JMP培训讲义(ppt 111页).ppt

JMP赵建平培训讲义，2020年6月8日12: 00，2，JMP简介，在本课中将简要介绍JMP的功能和一些基本操作方法。2020年6月8日12: 00，JMP JMP，是SAS开发的统计分析软件。SAS公司是一家软件和服务提供商，总部位于美国北卡罗来纳州。JMP的最新版本是4.0.5。我们公司的当前版本是3.2，2020年6月8日12: 00，4。JMP函数简介。JMP可以提供一个图形界面来显示和分析数据。它具有以下功能：查看、编辑、输入和处理数据表单上的数据，对功能强大的图形化统计技术数据分析功能表单进行排序，合并快速数据分组和输出分析结果，如处理能力等。2020年6月8日12: 00，5: 00，JMP将创建一个JMP数据表单。单击文件新建。使用现有的数据表。点击：文件打开点击下面显示的图标。新建，打开，保存，2020年6月8日12: 00，6，JMP操作，选择所需的行或列：连续鼠标拖放，不连续CTRL单击以添加行和列：方法1，双击空白相关行或相应列表以添加一行或一列。方法2。单击：绘图添加行单击：列添加列添加列，2020年6月7日12: 00，定义数据列名称和类型。方法1:双击列顶部或选择列/列连续定义连续数值数据序数定义连续数值或字符数据名义定义分类(分类)的数值或字符数据。方法2:单击列上方的左按钮进行设置。在2020年6月8日12: 00和8: 00，选择可变角色。方法1:选择排列的列，然后使用col/assignroles方法2:通过列标题右侧的按钮直接选择NONE，以指示x不包括在此列的分析中：一般表示自变量y:一般表示因变量WEIGHT:一般表示列中每个响应的值作为权重值FREQ:表示频率LABEL:表示列的中值作为标识符。2020年6月8日12: 00，9，JMP应用程序，JMP应用程序1:直方图和饼图。JMP应用2:柏拉图。JMP应用3:直方图，Cpk计算。JMP应用4:控制图和GRR分析。JMP应用程序5:线性相关性研究JMP应用程序6:线性拟合JMP应用程序7: t-Test测试JMP应用程序8:分析变量应用程序9:设计实验应用程序10:其他应用程序，2020年6月8日12: 00，10:JMP应用程序之一：如何制作饼图和直方图。2020年6月8日12: 00，11，直方图。问题：下表显示了2000年四个季度一家公司在不同领域的销售额。现在我想直接了解四个季度的销售比例以及在不同业务领域的份额。单位：万元。在2020年6月8日12: 00和12: 00，制作直方图，1。创建JMP工作表并输入数据。2.单击右侧显示的图标：条形图/饼图。3.在弹出的对话框中，如下页所示。点击：四分之一，点击：成本。可以获得两个直方图。在2020年6月8日12: 00和13: 00制作直方图，在2020年6月8日12: 00和14: 00制作直方图，在2020年6月8日12: 00和15: 00制作直方图，其他功能：单击*并帮助：获取帮助。标题：向地图集添加标题脚注：添加脚注。Printpreview:打印预览。在其他图表上点击*的功能是相同的。2020年6月8日16:00，制作饼图，在制作直方图的基础上，点击屏幕左下角的“”。选择饼图，直方图将成为饼图。2020年6月8日12: 00和17: 00关于制作饼图，2020年6月8日12: 00和18: 00关于JMP申请2:如何制作柏拉图，2020年6月8日12: 00和19: 00关于制作柏拉图，问题：在一天的IPQC抽样检查中，共发现100个次品，请对次品进行柏拉图分析。数据如下表所示。2020年6月8日12: 00，2020年6月8日20: 00，2020年6月8日21: 00，使柏拉图，1。创建新的jmp工作表并输入缺陷(或打开工作表：02-jmptr-ma-paretochart)。2.点击图标：排列图只会给y增加缺陷。参见下一页的图。3.单击确定获取柏拉图。2020年6月8日12: 00，柏拉图22: 00，2020年6月8日12: 00，柏拉图23: 00，2020年6月8日12: 00，JMP 24:00应用3:制作直方图和计算Cpk。2020年6月8日12: 00和25，制作直方图。问题：质量保证部测量了200个特定类型的电池，并得到了右表中所示的数据(请打开jmp工作表：03-jmp tr-ma-所有数据的分布图)。其规格标准是：30-70m.请制作它的分布图，判断它是否为正态分布。如果是正态分布，计算其Cpk。2020年6月8日12: 00，26，制作直方图(分布图)。1.打开工作表03-jmptr-ma-distributionchart2。点击图标：分发。如右图所示。3.单击弹出对话框中的阻抗进行检查和添加。如下页所示，单击确定获取分布图。2020年6月8日12: 00和27，制作了分布图，2020年6月8日12: 00和28，制作了分布图。从地图上看，可以看出此时的地图在Y轴上是从低到高排列的，但不符合我们的正常使用习惯。您可以使用以下功能：单击地图左下角的“”，然后单击：水平布局将地图旋转到水平状态。其他功能：在2020年6月8日12: 00和29，检查分布是否正常，点击地图左上角的小三角形，选择：测试分布是否正常。如右上图所示。操作完成后，将在最右侧添加一列TestforNormality，如下图所示。观察Probstackcolumns，在弹出的对话框中选择volt1、volt2，然后单击？堆栈，然后单击确定。工作表中的两列数据将被重新组合。在组合工作表中，单击图标fitYbyX。在弹出的对话框中，将_stacked_添加到第y列，将_ID_添加到第x列。单击“确定”以获得T检验图。下图在下一页。2020年6月8日12: 00，71，t-检验，2020年6月8日12: 00，72，t-检验，点击图左下角的小三角形：分析选择：均值，Anova/t-检验，可获得如下页面。2020年6月8日12: 00，73，t检验，观察pValue值，判断假设是否成立。如果pValue0.025，该假设成立。如果pValue0.025，则该假设不成立。2020年6月8日12: 00，74，t-Test，从结果中可以知道probstackcolumns。在弹出对话框中选择machine1、machine2、machine3，然后单击？堆栈，然后单击确定。工作表中的三列数据将被重新组合。在组合工作表中，单击图标fitYbyX。在弹出的对话框中，将_stacked_添加到y列，将_ID_添加到x列。单击“确定”以获得OneWayAnova的数字。下图在下一页。2020年6月8日12: 00，80，onewayanova，2020年6月8日12: 00，81，OnewayANOVA，点击图左下角的小三角形：分析选择：均值，Anova/t-检验，可获得以下页面。在2020年6月8日12: 00，82，2020年6月8日12: 00，83，ONE-WAYANOVA(FITYBYX)，Ho:拉浆器对极片的厚度没有影响哈：拉浆器对极片的厚度有影响OneWayanova分析变量来源四个变量的总和四个变量的比率节点120 . 1500000000004然后单击运行模型。如下图所示。可以得到双向方差图。在2020年6月8日12: 00，89，TwoWayAnova，2020年6月8日12: 00，90，1，2，2020年6月8日12: 00，91，two wayanova，这表明，拉丝浆料的效果将随着拉丝设备和温度的变化而变化。1，2020年6月8日，12: 00，92，双向方差分析，2，和工厂1的pValue0.025，表明高温和低温对绘图效果没有影响。2020年6月8日12: 00，93，JMP应用9:经验设计，2020年6月8日12: 00，94，JMP能源部，可以帮助我们进行实验设计，以较少的实验达到分析效果。问题：为了研究温度(因素1:高、低)、机器速度(工厂23330高、低)和浆料粘度(工厂33330高、低)对拉伸效果(响应)的影响，请设计一个测试。分析：这是典型的32层设计(3个因素，2个层次)，选择2层设计进行设计。2020年6月8日12: 00，95，DOE，在菜单中选择表设计专家，弹出如图所示的对话框。在2020年6月8日12: 00，96，DOE，点击定义因子和级别按钮，将弹出如下页面所示的对话框。可以在对话框中定义因子的名称和级别。然后单击确定。在2020年6月8日12: 00，97，DOE，2020年6月8日12: 00，98，DOE，点击二级设计，在弹出的对话框中依次填入因子个数：3点击搜索设计，运行设计的不同方案会出现在交换框中间原本空白的地方。现在我们选择完整的因子并重复运行它，即16个重复的因子。如果您想获得随机订单，选择随机观看最终的拟合模型，并选择生成模型。单击生成选定设计以生成指定经营实体数据表。如下图所示：2020年6月8日12: 00，99，DOE，2020年6月8日12: 00，100，DOE，2020年6月8日12: 00，101，DOE，问题2:现在我们需要研究不同的制浆机(共1，3个因素)；以及不同拉伸温度(因子2，分为高温80度和低温60度)对拉伸效果影响(响应)，请进行实验设计(DOE)。在2020年6月8日102:00，DOE，分析：该DOE有两个因素：因素1:拉丝机因素2:拉伸温度。其中：工厂1有3个级别：机器1，2，3工厂2有2个级别：高，低。由于不同的因素，本实验设计有不同的水平。根据需要，选择模式发生器进行设计。2020年6月8日12: 00，103，DOE，在菜单中选择表设计专家，弹出第95页图所示的对话框。点击“常规因子”按钮，将弹出如下页面所示的对话框。在2020年6月8日12: 00，104，DOE，在2020年6月8日12: 00，105，DOE，填写：machine，选择数据类型作为chr，并选择factor1name ORDER作为Random。填写等级：m1、m2、m3。单击下一步。在因子2名称中填入：温度，并选择因子或随机。填写等级：60，80。单击生成表格。将弹出下一页所示的工作表。2020年6月8日12: 00，106，DOE，2020年6月8日12: 00，107，DOE，请注意，该模型只能产生一个全因子设计运行方案。也就是说，不能进行再现性分析。如果要分析再现性，请继续操作：单击菜单窗口选择生成因子，然后在弹出窗口中单击生成可选项。数据表将再次弹出。您可以分别打印出两个表，或将一个表的数据粘贴到另一个表中。2020年6月8日12: 00，108，JMP申请了另外10份申请。在2020年6月8日12: 00，109，S