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文档简介

1、1，分析阶段(分析)问题的现状？测量测量，控制控制，分析统计分析，定义图形分析，改进因素整理，学习目标，找出影响CTQ Y(重要少数)的根本原因，了解基本图形工具和统计工具的使用，学习内容，1。x因子的图形分析，2。x因子的统计分析，3。根本原因的确定、连续体、x因子类型、权重、离散形状、权重、离散形状、帕累托图、2，500，400，300，200，100、箱线图1性别、10，100 18，500 400 300 200 100 0 0、头部。l，连续散点图y:权重，x:头l，模式分析的目的是找出影响CTQY的x因子是否与y相关，y因子的类型，以及对图分析结果的度量。确认图形分析结果是否为预期

2、输出，并决定是否添加评审项目(统计分析)。与实际问题相关并能立即采取措施的事情会立即得到改善。、确定分析的数据(例如，缺陷数据)，选择数据分类的基础(例如，缺陷移位、位置、类型)，并对数据进行分类。首先，在图上画一个横轴(x)和两个纵轴(y)。左y轴表示频率。排序后的数据在图表中按照从上到下的频率从左到右排列。Y轴上直方图的高度应与每个类别中的数据频率一致。如果许多低频率的类别被分类为“其他”，那么每个被分类为“其他”的类别的频率不能大于任何其他类别，并且“其他”类别将被放置在图的最右侧。右边的y轴代表百分比(%)。帕累托图，实践与讨论，帕累托图，连续统，X因子的类型，离散形式，统计分析目的图

3、分析中确定的数据现象通过统计(假设验证等)验证Y因子的测量值类型。)、连续相关系数的相关分析T- F-Test(分散)、ANOVA(平均)、离散CHISquare(2)检验、比率比较、总体参数和样本统计、假设检验的定义、假设检验的例子、假设检验的思想、假设检验的两个假设、假设检验的方法、实践和讨论、单样本T检验、单样本T检验、单样本T检验、双样本检验、双样本方差检验、 2相关分析相关分析目标：在确定获得的数据中，知道x因子的数据和y因子的数据之间是否存在相关性，以及何时使用它？最适合X因子和Y因子数据特征。当所有数据连续时，使用儿童VS体重和其他吸烟数据。吸烟对肺部和各种疾病有害，尤其对孕妇和

4、青少年的健康有害。性能相关性的度量通常在1和1之间1是一条直线。一条直线上有多少个点？受异常点影响|r| 0.8具有很大的相关性，这表明相关系数(r)的程度、相关系数r、相关系数r、变量之间的相关系数：(菜单： stat基本统计相关)、回归分析、回归分析，是否存在相关性？回归方程是？离散数据假设检验、单样本比例检验、单样本比例检验、单样本比例检验、单样本比例检验、单样本比例检验、实践与探讨、双样本比例检验，分析方法同单样本比例检验。Obu 1 23，A 15 26 33，B 21 31 17，C 45 34 49，D 13 520，卡方检验旨在确定： X因子的类型(水平)是否影响Y，并验证： Y数据的形式何时是离散的。当与此相关的X数据形式也是离散的，按部门对会计部门在示例的3个月期间收集的发票不良类型进行整理后，

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