六西格玛方差分析--214601705.ppt

方差分析，6，卡方(卡方分析)，单-X，多重XS，单-Y，回归(回归分析)，方差分析，逻辑回归回归分析，卡方(卡方分析)，多重回归，2，3，4天方差分析统计测试，多重回归，Y-日期，连续，离散，连续，连续，离散，分析指南，P-Vaule0.05元相关25或转换)克鲁斯卡尔-沃利斯/穆德梅登(梅达=梅芙=梅德克)，中国小值(0.5)两个总体的中心不想等待，2A=2B，是否有任何明显的变化趋势或模式足以证明数据不是来自单个总体/过程？数据是正态分布的吗？小P值(0.05，P0.05，分析路线图：3样本，3水平方差分析，客户1，客户2，客户3，25.2969，26.0056，28.4268，26.0578，28.9400，27.5085，24.0700，26.0063，27.5825，24.8199，26.4356.实际问题比较客户1、客户2和客户3经历的交付时间数据，分析路线图：3个或更多样本，比较3个级别，研究稳定性(如果可行)，研究形状，研究范围，迷你选项卡，焦点或问题？描述性统计和正态检验、spccharti-Mr、bartlett检验(f-test) ho : 2a= 2b、小p值(0.5)方差不祥等。利文斯特索：2A=2B，是否有任何明显的变化趋势或模式足以证明数据不是来自单一的母公司/流程？数据是正态分布的吗？小p值(25或转换)kruskal-Wallis/mood median(meda=medb=medc)，kruskal-Wallis/mood median(meda=medb=medc)，小p值(0.5)方差不相等。小值(0.5)两个总体的中心不想等待，2A=2B，是否有任何明显的变化趋势或模式足以证明数据不是来自单个总体/过程？数据是正态分布的吗？小P值(测试不同分布的中间值是否相等，-Kruskal-WallsMedians测试，假设每个分析的分布具有相同的形状。对于许多分布来说，这种方法的测试能力比克鲁斯卡尔-沃利斯方法要低，而与Mood的中值测试相同的基本假设对更多的分布有更强的测试能力。然而，更难处理异常值(分离点、异常值、情绪-媒体积分、minitab、stat、非参数积分、情绪的媒体积分、ho : cust1= cust2= cust3、ha : notall custare=，其中是母体中值、情绪-媒体积分、moodmediantest、moodmediantest、mood mediantest、moodmediantestdelivery、AP-值！我们应该做什么决定？Minitab，Stat，Nonparameltrics，Kruskal-Wallis，Ho:Cust1=Cust2=Cust3，Haa :notallCustare=，其中 sarethepulationmedians，Kruskal-WallsTest，Kruskal-WallsTest，AP-Value！我们应该做什么决定？单因素实验的概念，当输入变量(因子)有多个样本时，我们实际上是在进行单因素实验，通常我们要确认不同水平的因子之间是否有差异，-例：评估三个供应商的相同材料，-例：评估五个不同焊工的一致性，我们开始讨论第一个实验，让我们来看一下单因素实验的概念.举个例子：产品开发工程师想调查当前五种焊接设置对电阻焊接系统焊接强度的影响，她打算在15-19安培的范围内进行调查，-她将观察五个级别：15A、16A、17A、18A和19A，-输入变量(因子)，-测试每一级别的五个样本，输出：焊接强度，输入：电流，这是单因子实验的一个例子：X=Currentwith5level，例子继续，下面的设计矩阵，练习：在ANOVA中打开焊接强度工作表。MPJ和运行点图来比较焊接强度，当前，欢迎强度，一个数据分析练习，使用方差分析中的欢迎强度工作表。MPJ分析和焊接样本数据。按照路线图进行分析，并与相邻的表格进行讨论。准备在15分钟内回答关于你的方法和结论的问题。BB的提示。在某些适当的情况下，使用该工具可以很好且有效地获得属性数据。首先，尝试单因素方差分析的基本统计模型，确认单因素方差分析的统计假设，学习不同的探索性分析和图示技术，学习如何进行f检验，学习方差比较的统计检验，卡方分析，6，卡方分析，单X，多重XS，单Y，回归，方差分析，物流配送，卡方，多重回归，2，3，4路.本文介绍了卡方分析的基本概念独立性检验，将卡方分析独立性检验与MAIC、路线图、分析路线图、X数据、离散、连续、卡方分析、逻辑回归分析、方差分析、均值/中值、回归分析、离散、连续、Y数据联系起来.方差分析/中位数、多变量回归分析、离散、连续、y数据、单x、多x、单x、多x、多变量分析(注：这不是多变量研究)、分析路线图、单Xvs。单个Y、X数据、离散、连续、卡方分析、逻辑回归分析、方差分析均值/中值、回归分析、离散、连续、Y数据、数据、雇佣、未雇佣、总计、旧、年轻、总计、30、150、180、45、230、275、75、380、455，您将如何在此做出决定？假设在卡方分析独立性测试中，统计学家假设大多数变量是独立的。因此，Ho:数据是独立的(不相关的)，ha:数据是独立的(相关的)。如果0.05岁的p值与就业无关，这个值告诉你什么信息？如果期望值非常接近理论值，何接受，另一个例子.就业、未就业、年老、年轻、45、135、45、230，p=0.0240.05，表明不存在独立性，即存在相关性。在Minitab中，另一种卡方分析方法使用相同的数据，但是C9列已经取代了边距列。我们现在有编码为好/坏的数据，但是我们没有带有Xfactors缺陷的表。我们如何使用卡方分析？此选项显示Minitab为我们制作一个临时观察频率表。此表仅用于计算，适用于一般表(不计算不同情况的总数)。列表统计，行：年，列：缺陷，0，1，全部，36，24，60，43.00，17.00，60.00，1，38，22，60，43.00，17.00，60.00，2，55，5，60，43.00，17.00，60.00，3，129，51，180，129.00注意：运行卡方检验的选项不显示统计量的计算过程，1可以综合，BB提示，注意你的抽样数量，不要太小，复习，介绍卡方分析的基本概念研究独立性检验，连接卡方分析研究独立性检验与MAIC，路线图，附加练习，1，测量系统评估，统计，表格，卡方检验，操作者与产品识别标准之间是否有相关性？P=0.6370.05表示：Ho成立，表示