Minitab教程其它常用工具

MINITAB教程-其它常用工具全海軍1、圖形化匯總可使用圖形化匯總通過(guò)各種統(tǒng)計(jì)量（如樣本數(shù)量、平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差）匯總數(shù)值數(shù)據(jù)。您還可以使用圖形描述數(shù)據(jù)的分布、執(zhí)行Anderson-Darling正態(tài)性檢驗(yàn)，以及獲取平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和中位數(shù)的置信區(qū)間。統(tǒng)計(jì)

>

基本統(tǒng)計(jì)

>

圖形化匯總。解釋結(jié)果去除蓋帽所需的平均轉(zhuǎn)矩為21.265，標(biāo)準(zhǔn)差為6.422。直方圖顯示數(shù)據(jù)分散廣泛，許多值都距離目標(biāo)值18很遠(yuǎn)。95%置信區(qū)間表明，總體平均轉(zhuǎn)矩的可能值范圍介于19.710和22.819之間，這大于目標(biāo)值18。一位質(zhì)量控制工程師需要確保洗發(fā)精瓶蓋已扣緊。如果瓶蓋扣得過(guò)松，則有可能在裝運(yùn)過(guò)程中脫落。而如果瓶蓋扣得太緊，又可能很難打開(kāi)。用于扣緊瓶蓋的扭矩值為18。工程師將隨機(jī)收集包含68個(gè)瓶子的樣本，并檢驗(yàn)開(kāi)蓋所需的扭矩大小。2、帕雷托圖使用

Pareto圖

可以標(biāo)識(shí)最常出現(xiàn)的缺陷、缺陷的最常見(jiàn)原因或客戶(hù)投訴的最常見(jiàn)原因。Pareto圖可幫助著重改進(jìn)能獲得最大收益的方面。例如，經(jīng)理想要調(diào)查客戶(hù)對(duì)特定酒店不滿(mǎn)意的原因。經(jīng)理調(diào)查和記錄客戶(hù)的投訴原因。選擇統(tǒng)計(jì)

>

質(zhì)量工具

>

Pareto圖Pareto圖

示例缺陷計(jì)數(shù)成本計(jì)數(shù)*成本缺少紐扣2170.1736.89脫線(xiàn)670.8959.63布料錯(cuò)位185.1292.16布料瑕疵234.89112.47縫紉錯(cuò)誤1121.89211.68卷邊錯(cuò)誤434.23181.89一家服裝制造廠(chǎng)的檢驗(yàn)員為了確定改進(jìn)項(xiàng)目的優(yōu)先順序，調(diào)查了服裝缺陷的來(lái)源。檢驗(yàn)員將在此過(guò)程中跟蹤缺陷的數(shù)量和類(lèi)型。解釋結(jié)果在本例中，45.2%的缺陷歸因于缺少紐扣，23.3%的缺陷歸因于縫紉錯(cuò)誤。缺失紐扣和縫紉錯(cuò)誤的累積百分比為68.5%。因此，可以通過(guò)解決缺少紐扣和縫紉錯(cuò)誤來(lái)最大程度地改進(jìn)整個(gè)制衣過(guò)程。概率、概率密度計(jì)算概率密度函數(shù)（PDF）累積分布函數(shù)（CDF）逆累積概率（ICDF）可使用PDF確定隨機(jī)變量X在已知值x處的概率密度函數(shù)的值可使用CDF確定取自總體的隨機(jī)觀測(cè)值將小于或等于特定值的概率。還可以使用此信息來(lái)確定觀測(cè)值將大于特定值或介于兩個(gè)值之間的概率。ICDF是與概率密度函數(shù)下的區(qū)域相關(guān)聯(lián)的值。概率，概率密度計(jì)算示例棒球隊(duì)的教練想知道某特定選手在比賽中取得一次全壘打的概率（選手最多擊球4次）。根據(jù)該選手過(guò)去的比賽成績(jī)，教練假定該選手在當(dāng)前比賽