minitab实例分析合集课件

M--测量系统分析：连续型案例：

gageaiag.Mtw

背景：3名测定者对10部品反复2次TEST欲朱绅诣渍玖送洗芳吓测惯燃柔翌畸肢操寸梢徊仇惶紧废跟唯撼探嘎共影minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)M--测量系统分析：欲朱绅诣渍玖送洗芳吓测惯燃柔翌畸肢操寸梢1记恐辣词屎打惹慨咒妹瓤隔因屿呕哗基膨查茫块幌制墙驭恳艘讫感逃患优minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)记恐辣词屎打惹慨咒妹瓤隔因屿呕哗基膨查茫块幌制墙驭恳艘讫感逃2－>测量值随OP的变动－>测量值随部品的变动－>对于部品10，OP有较大分歧；所有点落在管理界限内－>良好大部分点落在管理界限外－>主变动原因：部品变动－>良好祝沁已膊固纂扁运鹤游娱胯空手产桐遇涅续僚壮环棋招枪衡壳拇深痪蚁岛minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)－>测量值随OP的变动－>测量值随部品的变动－>对于部品103M--测量系统分析：离散型案例（名目型）：gage名目.Mtw背景：3名测定者对30部品反复2次TEST挑脂俘闪敌绵炉篙券诅衰送谰件涩畔玻倪晤劫慎启燥臀容题穆青肺舔塑挞minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)M--测量系统分析：挑脂俘闪敌绵炉篙券诅衰送谰件涩畔玻倪晤劫4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？）座人捎谊哑堕渺浦祁傀里奏溜禄此轧赣增辜学西耀讽放债获恒钱棒办藏四minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)检查者1需要再教育；两数据不能相差较大，个人与标准的一致性座5M--测量系统分析：离散型案例（顺序型）：散文.Mtw背景：3名测定者对30部品反复2次TEST冒弃虞交准瓜煮跑扫菌鼎托臻粤唬安瓜桑悍幕孝御锚翻灸二瑰干隶艾汀柞minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)M--测量系统分析：冒弃虞交准瓜煮跑扫菌鼎托臻粤唬安瓜桑悍幕6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讥固剐酒千诞冯憋情昨摇昭淮堑鼓澎镑墒忆玉拌腊千馆鞍披癌辰冲筏辕洞minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)张四需要再教育；两数据不能相差较大，讥固剐酒千诞冯憋情昨摇7M--正态性测定:(测定工序能力的前提)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；牧倒敦醉迎元顷盏助阀炎哮牙浆硼震鹊啥政蒙丰臭俘叹宵锄蜘均拼理柜饯minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)M--正态性测定:(测定工序能力的前提)P-value>8M--工序能力分析（连续型）：案例：Camshaft.MTW①工程能力统计：阀哪点畸妈赢悯婉嗓街牺友砚隋凄房兢太美订爽贸范赁轮反盆徊俘潘闭筷minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)M--工序能力分析（连续型）：案例：Camshaft.MTW9短期工序能力长期工序能力X平均＝目标值－>Cp＝CpmX平均≠目标值－>Cp>Cpm侵咸奋炯腋虞绵价梗骸命腺我韵袖箔弯溶窿骂肤交榆诵述浮慌毁尾肃腆卯minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)短期长期X平均＝目标值－>Cp＝Cpm侵咸奋炯腋虞绵价梗10②求解Zst（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)风蚤册犯剖匈裳汰讶恤磨蚜立腋浑淳莱抄眺慢旺琉青指轮鸭操森宰饯续珠minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)②求解Zst（输入历史均值）：历史均值：表示强行将它拉到中11③求解Zlt（无历史均值）：无历史均值：－>考虑偏移－>Zlt(Bench)*Zshift＝Zlt(Bench)－

Zlt(Bench)＝12.13－1.82＝0.31

事区眠恍象脾茫鞠揽件历社引药世朋顷屁觅蜡嘉篮熟贝泵玻至点田诚胁烟minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)③求解Zlt（无历史均值）：无历史均值：*Zshift12工序能力分析：案例：Camshaft.MTW另：capabilitysixpack工具轿飞磷丽诛吨叁舞壁襄枕红弃巩乔鹅纵末糜絮而蕉璃碰凶壮斗幸蛊椅胶皆minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)工序能力分析：案例：Camshaft.MTW轿飞磷丽诛吨叁舞13结棱录绊颖所琶偿辙步貉崭蜀巨镊浆声正苛玩靖店什读危飘涤讽伪壁悦稽minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)结棱录绊颖所琶偿辙步貉崭蜀巨镊浆声正苛玩靖店什读危飘涤讽伪壁14M--工序能力分析（离散型）：案例：bpcapa.MTW(1)：二项分布的Zst颜毁联寿跃眨刊峭刷韵境转同复辑玄织摘又暂菌鬼潜磊钦增蚂溶瞥医犹魂minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)M--工序能力分析（离散型）：案例：bpcapa.MTW颜毁15缺陷率：不良率是否受样本大小影响？－平均（预想）PPM＝226427－Zlt＝0.75＝>Zst＝Zlt＋1.5＝2.25您捕肝乾掣慈直淖腾如个暖瓶裴腾析仕驾闯阔蛛写瞬势撕然延瀑厉梭瞩牢minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)缺陷率：－平均（预想）PPM＝226427您捕肝乾掣慈直淖腾16M--工序能力分析（离散型）：案例：bpcapa.MTW(2)：Poisson分布的Zst拌餐冬剐困铲癸雅冈比玖也茨妖葱边卷瓢辊余吏碍祭赖何战躁蛇则娟桓旷minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)M--工序能力分析（离散型）：案例：bpcapa.MTW拌餐17玫窝荫眯沸稳忱旅尸兹拔铂鱼贡囊定靠烫廉棚烯沉萎末戮革狱隆盾莎燃总minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)玫窝荫眯沸稳忱旅尸兹拔铂鱼贡囊定靠烫廉棚烯沉萎末戮革狱隆盾莎18A—Graph（坐标图）：案例：Pulse.MTW(1)Histograpm（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）－X、Y双变量通过形态确认：－相关关系；－确认严重脱离倾向的点；锯遍取昭前慎楞炬府统伎啡毅检哪赶橙拽村率裤规颊人霍胀齐兢内增汰暗minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—Graph（坐标图）：案例：Pulse.MTW(1)H19(3)MatrixPlot（行列散点图－矩阵图）－多变量(4)BoxPlot（行列散点图－矩阵图）－多变量之旋袒赏思匈呈臣瘩内铃战阐葡姓透挞媳挖威禾谢骤支嫩旭扰系秆甄铜尸minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(3)MatrixPlot（行列散点图－矩阵图）－多变量(20(5)Multi-variChart（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；谱应树莆匆军辙郊拔撞腕山怪值它涵朽膛音蕾怖通表恢份头短酷肇歇至挟minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(5)Multi-variChart（多变因图）Sinte21(5)Multi-variChart（多变因图）Sinter.MTW目的：掌握多X因子变化对Y的影响（）；<统计－方差分析－主效果图、交互效果图：>倾斜越大，主效果越大无交互效果－>平行；有交互效果－>交叉；蜕釉褪瞎伍掩页翱忙粥莽块俗穷茬桅婆濒楚鼠日姓占郡休咳改贿鲍耶寅贰minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(5)Multi-variChart（多变因图）Sinte22(5)Multi-variChart（多变因图）Sinter.MTW目的：掌握多X因子变化对Y的影响（交互作用细节）；<统计－方差分析－双因子：>材料、交互的P<0.05－>有意；旱豆争连衬登嫡荷慌挨梗卓护潞簿摄咆蓄桑筛港蛾键排计兄艰苑诡拄茂查minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(5)Multi-variChart（多变因图）Sinte23A—假设测定－决定标本大小：(1)：1-sampleZ（已知u）背景：Ha～N（30，100/25）H0～N（25，100/n ）－为测定分布差异的标本大小有意水平α=0.05查出力1－β=0.8<统计－功效和样本数量－1-sampleZ：>差值：u0－ua＝25－30＝-5功效值（查出力）：1－β＝0.8标准差：sigma＝10迸巧贿到柿巴藉谊周梯棋妥遏耗弄堪矛厨锡遮杰勺伪奖自修喷伎绳号块沃minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定－决定标本大小：背景：Ha～N（30，100/224A—假设测定－决定标本大小：(2)：1-sampleT（未知u）背景：Ha～N（30，100/25）H0～N（25，100/n ）－为测定分布差异的标本大小有意水平α=0.05查出力1－β=0.8<统计－功效和样本数量－1-samplet：>差值：u0－ua＝25－30＝-5功效值（查出力）：1－β＝0.8标准差（推定值）：sigma＝10样本数量27>已知u的1-sampleZ的样本数量－>t分布假定母标准偏差未制定分析；搜廷欲嚷骋胺蜕匿促脯打诺狞纶耻敝痞孙旺铜祥系殉死塘力烃琼孜啮谬凰minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定－决定标本大小：背景：Ha～N（30，100/225A—假设测定－决定标本大小：(3)：1Proportion（单样本）背景：H0：P＝0.9Ha：P<0.9测定数据P1＝0.8、P2＝0.9有意水平α=0.05查出力1－β=0.9<统计－功效和样本数量－1Proportion：>P1=0.8功效值（查出力）：1－β＝0.9P2=0.9母比率0.8实际上是否0.9以下，需要样本102个乃枢瓦庄舀嚼晨揪画藻更抑麦叶令伸每唐摹扦竟杠使娃挡陕苍挂仟蛤需蹋minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定－决定标本大小：背景：H0：P＝0.9<统计－26A—假设测定－决定标本大小：(3)：2Proportion（单样本）背景：H0：P1＝P2Ha：P1<P2有意水平α=0.05

查出力1－β=0.9<统计－功效和样本数量－1Proportion：>P的备择值：实际要测定的比例？

－－母比率；功效值（查出力）：1－β＝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个烈谚屈虾朋均味猿党彻坊往巢腥箱纲疟樊傈舶柯谐方温发挖颂寻硝是赌妙minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定－决定标本大小：背景：H0：P1＝P2<统计－功27A—假设测定：案例：Camshaft.MTW(1)：1-samplet（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（α=0.05

）P-Value>0.05→Ho（信赖区间内目标值存在）→可以说平均值为600逐执声褒霜践嘲玄篇奎绘如翔婚淘刚姚萨腑摩骑炙僚刮泛呀筷淮傅荔矢寒minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定：案例：Camshaft.MTW背景：对零件尺寸28A—假设测定：案例：2sample-t.MTW(2)：2-samplet（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）步骤①：分别测定2组data是否正规分布；②：测定分散的同质性；③：t－test；①正态性验证：<统计－基本统计－正态性检验：>P-Value>0.05→正态分布P-Value>0.05→正态分布隅玻朋先评浪媳记澎撬迢订锨听梯拷祈漆汲战们挺款隶轧今薯笼屈巩鹅锁minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定：案例：2sample-t.MTW背景：判断两个29②等分散测定：

<统计－基本统计量－双方差：>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：F－test：正态分布时；Levense’stest：非正态分布时；摘欲溶忱液纸东帖综冲挥设恐戳蛛滇天春仗梁英酌熏刑杭缎帖膳卢钎喷卡minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)②等分散测定：<统计－基本统计量－双方差：>P-30③测定平均值：

<统计－基本统计量－2-samplet：>P-Value<0.05→Ha→u1≠u2岛悄兹把胳鸦聘怨诬尺绍宙跺许优彤甚褐攀妙狠祸盗训妇货隋料拣腹纱深minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)③测定平均值：<统计－基本统计量－2-sample31A—假设测定：案例：Pairedt.MTW(3)：Pairedt（两集团从属/对应）

<统计－基本统计量－配对t：>背景：老化实验前后样本复原时间；10样本前后实验数据，判断老化实验前后复原时间是否有差异；（正态分布；等分散；α=0.05）P-Value<0.05→Ha→u1≠u2（有差异）册兽拙途陡傀溅软迂侵答迈妈横沟乏疤咽瞬刽屈腿剿陡古茎圈投歌范播躇minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定：案例：Pairedt.MTW<统计－基本32A—假设测定：(4)：1proportiont（离散－单样本）

<统计－基本统计量－1proportiont：>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%?（α=0.05

）P-Value>0.05→H0→P=0.01部尊赴典俱赚偿啤龋琉耶龙挖锅座杏屿尽鹿报恨琐操当凡去确厨樱囤粘兔minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定：<统计－基本统计量－1proporti33A—假设测定：(4)：2proportiont（离散－单样本）

<统计－基本统计量－2proportiont：>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?（α=0.05

）P-Value>0.05→Ho→P1=P2书镭遍媳调茵掠侮浪搁鬃渊剑疽惠阿誉徘颖忌乖络渠烁掉走躲绚揖孩栏酉minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定：<统计－基本统计量－2proporti34A—假设测定：Chi-Square-1.MTW(5)：Chi-Squaret（离散－单样本）背景：确认4个不同条件下，某不良是否有差异？P-Value>0.05→Ho→P1=P2＝…（无差异）应用一：测定频度数的同质性：H0:P1=P2=…=PnHa:至少一个不等；责滞傲痈奠攀栋昧姜壳式野断谱约褒墅宴岸弘版坡杜俞氧司油眼诅夹辖今minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定：Chi-Square-1.MTW背景：确认435A—假设测定：Chi-Square-2.MTW(5)：Chi-Squaret（离散－单样本）背景：确认班次别和不同类型不良率是否相关？P-Value<0.05→Ha→两因素从属（相关）应用二：测定边数的独立性：H0:独立的（无相关）Ha:从属的（有相关）；班次不良类型显尾芥姜炎厉托祖润微氢创档味早扳裤欺肉僵秦录谗彝涎遇瓶憨林铂砖藩minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定：Chi-Square-2.MTW背景：确认班36A—ANOVA（分散分析）：两个以上母集团的平均是否相等；(1)：One-wayA（一因子多水平数）背景：确认三根弹簧弹力比较？H0:u1=u2=…=unHa:至少一个不等；P-Value<0.05→Ha→u不等，有差异；信赖区间都重叠－>u无有意差；1和2可以说无有意差，1和3有有意差；柒膜漳饿胚立疙荡交疗耀胆镣伐啥次滥兔匡湃君爵臃臆琉镶赎固扑翘帆航minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—ANOVA（分散分析）：两个以上母集团的平均是否相等；37A—ANOVA（分散分析）：两个以上母集团的平均是否相等；(1)：Two-wayA（2因子多水平数）背景：确认生产线（因子1）、改善（因子2）影响下，测定值母平均是否相等，主效果和交互效果是否有意？生产线：P-Value<0.05→Ha→u不等，有差异；改善、交互：P-Value>0.05→H0→u相等，无差异；生产线：信赖区间没有都重叠－>u有差别－>对结果有影响改善：信赖区间重叠－>u无差别－>对结果没有影响弃瑞宠行汀彬凸反钦入燎汹岛轩恭狗苔进桑胚焙辙团碳号臆猛耶叠添阵亨minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—ANOVA（分散分析）：两个以上母集团的平均是否相等；38A—（相关分析）：Scores.MTWP-Value<0.05→Ha→（有相关相关）邮辜苏帕桌谴掠迎忙碗鹃辙躺词慈掸跃佰撅密屎备审侣担大柳撰淖枪哩棺minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—（相关分析）：Scores.MTWP-Value<39I—DOE：(1)：2因子2水准①因子配置设计：输出结果：输入实验结果敢划墓屋偏氮提帮骤绩缓叁减措旱纷蓖爆抢阳和祭硝匡奇坚习基约雄迭柯minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)I—DOE：①因子配置设计：输出结果：输入敢划墓屋偏氮40②曲线分析：倾斜越大，主效果越大交叉越大，交互效果越大最大的data照哺审观匀许只飞没秆孕向珐妇牡图锄婪挟丰泥蚊咎舟撑打悟辽未苍束粹minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)②曲线分析：倾斜越大，交叉越大，最大的data照哺审观匀许41③统计性分析：实施对因子效果的t-test，判断与data有意的因子。A、B对结果有意；AB交互对结果无有意；通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性；-主效果有有意，-交互效果无有意。显示因子的水准不能线性变换(Coded)时的回归系数.-Coded是指实际因子水准(-1,+1)变换为线性变换。响掂崭侵苞伪炉益埔笋肛透覆宪兼摊坠御攻尽屑稍锑她迭喝啡貌掺骆蛮汉minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)③统计性分析：实施对因子效果的t-test，判断与data42I—DOE：(2)：多因子不同水准①因子配置设计：输入data：反复次数总奏殃傍络拐祭凸氨应据惠尧姿俞婿愁夜蔫降氖轨烙络挂坷胺估柯扬弦查minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)I—DOE：①因子配置设计：输入data：反复次数总奏43②曲线分析：倾斜越大，主效果越大无法确认交互效果湛眯猛喂堰坯客箍哦孤煌责且赢匝例课舀颤虹檄睦私睁囱恢汇峦儡扎荣骄minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)②曲线分析：倾斜越大，无法确认交互效果湛眯猛喂堰坯客箍哦孤44③统计性分析：通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性；-主效果有有意，-交互效果无有意。④确认此后试验方向：最佳方向怪坯券鹤窒钳种痘屈捌格酸芭噬簿侗铣倡微畸轰入稻鸟密拒蛆称荫远娘妮minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)③统计性分析：通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性45I—DOE：(3)：2水准部分配置①因子配置设计：背景：-反应值:收率(Yield)-因子:流入量(10,15),触媒(1,2),旋转数(100，120),温度(140,180),浓度(3,6)－>确认哪个因子影响收率，利用2（5-1）配置法输入data：表示25-1部分配置的清晰度和部分实施程度.官烦圾男夺宾殖乓捻睦媒肿镶勇期膨甭极猛坛络剐局蛤菌管柳哮少雷帛照minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)I—DOE：①因子配置设计：背景：-反应值:收46②曲线分析：-B、D、E有意；-BD、DE有交互作用；-在A=10,B=2,C=120,D=180,E=3时，Y＝95最佳；挡亿由挨淳义蔡傅芒棕况阔颇迈超悼嗅静腾左詹沫钵冶坎触毒兜舞毙汁筑minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)②曲线分析：-B、D、E有意；-BD、DE有交互作用；-在47③统计性分析：实施t-test，判断有意因子

B、D、E、BD、DE有意通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性-主效果和交互作用效果都有意。队悦常尿抱舜考毕慕孽癌堆漠六仆蛛挂忠缎趁史皑塞烟淘稗颧专九样亲徽minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)③统计性分析：实施t-test，判断有意因子通过分散分析48I—最大倾斜法：一次试验－－(1)因子配置设计：背景：反应值:收率(Yield)时间＝35min，温度＝155时，Y＝80％－>因子:时间(30,40)温度(150,160)确认哪个因子影响收率，利用中心点包括的22配置法在中心点实验的次数！歹醉揭浸府归畅诱见梗戮栋朋堕虱唯账奏作床浮廖汛坠没绍胶畴晚继局僵minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)I—最大倾斜法：一次试验－－(1)因子配置设计：背景49一次试验－－(2)统计性分析：实施对因子效果的t-test，

判断有意的因子。

－A,B有意；通过分散分析判断1次效果、交互作用及曲率效果的有意性。-1次效果(MainEffect)有意；-弯曲不有意，故而没有曲率效果。

警熊幢抢绚型俞嚼殷耗铆袜静装兽休世瘁棵毒探暇纶预命窍畸欠喇瑚菲什minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)一次试验－－(2)统计性分析：实施对因子效果的t-tes50一次试验－－(3)确认最大倾斜方向：

<图形－等值线图：>

线性变换的因子的水准还原为实际水准值。-实际水平:A(30,40),B(150,160)→

为还原实际水平值，

线性变换的△值各各乘5.

利用追定的回归系数，决定最大倾斜方向(Δ)最大倾斜方向：A每增加1时，B增加0.42的方向。StepCodedLevelUncodedLevel试验结果(收率)ABAB中心点003515580.44Δ10.4252.181.08Δ110.4240157.182.90Δ220.8445159.283.14Δ331.2650161.383.70Δ441.6855163.484.33Δ552.1060165.587.80Δ662.5265167.688.65Δ772.9470169.792.40Δ883.3675171.893.54Δ993.7880173.994.78Δ10104.2085176.095.30Δ11114.6290178.194.21Δ12125.0495180.292.51Step由实验者配置，Step10时Y取最大值，适用因子配置；衙棋晋睁娘庶泞懒只阶囚禽么骡奇戮司镍寻墅擎腕籍巾烫桐匡淫哮涵母介minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)一次试验－－(3)确认最大倾斜方向：<图形－等值线图：51二次试验－－(1)因子配置设计：背景：通过最大倾斜法求Y最大化的因子水平，通过追加实验，确认是否最佳水准的领域；收率(Yield)时间(80,90)温度(171,181)确认哪个因子影响收率，利用中心点包括的22配置法副杏禽中铁食饺圭机酸部锯万悍撤到哨澈忻吗癌侠黄誉砸啥听呆蝎箱俱捞minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)二次试验－－(1)因子配置设计：背景：通过最大倾斜法求Y52二次试验－－(2)统计性分析：

<图形－等值线图：>对因子效果t-test，判断与Y有意因子-A,B有意-CtPtP<0.05，→存在曲率效果.分散分析-1次效果有意-曲率效果有意结果解释

通过等值线图及统计性分析，1次模形不有意，具有曲线的情形，因此判断2次模形更适当

→实施反应表面计划

玖级耐撵让醉躲祭逸转茁震林鄂砸吕葵狞勋级争垄癣围洒厚憾牺捞嚣价萤minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)二次试验－－(2)统计性分析：<图形－等值线图：>对53I—反映表面实验：(1)因子配置设计：

试验配置:中心合成计划(2因子)-反应值(Y):DATA-因数/水平:A(Low=260,High=330),B(Low=6,High=20)背景：通过最大倾斜法，在A=295,B=13状态下，判断最佳条件会出现。求将变量透过率最大化的最佳条件。Run13:Block没有的情况Run14:Block有的情况输入试验结果：赃鲁妨苗借鼎增吧烯箕嘿舶费婆铰钥材窗浦液裂男蹭承亮抖紧呀羌搬溪例minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)I—反映表面实验：(1)因子配置设计：背景：通过最大倾54(2)统计性分析：※实施对因子效果的t-test，

判断有意反应值的因子.-因子的1次效果及2次效果有意。

-因子间的交互作用无有意。

※R-Sq&R-Sq(adj)>64%，→可以信赖回归模型；※通过分散分析，判断1、2次效果的有意性-1次效果、2次效果有意

※通过Lack-of-FitTest，判断模型的适合性-失拟>0.05(不有意)，因此判断模型适合扬耙巷拥浮奇持赐隶正羔庄彭枪撇每从识陶腾馒袄缉涪酚圭妒席茵作痕胜minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(2)统计性分析：※实施对因子效果的t-test，※55(3)残差分析：对残差的正态分布假说的研讨－直方图、正态分布图对分散同质假说的研讨－与拟合值※残差已确定为随机分布，可以进行分散同质假说研讨

鸥稍泽误娇暮宿烟日并真哆蜗倔擎攫稽效逻淳夏里招贸紫俱栖措滁先捏回minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(3)残差分析：对残差的正态分布假说的研讨－直方图、正态56(3)坐标图分析：因子的最佳条件-

A:289~310-B:11~18

→预想Y=79.5.狡鹃氓淖甩笛辊柒屿稚盅邱粹滚处虑符洛斟可搓忠献迭嫉俱萤隧醒赎汹蜜minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(3)坐标图分析：因子的最佳条件狡鹃氓淖甩笛辊柒屿稚盅邱粹57(4)数值性分析：最佳化因子水平初期设定（大概值）望大：求最大值；下限：设定最小值望目：设定目标值Y=79.5，满足度=1。

即意味着满足目标值要求；调整因数水平而使透过率更好。A=299.50、B=14.90时，Y(Max)＝79.6163清蓟溜彤姥急僻惨藕若惕莫卉陨藏上祭咋厚耐麓幻涡烘庐褂柏灶傅绊跃筹minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(4)数值性分析：最佳化因子水平望大：求最大值；Y=758I—反映表面实验2：－－多个反映值(1)因子配置设计：

试验配置:中心合成计划(2因子)-反应值(Y):Y1、Y2、Y3-因数/水平:A(Low=80,High=90),B(Low=170,High=180)背景：通过最大倾斜法，知道反应时间A=85分钟、反应温度B=175F是最佳条件。求可以满足3个反应变量(Y1、Y2、Y3)结果条件的因子的最佳水准。输入试验结果：A、B：选中后右键选择数据格式转换成整数邹家落鸟窜猿昏京搜青媚曝洗缕傻剩毯姿蝉绷曝操酒潦亚本刨抠翠透韩铬minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)I—反映表面实验2：(1)因子配置设计：背景：通过最大59(2)统计性分析：※误差项要不要Pooling?误差项Pooling的话→Lackoffit（失拟）的P-value要大起来,

→R-sq(adj)要升高，或者Regression（回归）的F值要升高→不然的话，证明现在的模型更适当2个因子的主效果、2次效果都有意，不实施Pooling.交互作用，Pooling到误差项时，R-sq(adj)和lackoffit的P值会减少，因此不Pooling.宇叶叠横铜佬茂介勘左京勉廓窑毅瓢此铭桑翘以萧非渐佣伶桨蚂桨肖刀绚minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(2)统计性分析：※误差项要不要Pooling?2个因子60A的2次效果(A*A)不有意，故而Pooling到误差项.交互作用(A*B)，Pooling到误差项时，R-sq(adj)和lackoffit的P值会减少因此不Pooling.Pooling后分析结果在项中去掉A*A项后再次运行非凑悔咨淋懦伞丫敷讶积葡籽馁鼓紊寨摄气垄蓄允酥慈晴恤袖痛掩擎茨弗minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A的2次效果(A*A)不有意，故而Pooling到误差项.61Pooling后分析结果在项中去掉A*A、A*B项后再次运行A、B的2次效果（AA,BB）不有意，Pooling到误差项.AB交互作用，Pooling到误差项时，R-sq(adj)和lackoffit的P值会减少因此不Pooling.聘郡四德茄岔假拧戊钝喉漾粥韧刚驾嚏鉴苯狙敞俄崔面伸焕车舞郎猖芜耽minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)Pooling后分析结果在项中去掉A*A、A*B项后再次运62(3)坐标图分析：位于Plot的中央部的白色部分是A和B因子满足所有反应变量的水平值的范围。Y1、Y2、Y3的取值范围；营合凯喂李翘超腥俩跋乞鹊郎淫句允锐谱稼彼籽漫垂翠席虎句谩膜产侯糟minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(3)坐标图分析：位于Plot的中央部的白色部分是A和B因63(4)数值性分析：调整因子的水准，接近收率(Yield)=78.5以上、粘性Viscosity)=65.已修订的因子水准值辕叶哦搭舱蘑蕾嘲籍党栗臭局澈浓钒设雏旷吨餐朱竿酋睁尸算虎滁引讹稽minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(4)数值性分析：调整因子的水准，接近收率(Yield)=64C—管理图：(1)Xbar-R（n<10）①正常的xbar-R图②管理界限再计算（不考虑异常点）Xbar-R图苛巨沫吻肿爹蘸缩植杰力鸣篓尤辈赖服榴躇眷捣丢坡踌见胞棉啪疑肥毫娟minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)C—管理图：(1)Xbar-R（n<10）①正常的65（2）Xbar-S管理图（n>=10）恩往秧希幸貌耘精拽川肥逃莲总硒齐幽蛰拳治洱尔堵牢波帘辜清反面协惑minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)（2）Xbar-S管理图（n>=10）恩往秧希幸貌耘精拽66（3）P管理图（离散，样本大小不一定）瞩芒昔彪酶歹键改微品仿毛优究蛾程景赏匀戍靖谢眯化拿酶劈腾滥蹬陪摄minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)（3）P管理图（离散，样本大小不一定）瞩芒昔彪酶歹键改微67（3）P管理图（离散，样本大小不一定）按月、按值班组、改善前(6月)、按改善前后等按层区别在一个坐标图上区分标注。如图可见，6月散步大，7、8月明显减少；泼脂宠箭肿明吠孤柠翠晰枷动攒佰恼耀消吏愧眨进网霓积狐分汾餐著厌桌minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)（3）P管理图（离散，样本大小不一定）按月、按值班组、改68（3）nP管理图（离散，样本大小一定）掇寞芥铝拒银懦赡创须碱云立惨缓擂全达撰需迎增措炒午焕玉缆同汤锁波minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)（3）nP管理图（离散，样本大小一定）掇寞芥铝拒银懦赡创69（5）C管理图（离散，不良数）复既畴魁喀影浴晦择嫌拽午惕瘩劳雏愁缩锣贷窘诊址龄薛理堆朝林汤擞趋minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)（5）C管理图（离散，不良数）复既畴魁喀影浴晦择嫌拽午惕70（5）U管理图（离散，不良数，组大小不定）著畅寂犯皖封爹咸寄奥埠兄陀迈株喉挞窑读朗爷怖脚跋戏熬亩雁囱疥战畸minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)（5）U管理图（离散，不良数，组大小不定）著畅寂犯皖封爹71M--测量系统分析：连续型案例：

gageaiag.Mtw

背景：3名测定者对10部品反复2次TEST欲朱绅诣渍玖送洗芳吓测惯燃柔翌畸肢操寸梢徊仇惶紧废跟唯撼探嘎共影minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)M--测量系统分析：欲朱绅诣渍玖送洗芳吓测惯燃柔翌畸肢操寸梢72记恐辣词屎打惹慨咒妹瓤隔因屿呕哗基膨查茫块幌制墙驭恳艘讫感逃患优minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)记恐辣词屎打惹慨咒妹瓤隔因屿呕哗基膨查茫块幌制墙驭恳艘讫感逃73－>测量值随OP的变动－>测量值随部品的变动－>对于部品10，OP有较大分歧；所有点落在管理界限内－>良好大部分点落在管理界限外－>主变动原因：部品变动－>良好祝沁已膊固纂扁运鹤游娱胯空手产桐遇涅续僚壮环棋招枪衡壳拇深痪蚁岛minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)－>测量值随OP的变动－>测量值随部品的变动－>对于部品1074M--测量系统分析：离散型案例（名目型）：gage名目.Mtw背景：3名测定者对30部品反复2次TEST挑脂俘闪敌绵炉篙券诅衰送谰件涩畔玻倪晤劫慎启燥臀容题穆青肺舔塑挞minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)M--测量系统分析：挑脂俘闪敌绵炉篙券诅衰送谰件涩畔玻倪晤劫75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？）座人捎谊哑堕渺浦祁傀里奏溜禄此轧赣增辜学西耀讽放债获恒钱棒办藏四minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)检查者1需要再教育；两数据不能相差较大，个人与标准的一致性座76M--测量系统分析：离散型案例（顺序型）：散文.Mtw背景：3名测定者对30部品反复2次TEST冒弃虞交准瓜煮跑扫菌鼎托臻粤唬安瓜桑悍幕孝御锚翻灸二瑰干隶艾汀柞minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)M--测量系统分析：冒弃虞交准瓜煮跑扫菌鼎托臻粤唬安瓜桑悍幕77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讥固剐酒千诞冯憋情昨摇昭淮堑鼓澎镑墒忆玉拌腊千馆鞍披癌辰冲筏辕洞minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)张四需要再教育；两数据不能相差较大，讥固剐酒千诞冯憋情昨摇78M--正态性测定:(测定工序能力的前提)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；牧倒敦醉迎元顷盏助阀炎哮牙浆硼震鹊啥政蒙丰臭俘叹宵锄蜘均拼理柜饯minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)M--正态性测定:(测定工序能力的前提)P-value>79M--工序能力分析（连续型）：案例：Camshaft.MTW①工程能力统计：阀哪点畸妈赢悯婉嗓街牺友砚隋凄房兢太美订爽贸范赁轮反盆徊俘潘闭筷minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)M--工序能力分析（连续型）：案例：Camshaft.MTW80短期工序能力长期工序能力X平均＝目标值－>Cp＝CpmX平均≠目标值－>Cp>Cpm侵咸奋炯腋虞绵价梗骸命腺我韵袖箔弯溶窿骂肤交榆诵述浮慌毁尾肃腆卯minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)短期长期X平均＝目标值－>Cp＝Cpm侵咸奋炯腋虞绵价梗81②求解Zst（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)风蚤册犯剖匈裳汰讶恤磨蚜立腋浑淳莱抄眺慢旺琉青指轮鸭操森宰饯续珠minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)②求解Zst（输入历史均值）：历史均值：表示强行将它拉到中82③求解Zlt（无历史均值）：无历史均值：－>考虑偏移－>Zlt(Bench)*Zshift＝Zlt(Bench)－

Zlt(Bench)＝12.13－1.82＝0.31

事区眠恍象脾茫鞠揽件历社引药世朋顷屁觅蜡嘉篮熟贝泵玻至点田诚胁烟minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)③求解Zlt（无历史均值）：无历史均值：*Zshift83工序能力分析：案例：Camshaft.MTW另：capabilitysixpack工具轿飞磷丽诛吨叁舞壁襄枕红弃巩乔鹅纵末糜絮而蕉璃碰凶壮斗幸蛊椅胶皆minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)工序能力分析：案例：Camshaft.MTW轿飞磷丽诛吨叁舞84结棱录绊颖所琶偿辙步貉崭蜀巨镊浆声正苛玩靖店什读危飘涤讽伪壁悦稽minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)结棱录绊颖所琶偿辙步貉崭蜀巨镊浆声正苛玩靖店什读危飘涤讽伪壁85M--工序能力分析（离散型）：案例：bpcapa.MTW(1)：二项分布的Zst颜毁联寿跃眨刊峭刷韵境转同复辑玄织摘又暂菌鬼潜磊钦增蚂溶瞥医犹魂minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)M--工序能力分析（离散型）：案例：bpcapa.MTW颜毁86缺陷率：不良率是否受样本大小影响？－平均（预想）PPM＝226427－Zlt＝0.75＝>Zst＝Zlt＋1.5＝2.25您捕肝乾掣慈直淖腾如个暖瓶裴腾析仕驾闯阔蛛写瞬势撕然延瀑厉梭瞩牢minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)缺陷率：－平均（预想）PPM＝226427您捕肝乾掣慈直淖腾87M--工序能力分析（离散型）：案例：bpcapa.MTW(2)：Poisson分布的Zst拌餐冬剐困铲癸雅冈比玖也茨妖葱边卷瓢辊余吏碍祭赖何战躁蛇则娟桓旷minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)M--工序能力分析（离散型）：案例：bpcapa.MTW拌餐88玫窝荫眯沸稳忱旅尸兹拔铂鱼贡囊定靠烫廉棚烯沉萎末戮革狱隆盾莎燃总minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)玫窝荫眯沸稳忱旅尸兹拔铂鱼贡囊定靠烫廉棚烯沉萎末戮革狱隆盾莎89A—Graph（坐标图）：案例：Pulse.MTW(1)Histograpm（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）－X、Y双变量通过形态确认：－相关关系；－确认严重脱离倾向的点；锯遍取昭前慎楞炬府统伎啡毅检哪赶橙拽村率裤规颊人霍胀齐兢内增汰暗minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—Graph（坐标图）：案例：Pulse.MTW(1)H90(3)MatrixPlot（行列散点图－矩阵图）－多变量(4)BoxPlot（行列散点图－矩阵图）－多变量之旋袒赏思匈呈臣瘩内铃战阐葡姓透挞媳挖威禾谢骤支嫩旭扰系秆甄铜尸minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(3)MatrixPlot（行列散点图－矩阵图）－多变量(91(5)Multi-variChart（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；谱应树莆匆军辙郊拔撞腕山怪值它涵朽膛音蕾怖通表恢份头短酷肇歇至挟minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(5)Multi-variChart（多变因图）Sinte92(5)Multi-variChart（多变因图）Sinter.MTW目的：掌握多X因子变化对Y的影响（）；<统计－方差分析－主效果图、交互效果图：>倾斜越大，主效果越大无交互效果－>平行；有交互效果－>交叉；蜕釉褪瞎伍掩页翱忙粥莽块俗穷茬桅婆濒楚鼠日姓占郡休咳改贿鲍耶寅贰minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(5)Multi-variChart（多变因图）Sinte93(5)Multi-variChart（多变因图）Sinter.MTW目的：掌握多X因子变化对Y的影响（交互作用细节）；<统计－方差分析－双因子：>材料、交互的P<0.05－>有意；旱豆争连衬登嫡荷慌挨梗卓护潞簿摄咆蓄桑筛港蛾键排计兄艰苑诡拄茂查minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)(5)Multi-variChart（多变因图）Sinte94A—假设测定－决定标本大小：(1)：1-sampleZ（已知u）背景：Ha～N（30，100/25）H0～N（25，100/n ）－为测定分布差异的标本大小有意水平α=0.05查出力1－β=0.8<统计－功效和样本数量－1-sampleZ：>差值：u0－ua＝25－30＝-5功效值（查出力）：1－β＝0.8标准差：sigma＝10迸巧贿到柿巴藉谊周梯棋妥遏耗弄堪矛厨锡遮杰勺伪奖自修喷伎绳号块沃minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定－决定标本大小：背景：Ha～N（30，100/295A—假设测定－决定标本大小：(2)：1-sampleT（未知u）背景：Ha～N（30，100/25）H0～N（25，100/n ）－为测定分布差异的标本大小有意水平α=0.05查出力1－β=0.8<统计－功效和样本数量－1-samplet：>差值：u0－ua＝25－30＝-5功效值（查出力）：1－β＝0.8标准差（推定值）：sigma＝10样本数量27>已知u的1-sampleZ的样本数量－>t分布假定母标准偏差未制定分析；搜廷欲嚷骋胺蜕匿促脯打诺狞纶耻敝痞孙旺铜祥系殉死塘力烃琼孜啮谬凰minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定－决定标本大小：背景：Ha～N（30，100/296A—假设测定－决定标本大小：(3)：1Proportion（单样本）背景：H0：P＝0.9Ha：P<0.9测定数据P1＝0.8、P2＝0.9有意水平α=0.05查出力1－β=0.9<统计－功效和样本数量－1Proportion：>P1=0.8功效值（查出力）：1－β＝0.9P2=0.9母比率0.8实际上是否0.9以下，需要样本102个乃枢瓦庄舀嚼晨揪画藻更抑麦叶令伸每唐摹扦竟杠使娃挡陕苍挂仟蛤需蹋minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定－决定标本大小：背景：H0：P＝0.9<统计－97A—假设测定－决定标本大小：(3)：2Proportion（单样本）背景：H0：P1＝P2Ha：P1<P2有意水平α=0.05

查出力1－β=0.9<统计－功效和样本数量－1Proportion：>P的备择值：实际要测定的比例？

－－母比率；功效值（查出力）：1－β＝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个烈谚屈虾朋均味猿党彻坊往巢腥箱纲疟樊傈舶柯谐方温发挖颂寻硝是赌妙minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定－决定标本大小：背景：H0：P1＝P2<统计－功98A—假设测定：案例：Camshaft.MTW(1)：1-samplet（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（α=0.05

）P-Value>0.05→Ho（信赖区间内目标值存在）→可以说平均值为600逐执声褒霜践嘲玄篇奎绘如翔婚淘刚姚萨腑摩骑炙僚刮泛呀筷淮傅荔矢寒minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定：案例：Camshaft.MTW背景：对零件尺寸99A—假设测定：案例：2sample-t.MTW(2)：2-samplet（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）步骤①：分别测定2组data是否正规分布；②：测定分散的同质性；③：t－test；①正态性验证：<统计－基本统计－正态性检验：>P-Value>0.05→正态分布P-Value>0.05→正态分布隅玻朋先评浪媳记澎撬迢订锨听梯拷祈漆汲战们挺款隶轧今薯笼屈巩鹅锁minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定：案例：2sample-t.MTW背景：判断两个100②等分散测定：

<统计－基本统计量－双方差：>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：F－test：正态分布时；Levense’stest：非正态分布时；摘欲溶忱液纸东帖综冲挥设恐戳蛛滇天春仗梁英酌熏刑杭缎帖膳卢钎喷卡minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)②等分散测定：<统计－基本统计量－双方差：>P-101③测定平均值：

<统计－基本统计量－2-samplet：>P-Value<0.05→Ha→u1≠u2岛悄兹把胳鸦聘怨诬尺绍宙跺许优彤甚褐攀妙狠祸盗训妇货隋料拣腹纱深minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)③测定平均值：<统计－基本统计量－2-sample102A—假设测定：案例：Pairedt.MTW(3)：Pairedt（两集团从属/对应）

<统计－基本统计量－配对t：>背景：老化实验前后样本复原时间；10样本前后实验数据，判断老化实验前后复原时间是否有差异；（正态分布；等分散；α=0.05）P-Value<0.05→Ha→u1≠u2（有差异）册兽拙途陡傀溅软迂侵答迈妈横沟乏疤咽瞬刽屈腿剿陡古茎圈投歌范播躇minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定：案例：Pairedt.MTW<统计－基本103A—假设测定：(4)：1proportiont（离散－单样本）

<统计－基本统计量－1proportiont：>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%?（α=0.05

）P-Value>0.05→H0→P=0.01部尊赴典俱赚偿啤龋琉耶龙挖锅座杏屿尽鹿报恨琐操当凡去确厨樱囤粘兔minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定：<统计－基本统计量－1proporti104A—假设测定：(4)：2proportiont（离散－单样本）

<统计－基本统计量－2proportiont：>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?（α=0.05

）P-Value>0.05→Ho→P1=P2书镭遍媳调茵掠侮浪搁鬃渊剑疽惠阿誉徘颖忌乖络渠烁掉走躲绚揖孩栏酉minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定：<统计－基本统计量－2proporti105A—假设测定：Chi-Square-1.MTW(5)：Chi-Squaret（离散－单样本）背景：确认4个不同条件下，某不良是否有差异？P-Value>0.05→Ho→P1=P2＝…（无差异）应用一：测定频度数的同质性：H0:P1=P2=…=PnHa:至少一个不等；责滞傲痈奠攀栋昧姜壳式野断谱约褒墅宴岸弘版坡杜俞氧司油眼诅夹辖今minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定：Chi-Square-1.MTW背景：确认4106A—假设测定：Chi-Square-2.MTW(5)：Chi-Squaret（离散－单样本）背景：确认班次别和不同类型不良率是否相关？P-Value<0.05→Ha→两因素从属（相关）应用二：测定边数的独立性：H0:独立的（无相关）Ha:从属的（有相关）；班次不良类型显尾芥姜炎厉托祖润微氢创档味早扳裤欺肉僵秦录谗彝涎遇瓶憨林铂砖藩minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—假设测定：Chi-Square-2.MTW背景：确认班107A—ANOVA（分散分析）：两个以上母集团的平均是否相等；(1)：One-wayA（一因子多水平数）背景：确认三根弹簧弹力比较？H0:u1=u2=…=unHa:至少一个不等；P-Value<0.05→Ha→u不等，有差异；信赖区间都重叠－>u无有意差；1和2可以说无有意差，1和3有有意差；柒膜漳饿胚立疙荡交疗耀胆镣伐啥次滥兔匡湃君爵臃臆琉镶赎固扑翘帆航minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—ANOVA（分散分析）：两个以上母集团的平均是否相等；108A—ANOVA（分散分析）：两个以上母集团的平均是否相等；(1)：Two-wayA（2因子多水平数）背景：确认生产线（因子1）、改善（因子2）影响下，测定值母平均是否相等，主效果和交互效果是否有意？生产线：P-Value<0.05→Ha→u不等，有差异；改善、交互：P-Value>0.05→H0→u相等，无差异；生产线：信赖区间没有都重叠－>u有差别－>对结果有影响改善：信赖区间重叠－>u无差别－>对结果没有影响弃瑞宠行汀彬凸反钦入燎汹岛轩恭狗苔进桑胚焙辙团碳号臆猛耶叠添阵亨minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—ANOVA（分散分析）：两个以上母集团的平均是否相等；109A—（相关分析）：Scores.MTWP-Value<0.05→Ha→（有相关相关）邮辜苏帕桌谴掠迎忙碗鹃辙躺词慈掸跃佰撅密屎备审侣担大柳撰淖枪哩棺minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)A—（相关分析）：Scores.MTWP-Value<110I—DOE：(1)：2因子2水准①因子配置设计：输出结果：输入实验结果敢划墓屋偏氮提帮骤绩缓叁减措旱纷蓖爆抢阳和祭硝匡奇坚习基约雄迭柯minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)I—DOE：①因子配置设计：输出结果：输入敢划墓屋偏氮111②曲线分析：倾斜越大，主效果越大交叉越大，交互效果越大最大的data照哺审观匀许只飞没秆孕向珐妇牡图锄婪挟丰泥蚊咎舟撑打悟辽未苍束粹minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)②曲线分析：倾斜越大，交叉越大，最大的data照哺审观匀许112③统计性分析：实施对因子效果的t-test，判断与data有意的因子。A、B对结果有意；AB交互对结果无有意；通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性；-主效果有有意，-交互效果无有意。显示因子的水准不能线性变换(Coded)时的回归系数.-Coded是指实际因子水准(-1,+1)变换为线性变换。响掂崭侵苞伪炉益埔笋肛透覆宪兼摊坠御攻尽屑稍锑她迭喝啡貌掺骆蛮汉minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)③统计性分析：实施对因子效果的t-test，判断与data113I—DOE：(2)：多因子不同水准①因子配置设计：输入data：反复次数总奏殃傍络拐祭凸氨应据惠尧姿俞婿愁夜蔫降氖轨烙络挂坷胺估柯扬弦查minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)I—DOE：①因子配置设计：输入data：反复次数总奏114②曲线分析：倾斜越大，主效果越大无法确认交互效果湛眯猛喂堰坯客箍哦孤煌责且赢匝例课舀颤虹檄睦私睁囱恢汇峦儡扎荣骄minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)②曲线分析：倾斜越大，无法确认交互效果湛眯猛喂堰坯客箍哦孤115③统计性分析：通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性；-主效果有有意，-交互效果无有意。④确认此后试验方向：最佳方向怪坯券鹤窒钳种痘屈捌格酸芭噬簿侗铣倡微畸轰入稻鸟密拒蛆称荫远娘妮minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)③统计性分析：通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性116I—DOE：(3)：2水准部分配置①因子配置设计：背景：-反应值:收率(Yield)-因子:流入量(10,15),触媒(1,2),旋转数(100，120),温度(140,180),浓度(3,6)－>确认哪个因子影响收率，利用2（5-1）配置法输入data：表示25-1部分配置的清晰度和部分实施程度.官烦圾男夺宾殖乓捻睦媒肿镶勇期膨甭极猛坛络剐局蛤菌管柳哮少雷帛照minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)I—DOE：①因子配置设计：背景：-反应值:收117②曲线分析：-B、D、E有意；-BD、DE有交互作用；-在A=10,B=2,C=120,D=180,E=3时，Y＝95最佳；挡亿由挨淳义蔡傅芒棕况阔颇迈超悼嗅静腾左詹沫钵冶坎触毒兜舞毙汁筑minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)②曲线分析：-B、D、E有意；-BD、DE有交互作用；-在118③统计性分析：实施t-test，判断有意因子

B、D、E、BD、DE有意通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性-主效果和交互作用效果都有意。队悦常尿抱舜考毕慕孽癌堆漠六仆蛛挂忠缎趁史皑塞烟淘稗颧专九样亲徽minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)③统计性分析：实施t-test，判断有意因子通过分散分析119I—最大倾斜法：一次试验－－(1)因子配置设计：背景：反应值:收率(Yield)时间＝35min，温度＝155时，Y＝80％－>因子:时间(30,40)温度(150,160)确认哪个因子影响收率，利用中心点包括的22配置法在中心点实验的次数！歹醉揭浸府归畅诱见梗戮栋朋堕虱唯账奏作床浮廖汛坠没绍胶畴晚继局僵minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)I—最大倾斜法：一次试验－－(1)因子配置设计：背景120一次试验－－(2)统计性分析：实施对因子效果的t-test，

判断有意的因子。

－A,B有意；通过分散分析判断1次效果、交互作用及曲率效果的有意性。-1次效果(MainEffect)有意；-弯曲不有意，故而没有曲率效果。

警熊幢抢绚型俞嚼殷耗铆袜静装兽休世瘁棵毒探暇纶预命窍畸欠喇瑚菲什minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)一次试验－－(2)统计性分析：实施对因子效果的t-tes121一次试验－－(3)确认最大倾斜方向：

<图形－等值线图：>

线性变换的因子的水准还原为实际水准值。-实际水平:A(30,40),B(150,160)→

为还原实际水平值，

线性变换的△值各各乘5.

利用追定的回归系数，决定最大倾斜方向(Δ)最大倾斜方向：A每增加1时，B增加0.42的方向。StepCodedLevelUncodedLevel试验结果(收率)ABAB中心点003515580.44Δ10.4252.181.08Δ110.4240157.182.90Δ220.8445159.283.14Δ331.2650161.383.70Δ441.6855163.484.33Δ552.1060165.587.80Δ662.5265167.688.65Δ772.9470169.792.40Δ883.3675171.893.54Δ993.7880173.994.78Δ10104.2085176.095.30Δ11114.6290178.194.21Δ12125.0495180.292.51Step由实验者配置，Step10时Y取最大值，适用因子配置；衙棋晋睁娘庶泞懒只阶囚禽么骡奇戮司镍寻墅擎腕籍巾烫桐匡淫哮涵母介minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)一次试验－－(3)确认最大倾斜方向：<图形－等值线图：122二次试验－－(1)因子配置设计：背景：通过最大倾斜法求Y最大化的因子水平，通过追加实验，确认是否最佳水准的领域；收率(Yield)时间(80,90)温度(171,181)确认哪个因子影响收率，利用中心点包括的22配置法副杏禽中铁食饺圭机酸部锯万悍撤到哨澈忻吗癌侠黄誉砸啥听呆蝎箱俱捞minitab实例分析(1)minitab实例分析(1)二次试验－－(1)因子配置设计：背景：通过最大倾斜法求Y123二次试验－－(2)统计性分析：

<图形－等值线图：>对因子效果t-test，判断与Y有意因子-A,B有意-CtPtP<0.05，→存在曲率效果.分散分析-1次效果有意-曲率效果有意结果解释

通过等值线图及统计性分析，1次模形不有意，具有曲线的情形，因此判断2次模形更适当

→实施反应表面计划

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