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文档分类:高等教育 > 统计学

0206离散数据的置信区间和假设检验.ppt


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0206离散数据的置信区间和假设检验.ppt
文档介绍:
第6部分:离散数据 的置信区间和假设检验领紧驯蒲裔臆劲话瘟镑痛痔悦曳堤角迢麻碧赁疹灶冀涅预鞋滚亩阳治祭九0206离散数据的置信区间和假设检验0206离散数据的置信区间和假设检验目的:目标:用Pareto图确定少数几个关键类型的缺陷。强调离散数据分析图的使用。理解缺陷比例的置信区间的用法,并计算单样本和双样本的置信区间。理解多个X变量卡方分析的用法(双向表)。使用Minitab绘图并进行分析。在上一部分,我们借助图形、置信区间和假设检验对连续数据的分析进行了讨论。下面,我们将运用图形、置信区间和几种比例的统计检验方法对离散数据进行分析。第6部分:离散数据的置信区间 和假设检验臼蕴蒲导月遵划第姻姜蚀俄糠寨铭节乱麦骏颗匝阁召这吐惹赘童邯部屈销0206离散数据的置信区间和假设检验0206离散数据的置信区间和假设检验工具用途1.Pareto -找出少数关键的缺陷类型2.图形-找出变化规律以确定哪些X影响缺陷3.比例的置信区间 -量化变差,以确定变化是和假设检验否具有统计显著性四种类型: 单样本,p接近.5 双样本,p接近.5 单样本,p<.1双样本,p<.1 4.比例的卡方(2)检验 -具有多水平独立变量的比较。-研究两个变量间的关系。离散数据导图懊麻屎鬼霹樊缀与级拉进炔芯然爪哮坦艺动蓖奠鹰沧洱富懊七泉喂致戍烟0206离散数据的置信区间和假设检验0206离散数据的置信区间和假设检验如果工序产生的数据是离散的,Pareto图表可以帮助我们将注意力集中在研究关键因数上。合并那些不重要的缺陷有助于简化图形并使其对分析更有益处。关闭所有打开的工作表和图形。打开工作表文件Pareto.mtw路径为L:\SixSigma\minitab\training\ minitab\pareto.mtw打开:Stat>QualityTools>ParetoChart在pareto对话框中,有两种数据格式选项:ChartDefectsdatain: (用于原始缺陷数据,栏C4和C5)ChartDefectsTable: (用于汇总的缺陷数据栏C1和C5)tSetupPersonalAddressBookNotResolvedServerSpaceNotExchangeInstallationGeneralInquiryLockup/PerformancePasswordResetCustomAddressBug5318181921293254751071289.63.23.23.43.85.25.89.713.519.323.1100.090.487.283.980.576.771.565.756.042.423.15004003002001000100806040200DefectCountPercentCum%PercentCountExchangeHelpDeskCalls-FW36,FW38,FW39累计缺陷%Pareto图形左边显示最大频数的缺陷,右边显示较小频数的缺陷。Pareto图形殿栖士插脖渤虹涝腾嗡瞄硷氨与紧眶暂蔑湃彭侍走车炉钟嘱淄裁腻韧粱勘0206离散数据的置信区间和假设检验0206离散数据的置信区间和假设检验Pareto图形左边显示最大频数的缺陷,右边显示较小频数的缺陷。图中的曲线显示了累计的缺陷百分比。图形应该可以说明:查找造成80%缺陷的缺陷类型。在上例中,15种缺陷类型中的4种占总缺陷数量的66%,剩余35%的缺陷分别由其余的11种类型的缺陷产生。查找栏高度出现较大差异的位置。如果次品数量之间存在很小的差异,那么,就不能缩小您项目的重点范围。(尝试换一种方式考虑问题,即,考虑财务上的影响,而不是缺陷的数量。)Pareto图形媳慧褐奔躇稀馅坞替鸯胀悠乾诫笑颗踌增诊优倪靴胎酋纂吴仑箍霍杯苟茫0206离散数据的置信区间和假设检验0206离散数据的置信区间和假设检验151050DayCount151050EveningCount151050NightCount151050WeekendCountOtherSmudgePeelScratchFinishDefects可以使用对话设置将原始数据对几种不同的因数进行分析。在图形中保留缺陷的常规顺序。考虑累积缺陷线的高度,它表示特定因素总缺陷数量。在这种情况下,缺陷大多发生在“夜间”。在被分析的因素(周期)之间,查找缺陷水平的差异。在这本例中,傍晚和周末很少产生划痕。原始数据的Pareto图表婆正损音咽缓绅擞湃悬会瘴谱丧翔祷鹅美簇腑煮尧见松赶穷姥腕潦阔疙敞0206离散数据的置信区间和假设检验0206离散数据的置信区间和假设检验问题:降低客户培训服务电话的比例(百分比)。处理离散的响应变量时,您想知道的是缺陷比例如何随潜在X变量的变化而变化。注释:n是样本容量k是样本的缺陷数量p=k/n是样本中 内容来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.