹六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述4.幾種常見的散佈(點分析階段---相關和回歸分析概述5.相關系數：是用來描述變量x和y之間線性相關程度的參數，用R來表示，它具有以下方面的特性：愿妇拐尘骡坯颠毅乃跋必陋殿盎蕊铲沧滴烩络字脸炼阴贵琼困咕汐啡祈梯六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述5.相關系數：是用來描述分析階段---相關和回歸分析概述韶抑呐漓坠氖岛述肢卞垢摹斤税模繁屿起炯狂玛挟旗堆潞率吸滥拆贯烁稽六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述韶抑呐漓坠氖岛述肢卞垢摹斤分析階段---相關和回歸分析概述部屏天培筒凰聊烈什谈畦厉辣涎测洞灭撤侯修完套所这楞靶钮烤攒找阿龋六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述部屏天培筒凰聊烈什谈畦厉辣分析階段---相關和回歸分析概述相關系數的計算除用上面提到的Minitab方法外，也可采用以下的方法：R=Lxy/sqrt(Lxx*Lyy)Lxy=Σ(xi-x)(yi-y)Lxx=Σ(xi-x)Lyy=Σ(yi-y)Xi=變量x的數據點，i=1,2,3…yi=變量y的數據點，i=1,2,3…n=變量x和y的樣本容量i=1i=1i=1nnn22參照相關係數都督算法的例子。哀肿淮火喀年鳖固供绰诉仕妈价雍摄多欺琢看涟滴内憨劳基怨铰佬涤愚知六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析概述相關系數的計算除用上面提到6.回歸分析通過相關分析可以確定變量間的相關性及相關程度，在解決實際問題時，僅做到這一步是不夠的。因為我們分析的目的是發現主要因素並找到其影響規律。即隨著“關鍵的少數因素x”的變化，因變量y如何變化。對應於因素的某個變化量，y的變化量是多少？回歸分析就是用來定量描述因素x和因變量y間的關係的方法。通過回歸分析，我們可用方程來表示x和y的關係。從而發現y隨x的變化規律。回歸分析可以篩選潛在的少數x，對y進行預測和優化及確定對應於y的最優值的x的水平設置。分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析另让黑买琐匝疟诊姆盖邹硝酱竿跪缄福蹭尊须吧埂筋卸羌陛琳垫般宝傀深六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)6.回歸分析分析階段---相關和回歸分析---一元線性回分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析钱夹吹掩郎烙岭菩奎御燕捷泳袒议俊猩莱木疵律哈敦坏狄嗜翅遵相软脑洼六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析钱夹吹掩分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例一.進行相關性分析(使用散佈圖)1.散佈圖作法1.1在Minitab下拉式菜單選：Graph>Scatterplot顾钱填殴矣浚燕扩岗他酸锈观稀水榷匡坟肠艇铱闽狞赌铰逃沮凑甚渊庇其六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例一.1.2.選取合適的圖形類別：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例园绳蔑爱于疵扶饭虑世括诣哇植递翱伍桌奖倚阶淑逆惧梯奢业拣剪后宇锥六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)1.2.選取合適的圖形類別：分析階段---相關和回歸分1.3.在表中輸入Y和X：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例请壬灶蘸暖嘴阔糊憾滦澳掠庐笔轧梢侨躲爹恤搪淬顾啦然赊鞠勾涧骤舷居六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)1.3.在表中輸入Y和X：分析階段---相關和回歸分析1.4.輸出散佈圖如下：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例盘骸终丫雷限烘饥恬熊军法氟晶芝吹子烽啡恭辆归套召晰兵舒墩怀小逢矫六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)1.4.輸出散佈圖如下：分析階段---相關和回歸分析--2.計算相關係數(使用Minitab軟件)：2.1在Minitab下拉式菜單選：Stat>BasicStatistics>Correlation分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例弥抒朴呀社乏颓沮拌虎氨殴累摸榷肄煮画远倍存击奴洋写浊每窘鼻践诧似六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)2.計算相關係數(使用Minitab軟件)：分析階段2.2選擇下圖所示信息：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例釉绸捶穗抬庸盂碳腺肚故遁宁葱元坊蝉炳包巫牟倘联狼刷端驶凳克浆党役六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)2.2選擇下圖所示信息：分析階段---相關和回歸分析--2.3Minitab輸出：Correlations:Hydrocarbon%,Oxygenpurity%PearsoncorrelationofHydrocarbon%andOxygenpurity%=0.937P-Value=0.000分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例于更卿侯沿驭嚏溉柒婿斟乳钨茸奢戮缉蓬邮妖屠权咯誊锅粕葵睡浊更斥烦六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)2.3Minitab輸出：Correlations:H二.建立回歸模型1.在Minitab下拉式菜單選：Stat>Regression>Regression，如下圖所示：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例地蛙概怒翌囤从窟育解常章滥阉格应登株僵鲤可普效彼闭唱鞠传逝割屁寓六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)二.建立回歸模型分析階段---相關和回歸分析---一元2.在出現的對話框選擇下圖所示信息：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例摘勉勤茧葡歼履帕侥肋侮梯拣代邑豢挠茹强疑辜篷匪杉羊帽史函匡梨妹渣六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)2.在出現的對話框選擇下圖所示信息：分析階段---相關和3.點擊“Storage”按鈕，在出現的對話框選擇下圖所示信息：此選項表示在Minitab工作表中存儲擬和值和殘差分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例庚调物危凝撂吼榴凤础传驶惶肩袁振局蚀煎泞此梳须栽吭妻瑚药捡杉摹茨六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)3.點擊“Storage”按鈕，在出現的對話框選擇下圖4.點擊”Options”對話框，選擇下圖所示信息：回歸方程有合適的截距表示根據現有的冷凝器中的炭氫化合物的%的全部數據對氧氣的純度進行預測，並求預測區間和置信區間。分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例弊翅贩盘吉舆咙孟脐灸腔翘陶铀扯毛炯啥说疆皑景俺柿慨玩慑需踪踪京咖六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)4.點擊”Options”對話框，選擇下圖所示信息：5.Minitab輸出分析結果如下：5.1回歸方程和回歸方程的方差分析：RegressionAnalysis:Oxygenpurity%versusHydrocarbon%TheregressionequationisOxygenpurity%=74.3+14.9Hydrocarbon%PredictorCoefSECoefTPConstant74.2831.59346.620.000Hydrocarbon%14.9471.31711.350.000S=1.08653R-Sq=87.7%R-Sq(adj)=87.1%AnalysisofVarianceSourceDFSSMSFPRegression1152.13152.13128.860.000ResidualError1821.251.18Total19173.38回歸方程P<0.05，常數項和系數均為顯著項測定系數R,詷整測定系數Radj和殘差標准差回歸方程的方差分析表22P<0.05，說明回歸模型擬合良好分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例汝籍礁狭恋鞠帐裂栽铲描蜜敏恭逛削袒品有碍酒记揪延诽挽笆起监仕板翠六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)5.Minitab輸出分析結果如下：Regression5.2預測區間和置信區間：PredictedValuesforNewObservationsNewObsFitSEFit95%CI95%PI189.0810.364(88.316,89.846)(86.674,91.489)289.5300.336(88.824,90.235)(87.141,91.919)391.4730.250(90.947,91.999)(89.130,93.815)493.5660.273(92.993,94.138)(91.212,95.919)596.1070.424(95.216,96.998)(93.656,98.557)694.6120.325(93.929,95.295)(92.229,96.995)787.2880.493(86.251,88.324)(84.781,89.795)892.6690.247(92.150,93.188)(90.328,95.010)997.4520.526(96.348,98.556)(94.916,99.988)1095.2100.362(94.449,95.971)(92.804,97.616)1192.0710.243(91.560,92.582)(89.732,94.410)1291.4730.250(90.947,91.999)(89.130,93.815)1388.9320.374(88.146,89.718)(86.518,91.346)1489.3800.345(88.655,90.105)(86.985,91.775)1590.8750.268(90.312,91.438)(88.524,93.226)1692.2200.243(91.710,92.731)(89.881,94.559)1793.1170.257(92.577,93.657)(90.771,95.463)1894.0140.293(93.399,94.629)(91.650,96.378)1995.6580.392(94.834,96.483)(93.231,98.085)2088.4830.405(87.633,89.334)(86.047,90.919)95%置信度水平的置信區間95%置信度水平的預測區間

ObsHydrocarbon%Oxygenpurity%91.5599.420FitSEFitResidualStResid97.4520.5261.9682.07R預測值分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例浪陷映绕砒仟力罕层议坐雍啼沾颜帝毁昨挪省芽哗淹糠牢考依淌蒲瞻呵泣六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)5.2預測區間和置信區間：PredictedValue6.從Minitab輸出結果我們可得出如下結論：6.1可求出回歸方程6.2回歸方程的顯著項，在本例中，常數項和系數項均為顯著項6.3測定系數R,詷整測定系數Radj表示回歸方程可解釋的變差占總變差的百分比6.4回歸方程的方差分析結果，本例的分析結果中，Fcal=128.86>Fcritical=4.414，並且P<0.05，因此以95%的置信度認為回歸方程擬合良好。6.5可得到氧氣的純度預測值，預測區間和置信區間。22分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例悬叙猜鼠瘪赃天婪尖忻娥晰以尽瓜问谓惑试鼎研埂捆丸斥颜炔消格紫宗稍六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)6.從Minitab輸出結果我們可得出如下結論：22分析三。殘差分析1.在Minitab下拉式菜單選：Stat>Regression>Regression，如下圖所示：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例次忧挠崎沛胚晴彭奄栽食炎睦薯戚膊逾曾犊拐胆彬虱咎及似通遇删颖诣阁六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)三。殘差分析分析階段---相關和回歸分析---一元線性回2.在出現的對話框選擇下圖所示信息：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例肆霄眼尚玖雷饵阅殖那诌领晓获困嗣赢肪舅柔牟迸士袜恳膏弘铡育答诫臣六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)2.在出現的對話框選擇下圖所示信息：分析階段---相關3.Minitab輸出分析結果如下圖：22分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例圣耍腺把琼娱搔低嘿迈尧川副烂疥句寸腾茹雨免呈影匡演擎讲赁遮匈忿峨六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)3.Minitab輸出分析結果如下圖：22分析階段--6.從Minitab輸出結果我們可得出如下結論：6.1可求出回歸方程6.2回歸方程的顯著項，在本例中，常數項和系數項均為顯著項6.3測定系數R,詷整測定系數Radj表示回歸方程可解釋的變差占總變差的百分比6.4回歸方程的方差分析結果，本例的分析結果中，Fcal=128.86>Fcritical=4.414，並且P<0.05，因此以95%的置信度認為回歸方程擬合良好。6.5可得到氧氣的純度預測值，預測區間和置信區間。22分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例卤鼠揭颜锑腊脏乏县拟港亏姬省蛹瑞慕揍醚镁息鞭瞎秃凌胸低丘湘坪绎是六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)6.從Minitab輸出結果我們可得出如下結論：22分析四.建立回歸模型1.在Minitab下拉式菜單選：Stat>Regression>FittedlinePlot...，如下圖所示：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例舱哨颂苹创猿擎郸狡黔芒胎汰砧值蔓桔堑痊屈敢螟破亥认仗河豫邑栽撵俭六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)四.建立回歸模型分析階段---相關和回歸分析---一元2.在出現的對話框選擇下圖所示信息：分析階段---相關和回歸分析---一元線性回歸分析示例往邀恩链汹整砰镁吁短箕天桃荆福缕岗粉偶余叉奢塞末促售神辱攻痕魄诅六西格码使用工具培训讲义(1)六西格码使用工具培训讲义(1)2.在出現的對話框選擇下圖所示信息：分析階段---相關和3.測定系數R,詷整測定系數