品质管理资料(日文翻译).ppt

1、2020年7月29日，尼卡里答)，标准之间没有区别的假设被放弃了。这是因为a(或因素a)是有意义的。分散度(Va/Ve)F(fa，Fe；一)、标准之间没有区别的假设没有被抛弃。这是因为a(或因素a)是没有意义的。Fa:调平自由度，fe:误差自由度，故意水平(通常为5%) (10)纯变化是由于A的纯变化=SaVe是由于A的自由误差=Sa Ve是由于A的自由程度(11)发送速率的总平方和称为纯变化的比例%，质量数据分析，2.2实验计划方法：有效实验2.2.1分散分析技术和假设验证例如，当在电炉中焙烧陶瓷时，我们想研究炉内温度变化将会产生的影响(例如在这三个温度下进行了实验，所得数据通过分散分析进行

2、了验证。此时，为了在不同温度下测试各种测试，使用了一种称为假设检验的技术。1什么是假设检验？在科学分析中探索原因时，我们将使用建立假设的方法。这称为假设检验，在统计学中称为统计假设检验。此时，执行相对假设，例如设置零假设和对立假设。2020/7/29尼卡里0.05)是附录5(F分布表)中误差自由度(fe=12)行的值，Ve是误差离差，n是有效迭代次数，A1、A2和A3是数据，Ve=6.967，n=5，so=2.57。以下级别的上限、平均值和下限如图2.3所示：2020/7/29尼卡里0.05) 1.189/4=1.33 3。因子B的上限值、平均值和下限值均基于上述，因子B水平的其他上限值、平均

3、值和下限值见下表2.8和图2.19。图2.19因子B水平的其他上限、平均值和下限，收益率，2020/7/29尼卡里0.05) 21.189/4=1.887因此，B1和B2之间的有意水平为5%，B2为适当水平。2.3.3当正交表中的因素之间存在干扰(相互作用)时，正交表L8中的因素不能分为3列、5列和6列。然而，在L16以上的正交表的情况下，有必要使用点图和判定划分列(参考根据点图的划分，2.4.3根据点图的划分)。质量数据分析，2020/7/29尼卡里李浩机械221，例5有三个因素，其中因素甲和因素乙，因素甲和因素丙相互作用。请分析以下数据。2020/7/29 nikkari李浩机械222，质

4、量数据分析，步骤1，在Excel中输入图2.20中的数据，并计算数据的二次幂。另外，下面的计算都是用Excel中的公式计算出来的。在步骤2中，数据分布在配置中，并获得因子A、B和c的平方。以下每个因素的平方和以相同的方式计算，没有相互作用。如果相互作用的平方和完全相同，就可以得到S，S，S，S，S和S的值。该值如图2.21所示。步骤3计算校正项(CF) CF=所有数据的二次幂之和/数据数量=63.9/8=510.401(=J132/8)，质量数据分析，尼卡里李浩机械223，2020年7月29日。第4步，计算平方和(ST)，ST=各数据之和的2次方，cf=513.310-510.401=2.90

5、9(=K13-E52)，第5步，计算误差平方和(SE)，SE=ST S S S S S-SD=2.9091.4813090001(=C53C 27 F 27 I 27 C 42 F 42 I 42)，在第6步，计算自由度A，B总自由度=数据-1=7，2020/7/29 nikkari李浩机械224，质量数据分析，图2.21，数据分成两部分并计算平方和。此外，边界值在附表5(F分布表)中，从F (1，1；0.05)，有161.45。，2020/7/29 nikkari李浩机械225，质量数据分析，2020/7/29 nikkari李浩机械226，质量数据分析，2020/7/29 nikkari李

6、浩机械227，2020/7/29尼卡里李浩机械228，质量数据分析，2.4线点因子可用于正交表中因子划分的情况。没有交互就没有问题，但是在交互的情况下，有必要清楚地描述如何划分列。因此，有必要使用除以因子的点图。首先，在L16和L32的正交表中确定相应的线图(样式)，并选择合适的用途，然后进行高效分割。质量数据分析，2020/7/29李浩机械229，2.4.1，所谓的点图的描述规则有以下三种。点 和线 分别代表点 的列表，连线 代表交互对应的队列记录点 和线 的表达方式，如图2.23所示。因此，点图只能利用主要效应和两个具体因素之间的相互作用。质量数据分析，2020年7月29日李浩机械230，

7、第1列和第2列之间的相互作用显示在第3列，第3，1，2列，质量数据分析，2020年7月29日李浩机械231，2.4.2点图(样式)根据正交表的大小确定了折线图。正交表L8(27)的折线图有两种形式，如下图2.24所示。6，1，3，5，4，2，7，6，1，3，5，4，2，7，表格1，表格2，质量数据分析，2020/7/29尼卡里李浩机械232，2020/7有六个因素a，B，C，D，e和f，众所周知，a和B(AB)，B和C (BC)和a和D (AD)之间存在相互作用。从因子的数量来看，图2.25所示的正交表的L16使用实验规划方法。以下哪一列更适合划分每个因素？请使用点图进行分段。质量数据分析，2

8、020/7/29 nikkari李浩机械234，2020/7/29 nikkari李浩机械235，2020/7/29 nikkari李浩机械236、ab、a、b、d等。ad，BC，e，f，图2.26，根据因子关系的点图，6，3，5，4，7，8，10，12，14，15，2，1，11，9，13，点图样式(6 2020/7/29尼卡里李浩机械238，质量数据分析，6，3，5，7，10，12，14，15，2，1，11，9，13，图2.27，变形表2.9正交表L16中的列数和因子之间的对应关系，以及点图(6)和步骤4中的因子之间的关系如下。 根据图2.26中的因子与图2.28中点图(6)的变形之间的对应关系，正交表L16中的列数与因子之间的关系见下表2.9。在步骤5中，表2.9中所示的因子对应于正交表L16中的列，因子(包括交互作用)的分割结果如下图2.29所示。2020/7/29李浩机械240，质量数据分析，2020/7/29李浩机械241，2020/7/29李浩机械242，质量数据分析，像控制因素一样