Minitab全面培训教程.ppt

1可整理pptMinitab介绍介绍uMinitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一；u相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的；uMinitab的功能齐全，一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。2可整理pptMinitab与与6 Sigma的关系的关系在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6 Sigma，并开始借助Minitab使6 Sigma得以最大限度的发挥；6 Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成；即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可以运用Minitab很好的完成各项分析。3可整理pptMinitab的功能的功能计算功能计算功能计算器功能生成数据功能概率分布功能矩阵运算4可整理pptMinitab的功能的功能数据分析功能数据分析功能基本统计回归分析方差分析实验设计分析控制图质量工具可靠度分析多变量分析时间序列列联表非参数估计EDA概率与样本容量5可整理pptMinitab的功能的功能图形分析图形分析直方图散布图时间序列图条形图箱图矩阵图轮廓图三维图点图饼图边际图概率图茎叶图特征图6可整理ppt课程内容安排课程内容安排由于时间有限，很多内容只是做简单的介绍；在两天的时间里，主要的课程内容安排如下：R&D研发研发支援支援生产生产 6 6 TransactionManufacturing7可整理ppt8可整理pptMinitab界面和界面和基本操作介绍基本操作介绍9可整理pptMinitab界面界面Session Window:分析结果输出窗口Data Window:输入数据的窗口每一列的名字可以写在最前面的列每一列的数据性质是一致的主菜单主菜单10可整理pptMinitab界面界面同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存.不同的要求选择不同的保存命令11可整理ppt打开文件打开文件保存文件保存文件打印窗口打印窗口之前之后命令之前之后命令查找数据查找数据查找下一个数据查找下一个数据取消取消帮助帮助显示因子设计显示因子设计当前数据窗口当前数据窗口session窗口窗口剪切剪切复制复制粘贴粘贴恢复恢复显示显示worksheets折叠折叠显示显示GRAPH折叠折叠状态向导状态向导显示显示session窗口折叠窗口折叠项目窗口项目窗口关闭所有图形窗口关闭所有图形窗口重做重做编辑最近对话框编辑最近对话框历史记录历史记录报告便栈报告便栈打开相关文件打开相关文件项目管理窗口项目管理窗口插入单元格插入单元格插入行插入行插入列插入列移除列移除列工具栏的介绍工具栏的介绍12可整理ppt数据的生成数据的生成(Make Random Data)例：生成一组男生身高的数据，要求：平均身高175cm，标准偏差5cm，数据个数100.Select:Calc Random Data Normal13可整理ppt数据的生成结果数据的生成结果14可整理ppt生成有规律的数据生成有规律的数据Select:Calc Make Patterned Data Simple Set of Number15可整理ppt结果输出结果输出16可整理ppt数据类型的转换数据类型的转换(Change Data Type)Select:Data Change Data Type Numeric to Text需要转换的列转换后数据存放列，可以是原来的数据列17可整理ppt数据类型的转换结果数据类型的转换结果18可整理ppt数据的堆栈（数据的堆栈（Stack&Unstack）Select:Data Stack columns原始数据输入需要堆栈的列，如果由前后顺序，按前后顺序进行输入输入堆栈后存放列的位置注解可以用来区分数据的来源19可整理ppt数据的堆栈结果数据的堆栈结果20可整理ppt数据块的堆栈数据块的堆栈(Stack Blocks)Select:Data Stack Blocks of columns原始数据在对话框中输入25列数据，注解列在前面输入新工作表和注解的位置21可整理ppt数据块的堆栈结果数据块的堆栈结果22可整理ppt转置栏（转置栏（Transpose Columns）Select:Data Transpose Columns输入需要转置的列输入新工作表的位置可以输入注解列23可整理ppt转置结果转置结果24可整理ppt连接（连接（Concatenate）Select:Data Concatenate原始数据输入需要连接的数据列输入新数据列的位置25可整理ppt连接结果连接结果26可整理ppt编码（编码（Code）Select:Data codeNumeric to Text原始数据被编码的变量存储编码值的栏规则编码27可整理ppt编码结果编码结果28可整理pptMinitab之常用图形之常用图形29可整理pptQC手法常用的图形如手法常用的图形如下下:特性要因图控制图(参见SPC部分)柏拉图散布图直方图时间序列图30可整理ppt特性要因图特性要因图31可整理ppt练习练习32可整理ppt输入表中输入表中Select:Stat Quality tools Cause-and-effect注意输入格式33可整理ppt填好各项需要的参数填好各项需要的参数34可整理ppt结果输出结果输出:35可整理ppt柏拉图柏拉图36可整理ppt练习练习37可整理ppt输入数据输入数据Select:Stat Quality tools Pareto Chart38可整理ppt填好各项参数填好各项参数输入缺陷列输入频数列在此指定“95%”将使余下的图示为“Others”。设置X轴,Y轴标签可以对柏拉图进行命名39可整理ppt结果输出结果输出40可整理ppt下表为STS冷轧工厂ZRM不良现状,试做分析练习:41可整理ppt散布图散布图42可整理ppt练习练习43可整理ppt输入数据输入数据Select:Gragh Scatterplot44可整理ppt输入参数输入参数可以选择不同的输出表现形式45可整理ppt输出图形输出图形可以用直接方式判定，有正相关的倾向。更详细的说明可以参见回归分析46可整理ppt直方图直方图47可整理ppt练习练习48可整理pptSelect:Gragh Histogram输入数据输入数据例:右表为某零件重量的数据.试作(1)直方图(2)计算均值x和标准差s(3)该特性值的下限是60.2克,上限是62.6克,在直方图中加入规格线并加以讨论.49可整理ppt填入参数填入参数可以选择不同的输出表现形式可以同时为几个变量作直方图点击此选项输入上下规格界限50可整理ppt结果输出结果输出请依照直方图分析方法来进行图形分析和判定更深入的分析可以参见制程能力分析部份。51可整理ppt时间序列图时间序列图52可整理ppt练习练习53可整理ppt输入数据输入数据Select:Gragh Time Series Plot54可整理ppt填入参数填入参数可以选择不同的输出表现形式时间刻度设置55可整理ppt结果输出结果输出依此状况来判定未定的销售趋势。56可整理pptMinitab的的SPC使用使用57可整理ppt控制图一一.控制图原理控制图原理1.现代质量管理的一个观点-产品质量的统计观点a.产品的质量具有变异性.b.产品质量的变异具有统计规律性.至工业革命以后,人们一开始误认为:产品是由机器造出来的,因此,生产出来的产品是一样的.随着测量理论与测量工具的进步,人们终于认识到:产品质量具有变异性,公差制度的建立是一个标志.产品质量的变异也是有规律性的,但它不是通常的确定性现象的确定性规律,而是随机现象的统计规律.58可整理ppt控制图一一.控制图原理控制图原理2.控制图的原理a.计量值产品特性的正态分布如果我们对某一计量值产品的特性值(如:钢卷厚度等）进行连续测试,只要样本量足够大,就可看到它们服从正态分布的规律.0 n(x;,)59可整理ppt控制图一一.控制图原理控制图原理b.3 控制方式下的产品特性值区间3 控制方式下产品特性值落在-3,+3 范围内的概率为99.73%,其产品特性值落在此区间外的概率为1-99.73%=0.27%.0.135%0.135%-3 +3 60可整理ppt控制图一一.控制图原理控制图原理c.常规控制图的形成-3+3+3-3-3+361可整理ppt控制图一一.控制图原理控制图原理d.控制图原理的解释第一种解释:1.若过程正常,即分布不变,则点子超过UCL的概率只 有1 左右.2.若过程异常,值发生偏移,于是分布曲线上、下偏移,则点子超过UCL或LCL的概率大为增加.结论:点出界就判异以后要把它当成一条规定来记住.8 9 10 11UCLCLLCL时间(h)62可整理ppt控制图一一.控制图原理控制图原理第二种解释:1.偶然因素引起偶然波动。偶然波动不可避免,但对质量的影响微小,通常服从正态分布,且其分布不随时间的变化而改变。时间目标线可预测过程受控63可整理ppt控制图一一.控制图原理控制图原理2.异因引起异波。异波产生后,其分布会随时间的变化而发生变化。异波对质量影响大,但采取措施后不难消除。第二种解释:结论:控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学 界限,休哈特控制图的实质是区分偶然因素与异常 因素两类因素.时间目标线不可预测过程失控64可整理ppt二二.常规控制图及其用途常规控制图及其用途控制图取样费时、昂贵的场合.UCLx=X+2.66RsUCLRs=3.267Rs单值-移动极差控制图X-Rs现场需把测定数据直接记入控制图进行控制.UCLX=X+m3A2RUCLR=D4RLCLR=D3R中位数-极差控制图X-R当样本大小n10,需要应用s图来代替R图.UCLX=X+A3sUCLs=B4sLCLs=B3s均值-标准差控制图X-s最常用最基本的控制图.控制对象:长度、重量等.UCLX=X+A2RUCLR=D4RLCLR=D3R均值-极差控制图X-R正态分布(计量值)备备 注注控制图界限控制图界限控制图名称控制图名称控制图控制图代号代号分布分布65可整理ppt二二.常规控制图及其用途常规控制图及其用途控制图一定单位,样品大小不变时UCLc=c+3 c不合格数控制图c一定单位中所出现缺陷数目控制UCLu=u+3 u/n单位不合格数控制图u泊松分布(计点值)不合格品数控制UCLnp=np+3 np(1-p)不合格品数控制图np用于不合格品率或合格品率控制UCLp=p+3 p(1-p)/n不合格品率控制图p二项分布(计件值)备注备注控制图界限控制图界限控制图名称控制图名称控制图控制图代号代号分布分布66可整理pptMinitab可提供的图形可提供的图形计量型计量型Xbar-RXbar-sI-MRI-MR-sZ-MR计数型计数型PNpCU67可整理pptXbar-R做法做法Xbar-R是用于计量型判稳准则：连续二十五点没有超出控制界限。判异准则：一点超出控制界限连续六点上升或下降或在同一侧不呈正态分布，大部份点子没有集中在中心线。68可整理pptXbar-R做法做法69可整理pptXbar-R练习练习Select:Stat Control Charts Variables Charts for Subgroups Xbar-R打开Data目录下的Camshaft.mtw70可整理ppt输入参数输入参数根据不同的输入方式选择不同的分析方法71可整理ppt决定测试要求决定测试要求可以在这里选择判异准则72可整理ppt判判 异异 准准 则则准则准则1:1:一点超出控制界限一点超出控制界限AABCCBUCLUCLCLCLLCLLCL区域A(+3)区域A(-3)区域B(+2)区域C(+1)区域C(-1)区域B(-2)UCLUCLCLCLLCLLCL73可整理ppt准则准则2:2:连续连续9 9点在中心线的同侧点在中心线的同侧判判 异异 准准 则则AABCCBUCLUCLCLCLLCLLCL74可整理ppt准则准则3:连续连续6点呈上升或下降趋势点呈上升或下降趋势AABCCBUCLCLLCL判判 异异 准准 则则75可整理ppt准则准则4:连续连续14点上下交替点上下交替AABCCBUCLCLLCL判判 异异 准准 则则76可整理ppt准则准则5:连续连续3点中有点中有2点落在中心线点落在中心线 同一侧的同一侧的B区以外区以外判判 异异 准准 则则AABCCBUCLCLLCL77可整理ppt准则准则6:连续连续5点中有点中有4点在点在C区之外区之外(同侧同侧)判判 异异 准准 则则AABCCBUCLCLLCL78可整理ppt准则准则7:7:连续连续1515点在中心线附近的点在中心线附近的C C区内区内判判 异异 准准 则则AABCCBUCLCLLCL79可整理ppt准则准则8:8:连续连续8 8点在中心线两侧而无一点在点在中心线两侧而无一点在C C区区判判 异异 准准 则则AABCCBUCLCLLCL80可整理ppt决定标准差的估计方法决定标准差的估计方法一般选择Rbar的标准差估计方式81可整理ppt决定选项决定选项进行正态性转换值将标准转换变量的标准偏差最小化,当0，转换结果为Y,如0,转换结果为LOGeY82可整理ppt决定选项决定选项(续续)输入1,2,3StDEV控制限83可整理ppt图形输出图形输出:84可整理ppt判判 图图请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图85可整理pptXbar-s做法做法86可整理pptXbar-s练习练习nSelect:Stat Control Charts Variables Charts for Subgroups Xbar-s打开Data目录下的Camshaft.mtw87可整理ppt输入参数输入参数其他参数设置与Xbar-R图相同88可整理ppt图形输出图形输出:89可整理ppt判判 图图请判定前图是否有异常请问本图为分析用图或是控制用图90可整理pptI-MR图做法图做法91可整理pptI-MR练习练习打开下列档案:Data目录下的Coating.MTWSelect:Stat Control Charts Variables Charts for Individuals I-MR92可整理ppt输入参数输入参数输入变量93可整理ppt图形输出图形输出94可整理ppt判判 图图请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图95可整理pptI-MR-R图做法图做法96可整理pptI-MR-R练习练习打开Data目录下的Camshaft.mtwSelect:Stat Control Charts Variables Charts for Subgroups I-MR-R97可整理ppt输入参数输入参数输入变量和样本数98可整理ppt图形输出图形输出99可整理ppt判判 图图请判定前图是否有异常请问本图为分析用图或是控制用图100可整理pptZ-MR(标准化的单值移动极差标准化的单值移动极差)图做法图做法101可整理pptZ-MR练习练习Select:Stat Control Charts Variables Charts for Individuals Z-MR打开Data目录下的Exh_qc.MTW当过程数据少而无法很好 评估过程参数时使用102可整理ppt输入参数输入参数输入变量输入自变量103可整理ppt决定估计决定估计选择标准差的估计方法104可整理ppt图形输出图形输出105可整理pptP图做法图做法106可整理pptP图图练练习习P图只能适用在二项分布的质量特性性。在做p图时，要注意其样本数必须达到1/p5/p，如此之下的图才比较具有意义。107可整理ppt输入数据输入数据打开数据文档Select:StatControl ChartsAttributes ChartsP将数据输入到Minitab表中108可整理ppt输入参数输入参数输入变量输入样本数109可整理ppt决定判异准则决定判异准则选择判异准则计数型的判异准则与计量型的不太一样110可整理ppt图形输出图形输出111可整理pptNP图做法图做法112可整理pptNP图图练习练习np图只能适用在二项分布的质量特性性。在做np图时，要注意其样本数必须达到1/p5/p，如此之下的图才比较具有意义。113可整理ppt输入数据输入数据打开数据文档Select:StatControl ChartsAttributes ChartsNP将数据输入到Minitab表中114可整理ppt图形输出图形输出115可整理pptC图做法图做法116可整理pptC图练习图练习c图只能适用在泊松分布的质量特性上。在做c图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。另外就是基本上c图的样本要一定才可以。如果样本数不一样，则应当使用u图。117可整理ppt输入数据输入数据打开数据文档将数据输入到 Minitab表中Select:Stat Control Charts Attributes ChartsC118可整理ppt输入参数输入参数输入变量119可整理ppt决定判异准则决定判异准则判异准则同P图一样120可整理ppt图形输出图形输出121可整理pptU图做法图做法122可整理pptU图练习图练习u图只能适用在泊松分布的质量特性上。在做u图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。123可整理ppt输入数据输入数据打开数据文档Select:Stat Control Chart Attributes ChartsU将数据输入到 Minitab表中124可整理ppt输入参数输入参数输入变量输入样本量125可整理ppt图形输出图形输出126可整理pptEWMA做法做法127可整理pptEWMA的全称为Exponentially Weighted Moving Average,即指数加权移动平均控制图.EWMA图的特点:1、对过程位置的稍小变动十分敏感;2、图上每一点都综合考虑了前面子组的信息;3、对过程位置的大幅度移动没有Xbar图敏感;4、可应用于单值,也可应用于子组容量大于1的场合.EWMA图的适用场合:可用于检测任意大小的过程位置变化,因此常用于监控已受控过程,以发现过程均值相对于目标值的漂移128可整理pptEWMA练习练习Select:Stat Control Chart Time Weighted Charts EWMA129可整理ppt输入参数输入参数确定权重系数 的值,由所需的EWMA图对位置偏移检测灵敏度所决定,要求检测灵敏度越高,值越小.如需检测1的过程偏移,=0.2,如需检测2的过程偏移,=0.4.常取=0.2,1Control Chart Time Weighted Charts CUSUM例:某机场每天离港、进港航班多达千架次,航班延误情况很是严重.航空公司在6管理中把航班延误作为重点解决的质量项目,规定航班起飞时间比时刻表晚5分钟为延误,其中不包括因恶劣天气等无法抗拒因数造成的延误.通过一段时间的治理,航班延误率从过去的10%降到现在的2%左右,公司决定采取过程控制,把航班延误率控制在2%的较好水平.134可整理ppt输入参数输入参数点击此选项决策区间过程允许偏移量135可整理ppt图形输出图形输出136可整理pptMINITAB之制程能力分析之制程能力分析137可整理ppt制程能力之分类制程能力之分类138可整理pptMINITAB 能力分析的选项能力分析的选项(计量型计量型)Capability Analysis(Normal)Capability Analysis(Between/Within)Capability Analysis(Nonnormal)Capability Analysis(Multiple Variable normal)Capability Analysis(Multiple Variable Nonnormal)Capability Analysis(Binomial)Capability Analysis(Poission)Capability Sixpack(Normal)Capability Sixpack(Between/Within)Capability Sixpack(Nonnormal)139可整理pptCapability Analysis(Normal)该命令会划出带理论正态曲线的直方图，这可直观评估数据的正态性。输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组内和总体能力统计。140可整理pptCapability Analysis(Between/Within)该命令会划出带理论正态曲线的直方图，可以直观评估数据的正态性。该命令适用于子组间存在较大变差的场合。输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组间子组内和总体能力统计。141可整理pptCapability Analysis(Nonnormal)该命会会划出带非正态曲线的直方图，这可直观评估数据是否服从其他分布。输出报告中还包含总体过程总能力统计142可整理pptCapability Analysis(Multiple Variable normal)Capability Analysis(Multiple Variable Nonnormal)-上述两个命令用于对多个变量进行分析143可整理ppt制程能力分析做法制程能力分析做法144可整理pptSTEP1STEP1决定决定Y Y特性特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明Y特性一般是指客户所关心所重 视的特性。Y要先能量化，尽量以定量数据 为主。Y要事先了解其规格界限，是单边 规格，还是双边规格。目标值是在中心，或则不在中心测量系统的分析要先做好。145可整理pptSTEP2STEP2决定决定Y Y特性特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明在收集Y特性时要 注意层别和分组。各项的数据要按时间 顺序做好相应的整理146可整理pptSTEP3STEP3决定决定Y Y特性特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明将数据输入MINTAB中，或则在EXCEL中都可以。147可整理pptSTEP4STEP4决定决定Y Y特性特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明利用MINITABSTAT QUALITY TOOLS CAPABILITY ANALYSIS(NORMAL)148可整理pptSTEP5STEP5决定决定Y Y特性特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明利用MINITAB的各项图形 来进行结果说明149可整理ppt练习练习150可整理ppt输入数据输入数据Select:Stat Quality Tools Capabilty Analysis(Normal)注意输入方式151可整理ppt输入选项输入选项根据不同的数据输入方式选择分析方法输入上下规格界限152可整理ppt选择标准差的估计方法选择标准差的估计方法一般选择复合的标准差估计方式153可整理ppt选项的输入选项的输入如果需要计算Cpm则需要输入目标值选择是否作正态型转换过程能力表现形式的选择154可整理ppt以以Cpk,Ppk结果的输出结果的输出Cpm是指样本数值相对于对于目标值的一个能力值，也就是样本是否靠近目标值的概率样本数值超过分析规格界限的分布率模拟曲线落在控制线以外的分布率155可整理pptCp:过程能力指数,又称为潜在过程能力指数,为容差的宽度与过程波动范围之比.Cp=(USL-LSL)/6Cpk:过程能力指数,又称为实际过程能力指数,为过程中心与两个规范限最近的距离 minUSL-,-LSL与3之比.Cpk=minUSL-,-LSL/3Cpm:过程能力指数，有时也称第二代过程力指数，质量特性偏离目标值造成的质量损失其中:=R/d2其中:=R/d2Cpm=(USL-LSL)/6其中:2=2+(-m)2Cpmk=Cpk/1+(-m)/2Cpmk称为混合能力指数156可整理pptPp与Ppk:过程绩效指数，计算方法与计算Cp和Cpk类似，所不同的是，它们是规范限与过程总波动的比值过程总波动通常由标准差s来估计S=过程能力与缺陷率的关系：1、假如过程中心位于规范中心M与上 规范限USL之间，即M USL时，p(d)=-3(2Cp-Cpk)+(-3Cpk)2、假如过程中心位于规范中心M与下 规范限LSL之间，即LSL M时，p(d)=-3(1+K)Cp+-3(1-K)CpK=(2 M-)/T159可整理ppt以以Zbench方式输出方式输出160可整理pptZUSL=(USL-)/ZLSL=(-LSL)/Z=(USL-LSL)/2 或 Z=3Cp 双侧规范下综合Sigma Level Zbench需通过总缺陷率进行折算使用Sigma Level Z来评价过程能力的 优点是:Z与过程的不合格率p(d)或DPMO是一一对应的.结果说明结果说明161可整理ppt请打开Data目录下的 Camshaft.mtw，以 Zbench方式输出练练 习习162可整理ppt填入参数填入参数163可整理ppt结果输出结果输出164可整理ppt通过通过DPMO求求Sigma LevelSelect:CalcProbability Distribution-NormalSelect:CalcCalculator165可整理ppt结果输出结果输出合格率Z值,Sigma Level166可整理pptCapability Analysis(Between/Within)组间的组内的此处的PpkCpk总的=组间的2+组内的2(XiX)2/(n1)167可整理ppt过程稳定系数d=StDev(overall)-StDev(B/W)过程相对稳定系数dr=StDev(overall)-StDev(B/W)/StDev(overall)StDev(overall):长期标准差的估计值StDev(B/W):短期标准差的估计值过程相对稳定系数的评价参考过程相对稳定系数的评价参考168可整理pptCapability Analysis(Nonnormal)此项的分析是用在当制程不是呈现正态分布时所使用。因为如果制程不是正态分布硬用正态分布来分析时，容易产生误差，所以此时可以使用其他分布来进行分析，会更贴近真实现像。169可整理ppt练练 习习请使用同前之数据来进行分析。上规格：103下规格：97规格中心：100170可整理ppt输入相关参数输入相关参数Select:Stat Quality Tools Capabilty Analysis(Nonnormal)171可整理ppt填入选项要求填入选项要求威布尔分布的参数估计172可整理ppt结果图形结果图形形状参数173可整理ppt正态分布适用性的判定正态分布适用性的判定可以使用Statbasic statisticnormality test但数据要放到同一个column中，所以必须针对前面的数据进行一下处理174可整理ppt数据调整数据调整进行数据的堆积175可整理ppt填写选项填写选项输入变量输入作为参考的概率记号176可整理ppt结果输出结果输出P-valueP-value0.050.05，接，接收为正态收为正态分布分布177可整理ppt结果输出结果输出(加标加标0.5概率概率)178可整理ppt计量型制程能力分析总结计量型制程能力分析总结一般的正态分布使用Capability Analysis(Normal)如果是正态分布且其组内和组间差异较大时可用Capability Analysis(Between/Within)当非正态分布时则可以使用Capability Analysis(Nonnormal)179可整理pptCapability Sixpack(Normal)复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布（plot）直方图正态分布检定CPK,PPK180可整理ppt练习练习请以前面的数据来进行相应的Capability Sixpack(Normal)练习Select:Stat Quality Tools Capabilty Sixpack(Normal)181可整理ppt输入各项参数输入各项参数输入规格182可整理ppt选定判异准则选定判异准则选择判异准则183可整理ppt选择标准差估计方法选择标准差估计方法默认值是复合标准差计算公式184可整理ppt考虑可选择项考虑可选择项如果希望计算Cpm,则输入目标值185可整理ppt结果输出结果输出186可整理pptCapability Sixpack(Between/Within)复合了以下的六个图形IndividualMoving RangeRange直方图正态分布检定CPK,PPK187可整理ppt同前练习及结果同前练习及结果188可整理pptCapability Sixpack(Nonnormal)复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布直方图正态分布检定CPK,PPK189可整理ppt结果输出结果输出形状参数190可整理ppt二项分布制程能力分析二项分布制程能力分析二项分布只适合用在好，不好过，不过好，坏不可以用在0,1,2,3等二项以上的选择，此种状况必须使用泊松分布。191可整理ppt示例示例数据在Data目录下 的Bpcapa.mtw中Select:Stat Quality Tools Capabilty Analysis Binomial192可整理ppt填好各项的参数填好各项的参数输入样本数输入历史的不良率193可整理ppt选好控制图的判异准则选好控制图的判异准则194可整理ppt结果及输出结果及输出该线与P Chart中的P bar 是相同的不良的比例（希望它是随机分布）累计不良率195可整理ppt泊松泊松分布制程能力分析分布制程能力分析泊松分布只适合用在计数型，有二个以上的选择时例如可以用在外观检验，但非关键项部份0,1,2,3等二项以上的选择，此种 状况必须使用泊松分布。196可整理ppt示例示例数据在Data目录下 的Bpcapa.mtw中Select:Stat Quality Tools Capabilty Analysis(Poisson)197可整理ppt填好各项的参数填好各项的参数198可整理ppt结果及输出结果及输出199可整理ppt基础统计基础统计200可整理ppt描述性统计描述性统计Select:Stat Basic Statistics Display descriptive statistics假设想对两组学生的身高进行描述性统计以便比较,数据如右:201可整理ppt填入参数填入参数202可整理ppt输出结果输出结果变异系数3/4数据点与1/4数据点的差值InterQuartile Range数据连续差异平方的均值选定栏数据修正均值 Trimmed Mean203可整理ppt输出结果输出结果(续续1)204可整理ppt输出结果输出结果(续续2)Select:Stat Basic Statistics Graphical Summary205可整理ppt输出结果输出结果(续续3)206可整理ppt假设检验假设检验207可整理ppt广告宣传的虚假性广告宣传的虚假性l手机电池的使用寿命不是按年来计算的，而是按电池的充放电次数来计算的。镍氢电池一般可充放电200-300次，锂电池一般可充放电350-700次。某手机电池厂商宣称其一种改良产品能够充放电900次，为了验证厂商的说法，消费者协会对10件该产品进行了充放电试验。得到的次数分别为891，863，903，912，861，885，874，923，841，836。208可整理ppt广告宣传是虚假的吗广告宣传是虚假的吗上述数据的均值为878.9，明显少于900。但是，到底均值落在什么范围内我们就认为广告宣传是虚假的呢？900接受广告宣传接受广告宣传现在的问题是如现在的问题是如何确定这两条线何确定这两条线的位置的位置209可整理ppt假设检验的原理假设检验的原理 假设检验的原理是逻辑上的反证法逻辑上的反证法和 统计上的小概率原理统计上的小概率原理反证法：当一件事情的发生只有两种可能A和B，如果能否定B，则等同于间接的肯定了A。小概率原理：发生概率很小的随机事件在一次实验中是几乎不可能发生的。210可整理ppt假设检验的原理假设检验的原理(续续)l由于个体差异的存在，即使从同一总体中严格的随机抽样，X1、X2、X3、X4、，也不尽不同。l它们的 不同有两种（只有两种）可能：（1）分别所代表的总体均值相同，由于抽样误差造成了样本均值的差别。差别无显著性。（2）分别所代表的总体均值不同。差别有显著性。211可整理ppt 假设检验的几个步骤假设检验的几个步骤假设检验的一般步骤，即提出假设、确定检验统计量、计算检验统计量值、做出决策。提出假设 构造统计量 做出统计 决策 计算统计量值 做出推断212可整理ppt提出假设提出假设l在决策分析过程中，人们常常需要证实自己通过样本数据对总体分布形式做出的某种推断的正确性（比如，总体的参数大于某个值0），这时就需要提出假设，假设包括零假设H0与备择假设H1。213可整理ppt零假设的选取零假设的选取l假设检验所使用的逻辑上的间接证明法决定了我们选取的零假设应当是与我们希望证实的推断相对立的一种逻辑判断，也就是我们希望否定的那种推断。214可整理ppt零假设的选取零假设的选取(续一续一)l同时，作为零假设的这个推断是不会轻易被推翻的，只有当样本数据提供的不利于零假设的证据足够充分，使得我们做出拒绝零假设的决策时错误的可能性非常小的时候，才能推翻零假设。215可整理ppt零假设的选取零假设的选取(续二续二)l所以，一旦零假设被拒绝，它的对立面我们希望证实的推断就应被视为是可以接受的。216可整理ppt构造检验统计量构造检验统计量l收集样本信息l利用样本信息构造检验统计量217可整理ppt计算检验统计量值计算检验统计量值l把样本信息代入到检验统计量中，得到检验统计量的值。218可整理ppt做出决策做出决策1、规定显著性水平，也就是决策中所面临的风险2、决定拒绝域(critical region)和判别值(critical value)3、判定检验统计量是否落在拒绝域内4、得出关于H0和关于H1的结论219可整理ppt显著性水平显著性水平l显著性水平是当原假设正确却被拒绝的概率l通常人们取0.05或0.01l这表明，当做出接受原假设的决定时，其正确的可能性(概率)为95%或99%220可整理ppt判定法则判定法则1 1、如果检验统计量落入拒绝域中，则拒绝原假设、如果检验统计量落入拒绝域中，则拒绝原假设2 2、如果检验统计量落入接受域中，则我们说不能拒绝原假设、如果检验统计量落入接受域中，则我们说不能拒绝原假设注意：判定法则2的含义是指我们在这个置信水平下没有足够的证据推翻原假设；实际上，如果我们改变置信水平或样本数量就有可能得到与先前相反的结果。221可整理ppt零假设和备择假设零假设和备择假设零假设零假设 备择假设备择假设1.大于等于()小于()2.小于等于()大于()3.等于()不等于()可能的零假设和备择假设的情况可能的零假设和备择假设的情况222可整理ppt 单侧检验单侧检验(one-tailed hypothesis)(one-tailed hypothesis)l某种果汁的包装上标明其原汁含量至少为90%。假定我们想通过假设检验对这项说明进行检验。223可整理ppt检验的方向性检验的方向性l如果要检验的问题带有方向性，如灯泡寿命、电池时效、头盔防冲击性等数值是越大越好；零件废品率、生产成本等数值则是越小越好，这类问题的检验就属于单侧检验。224可整理ppt单侧检验拒绝域和临界值临界值接受域拒绝域接受域拒绝域临界值左单侧检验左单侧检验右单侧检验右单侧检验225可整理ppt单侧检验的例子l例例1:1:一家食品公司广告说他的一种谷物一袋一家食品公